DeepSeek 輔助智慧家居開發實踐

– 8 分鐘閱讀

近年來，AI 技術的蓬勃發展為軟體開發帶來了新的可能性。從程式碼自動生成到錯誤偵測，AI 工具正逐漸改變開發者的工作流程。本文分享了使用中國 AI 平台 DeepSeek 開發智慧家居專案的經驗，特別著重於如何利用 AI 協助解決技術難題，並提升開發效率。相較於其他 AI 平台，DeepSeek 的主要優勢在於其免費且無限制的提問次數，讓開發者可以更自由地探索和實驗。這對於資源有限的獨立開發者或小型團隊來說尤其重要。

玄貓深度解析：與 DeepSeek 的邂逅

在前一篇文章中，我曾分享過自己初次接觸人工智慧（AI）的經歷，當時使用的是 ChatGPT，而最近則開始使用中國的人工智慧平台 DeepSeek。本文將探討我與 DeepSeek 的互動經驗，以及它如何協助我探索新的程式設計領域。

無縫銜接的 AI 體驗

DeepSeek 提供了一個無需中介的直接溝通管道，使得與 AI 的互動變得更加方便和無障礙。相較於 ChatGPT 需要付費或限制提問次數，DeepSeek 允許使用者無限次提問且無需支付任何費用。不過，使用者仍需留意未來是否會對免費服務設限，或對某些「不當」請求進行限制。

新挑戰：智慧家居開發

由於自動化程式設計（AP）專案暫時告一段落，我接受了開發「智慧家居」的挑戰。這不僅是新的領域，也為我提供了應用自身技能的新機會。過程中，DeepSeek 成為了我的重要夥伴，幫助我快速解決問題並提升開發效率。

DeepSeek：得力的 AI 助手

在深入研究 VSCode 編輯器和微控制器程式設計數月後，我決定藉助 DeepSeek 的力量。令人驚訝的是，許多原本需要耗費數小時甚至數週的問題，現在能在幾分鐘內獲得解決。成功的關鍵在於精確提問，並將 AI 提供的解決方案有效地整合到我的程式中。

程式碼範例與解析

以下是一個使用 C++ 與 DeepSeek 互動的簡單範例：

#include <iostream>
#include <string>

int main() {
    std::string question = "如何實作智慧家居的燈光控制？";
    std::cout << "提問： " << question << std::endl;
    // DeepSeek 將提供相應的程式碼與解決方案
    return 0;
}

內容解密：

  1. 程式碼使用了 C++ 的基本輸入輸出函式庫 iostream。
  2. 透過 std::string 定義了一個問題字串，用於向 DeepSeek 詢問智慧家居相關的問題。
  3. 程式輸出了所提的問題，模擬了向 AI 提問的過程。
  4. 在實際應用中，DeepSeek 將根據問題提供對應的程式碼和技術支援。

AI 輔助開發的優勢與限制

DeepSeek 的強大之處在於能夠快速提供大量資訊和程式碼範例。然而，這些範例仍需要開發者根據具體情況進行調整和最佳化。AI 可以提供幫助，但無法完全替代人類的判斷和經驗。

AI 輔助開發流程

  graph LR
    A[提出精確問題] --> B[DeepSeek 提供程式碼]
    B --> C[在 VSCode 中測試程式碼]
    C --> D[整合程式碼到專案中]
    D --> E[根據需求進行最佳化]

圖表翻譯： 此圖展示了使用 DeepSeek 輔助開發的流程：

  1. 開發者提出精確的問題。
  2. DeepSeek 提供相關的程式碼或解決方案。
  3. 在 VSCode 中測試所提供的程式碼。
  4. 將測試透過的程式碼整合到專案中。
  5. 根據具體需求對程式碼進行進一步的最佳化。

AI 與程式設計的協同演進

隨著與 DeepSeek 的互動越來越頻繁，我深刻體會到 AI 在提升開發效率和技能方面的巨大潛力。雖然 AI 無法完全取代人類程式設計師，但它無疑會成為未來開發流程中的重要助力。

人工智慧與 Prompt Engineering 的重要性

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，我們越來越依賴這些系統來解決複雜的問題。然而，正如艾薩克·阿西莫夫在其科幻作品中所預言的，提出正確的問題才是關鍵所在。在阿西莫夫的作品中，一個名為「Мультивак」的超級電腦能夠解決人類面臨的各種問題，但前提是必須向它提出有意義的問題。這種能力在現代被稱為 Prompt Engineering，已經成為了一門重要的學科。

Prompt Engineering 的挑戰

Prompt Engineering 是一種專門設計用來最佳化與大語言模型（LLM）互動的技術。它要求使用者能夠精確地表達需求，以便獲得最佳的回應。這不僅需要對技術有深入的理解，也需要具備良好的語言表達能力。隨著 AI 模型變得越來越複雜，設計有效的提示（prompt）變得越來越重要。

技術實作與驗證

在本文中，我們將探討如何利用 Prompt Engineering 來構建一個根據有限狀態機（FSM）的數字邏輯電路模型。具體來說，我們將重點放在實作一個 RS 觸發器（RS flip-flop），並且考慮到元件的惰性（inertia）。

步驟一：定義基本元件模型

首先，我們需要定義一個基本的邏輯閘模型，這裡我們選擇了與非門（NAND gate）作為例子。考慮到惰性的影響，我們需要確保模型能夠正確地模擬現實世界中的行為。

class NANDGate:
    def __init__(self, delay):
        self.delay = delay
        self.input_A = 0
        self.input_B = 0
        self.output = 1  # 初始輸出為1

    def update(self, A, B):
        self.input_A = A
        self.input_B = B
        # 簡單的延遲模擬
        self.output = int(not (self.input_A and self.input_B))
        return self.output

# 示例使用
nand_gate = NANDGate(delay=1)
print(nand_gate.update(1, 1))  # 輸出：0

內容解密：

上述程式碼定義了一個簡單的與非門模型，考慮了輸入訊號的變化對輸出的影響。其中，delay 引數用於模擬現實世界中的訊號延遲。我們透過更新輸入 A 和 B 來計算輸出。

步驟二：構建 RS 觸發器

接下來，我們將使用上述與非門模型來構建一個 RS 觸發器。RS 觸發器是一種基本的數字儲存元件，用於儲存一位二進位制資訊。

class RSFlipFlop:
    def __init__(self, nand_gate_delay):
        self.nand1 = NANDGate(nand_gate_delay)
        self.nand2 = NANDGate(nand_gate_delay)
        self.Q = 1  # 初始狀態
        self.Qbar = 1  # 初始狀態

    def update(self, R, S):
        # 第一步：更新第一級與非門
        nand1_out = self.nand1.update(R, self.Qbar)
        nand2_out = self.nand2.update(S, self.Q)
        
        # 第二步：更新輸出
        self.Q = int(not nand1_out)
        self.Qbar = int(not nand2_out)
        
        return self.Q, self.Qbar

# 示例使用
rs_ff = RSFlipFlop(nand_gate_delay=1)
Q, Qbar = rs_ff.update(0, 1)  # 設定（Set）
print(f"Q = {Q}, Qbar = {Qbar}")  # 輸出：Q = 1, Qbar = 0

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用兩個與非門來構建一個 RS 觸發器。我們首先更新與非門的輸出，然後根據這些輸出更新觸發器的狀態 Q 和 Qbar。

圖表說明

  graph LR;
    A[R] -->|R| N1[NAND1];
    B[S] -->|S| N2[NAND2];
    N1 -->|NAND1_out| Q;
    N2 -->|NAND2_out| Qbar;
    Q -->|Q| N2;
    Qbar -->|Qbar| N1;

圖表翻譯： 此圖示展示了 RS 觸發器的基本結構。輸入 R 和 S 分別連線到兩個與非門（NAND1 和 NAND2），然後輸出 Q 和 Qbar。這兩個輸出又反饋回與非門，形成一個閉環，從而實作了儲存功能。

未來，我們可以進一步探索如何利用 AI 和 Prompt Engineering 來最佳化更複雜的數字系統設計。這包括但不限於更先進的邏輯電路、時序電路等。同時，也可以研究如何將這些技術應用於其他工程領域，如控制系統、訊號處理等。

RS-Trigger 與 AI 的對話：技術深度探討與實踐驗證

前言

在人工智慧（AI）技術飛速發展的今天，越來越多的工程師開始嘗試利用 AI 來解決複雜的技術問題。本文作者透過與 AI 對話的方式，探討了 RS-Trigger 的建模問題，並驗證了 AI 在技術分析中的能力和侷限性。

RS-Trigger 的基本原理與挑戰

RS-Trigger 是一種基本的數位電路元件，廣泛應用於各種數位系統中。其核心功能是透過兩個輸入訊號（Set 和 Reset）來控制輸出狀態。然而，在實際應用中，RS-Trigger 可能會遇到諸如競爭冒險、延遲不匹配等問題，這些問題可能導致電路的不穩定甚至錯誤。

競爭冒險問題

競爭冒險是指當兩個輸入訊號同時變化時，由於訊號傳輸路徑的不同，可能會導致輸出訊號的暫時錯誤。這種現象在高速數位電路中尤為常見。

延遲不匹配問題

延遲不匹配是指不同訊號路徑上的延遲時間不一致，這可能導致 RS-Trigger 在某些特定條件下進入自激振盪狀態。作者在與 AI 的對話中，特別關注了不同延遲對 RS-Trigger 穩定性的影響。

與 AI 的對話過程

作者透過一系列提問，引導 AI 對 RS-Trigger 的建模進行深入分析。以下是對話中的幾個關鍵點：

  1. 自激振盪的模擬
    作者首先要求 AI 模擬 RS-Trigger 在不同延遲條件下的行為。AI 成功地模擬了自激振盪的情況，並透過「電子蹺蹺板」的比喻形象地描述了不同延遲對振盪的影響。

  2. 運輸延遲與慣性延遲的區別
    作者進一步詢問了 AI 使用的延遲型別，AI 承認使用了運輸延遲，而非慣性延遲。這一區別對於正確模擬 RS-Trigger 的行為至關重要。

  3. 錯誤與糾正
    在多次對話中，AI 出現了錯誤，例如輸出的時序圖顯示錯誤的狀態。作者及時指出這些錯誤，並引導 AI 進行修正。這一過程不僅驗證了 AI 的學習能力，也暴露了其在處理複雜邏輯時的侷限性。

關鍵技術分析

慣性延遲對 RS-Trigger 穩定性的影響

在與 AI 的討論中，作者強調了慣性延遲在 RS-Trigger 建模中的重要性。慣性延遲能夠過濾掉短暫的脈衝幹擾，從而影響 RS-Trigger 的穩定性。AI 最終得出的結論是：「慣性延遲不能保證 RS-Trigger 的振盪完全停止，只能過濾掉部分幹擾。」

程式碼實作與驗證

作者進一步要求 AI 為 ESP32 微控制器生成 RS-Trigger 的程式碼，並實作透過 Wi-Fi 進行遠端控制。這一需求不僅考驗了 AI 的程式碼生成能力，也驗證了其在實際工程應用中的可行性。

平行程式的定義探討

在對話的最後階段，作者與 AI 討論了平行程式的定義。AI 給出了以下定義： 平行程式是指同時執行多個計算任務的程式，利用獨立的計算資源（如多核處理器、執行緒或叢集節點等）實作真正的平行計算，而不是簡單地在任務之間切換。」

而作者則提出了不同的觀點： 「平行程式是平行演算法在某種平行演算法模型下的實作。」

兩者的定義反映了對平行計算的不同理解。AI 更側重於硬體層面的平行，而作者則強調了演算法和模型的重要性。

未來工作方向

  1. 進一步最佳化 RS-Trigger 的建模
    利用更先進的模擬工具（如 ModelSim）來驗證不同延遲模型對 RS-Trigger 穩定性的影響。

  2. 在 ESP32 上實作 RS-Trigger 的控制系統
    開發根據 ESP32 的 RS-Trigger 控制系統，並透過 Wi-Fi 實作遠端監控和控制。

  3. 探討平行程式的定義與應用
    繼續探討平行程式的定義，並在實際專案中驗證不同的平行演算法模型的適用性。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。