用 Claude 给小米电视去广告火了，这届用户开始用 AI 整顿智能硬件

现在还有年轻人往家里摆电视吗？且不说视频网站包罗万象，就算留一台电视在家里，开机后先出现的，可能不是你要看的节目，而是一排推荐、广告和用不上的预装应用，非常劝退。

最近，有人把电视型号交给 Claude Code，让它连上同一 Wi-Fi 下的 Android 电视，查出哪些软件在后台运行，再逐项关掉广告服务和预装应用，装上一张只保留常用应用的主屏幕。这一系列操作，最终成为一个开源项目，TV Detox。

「Detox」是排毒的意思，完全是疯狂暗示了旧的电视系统「有毒」。引入 AI，让它负责辨认软件和执行命令，用户只需在每次改动前确认。

这种改造有成熟的技术基础，Android 原本就有调试工具，熟练的人早就能手动完成。只是过去你得自己找出一长串看不懂的程序名，判断哪一个能关、哪一个维系着遥控器、投屏或电视开机；现在可以让编程助手先读一遍这台电视，再把它看到的东西翻译给你听。

因为类似的做法也很容易通过 vibe coding 复现，现在已经有了一个「CleanYourTV」的社群。也给大家附上github 链接抄作业👉🏻 https://github.com/Gathin23/cleanyourtv

很多网友都盯上了家里一直看着不顺眼的电视，开始了大改造。比如用 Claude 改成了一个自己的游戏中控台，用来放各种小游戏。

直接帮父母改造（很是刚需），不仅去广告还重新写了启动器。

还有的跟 Spotify 联动，改成了一个大型氛围墙。

类似的做法，能不能拓展到类似电视这种，有点老旧、有点脱离时代的东西上面呢？

有的，朋友有的。

硬件还能用，软件已老化

过去这种改造主要属于少数爱折腾设备的人，Vibe coding 让更多人看见了自己动手改造的可行性，所以同一股变化也出现在电子乐器上。

《The Verge》最近采访的玩家，用 AI 辅助编写定制固件，给多年未获官方更新的鼓机、效果器加入新功能。一位玩家给 Elektron Model:Cycles 加入了通过 USB 输出六轨音频的能力，后续还有其他人参与修改。

厂商则提醒，定制固件可能让设备无法启动，也可能与日后的官方更新冲突。Agent 下场改造，最需要注意的就是改造深度。在 TV Detox 的项目页面要求 AI 在动手前备份软件清单，逐项询问用户，保留系统界面、键盘、蓝牙、输入源等关键组件，最后重启检查。

对于一些 Google TV 设备，项目已经记录过关闭原生主屏幕后反复重启的情况，修复起来甚至需要恢复出厂设置。

这些提示是项目的一部分。电视里的 UX 设计是有实际作用的，并不只是图好看，一个看上去无关紧要的服务，可能同时负责遥控器上的按钮；一个被你讨厌的系统界面，也可能参与开机流程。

但是，电视厂商没有主动替这些用户做一套「无广告、轻量版」系统，才让人开始在现有硬件上修剪软件，让它继续工作。AI 可以加快寻找和尝试，仍然需要人决定哪些功能值得保留，以及承受多少风险。用户买下的屏幕与芯片仍在发挥作用，使用体验却可能随着软件更新、商业推荐和预装服务而改变。

老旧的设备系统，要面对的显然太多。除了设备系统本身，也包括代码。

银行里，那些不能「差不多」的代码

COBOL 诞生于上世纪，名字听起来像计算机博物馆里的展品。在 OpenAI 新发布一组针对「低资源编程语言」的新评测，它是典型代表。

真实的 COBOL 源程序打孔卡，卡面直接印着「COBOL SOURCE PROGRAM CARD」

「低资源」的意思不是算力不足，它指的是由于时间久远，网上可供模型学习的代码、文档和问答太少，模型从中学习的材料远不如 Python 和 JavaScript 丰富的编程语言。除了 COBOL 还有 Fortran 和 Visual Basic。OpenAI 在新研究中指出，这些编程语言虽然老旧，但至今仍支撑着大量金融交易；Fortran 也还用在天气预报、核反应堆安全分析等领域。

运行多年的系统，往往不只有代码老。最初写程序的人可能早已离职，文档未必跟得上多次改动，有些业务规则甚至只存在于程序的具体写法里。企业想把它换成一种更容易招聘工程师维护的新语言，又担心太激进的替换会带来更多的麻烦，毕竟，「代码能跑就别动」。

况且想要调整，还得先弄明白程序在各种极端情况下，到底会给出什么结果。例如，一段 COBOL 程序处理金额时，会直接舍去多余的小数位。AI 把它改写成另一种语言，顺手用了更常见的四舍五入，新程序能够启动，算出来的数字看着也对，但在某些交易上可能会无法读取。

因此，OpenAI 的一项评测要求模型把 COBOL 程序迁移到其他语言后，输出必须在隐藏测试中与旧程序逐字节一致。在这套评测里，GPT-6.1 Sol 的准确率最高达到 97.9%；另一项测试则让模型用 20 种语言分别从头构建兼容 SQLite 的数据库，COBOL 仍是其中成绩最差的一种。

OpenAI 测评证明，模型在设计好的测试中进步很大，但是还是不能证明一套正在处理真实交易的银行系统，现在就能交给它重写。OpenAI 自己也明确说，生产环境仍需专家审查，并根据具体业务规则和系统依赖做测试。

谁来决定「还能用」？

旧电视和 COBOL 之间的距离，似乎就是旧时代和新世纪技术之间的距离。它们共同存在，新技术问世时，旧技术不会立刻退场，还是每天都能完成工作，却越来越难得到与新产品同等的关注。

但一台旧电视可以被改造，一套银行程序却不能说停就停。改动越难回退，越需要有人读懂它原来的运行方式，确认新写的部分没有悄悄改变结果。

AI 编程工具通常以「从零做出什么」展示能力。给旧设备写新界面、给冷门语言补上维护能力，展示的是另一种本领：进入已经运转多年、还在使用的老旧系统，先弄明白它怎样工作，再谨慎地改变其中一部分。

这也解释了为什么这类工作没有看上去那么轻松。电视改错了，可以尝试恢复出厂设置；定制固件刷坏了，可能要找专业人士修；银行系统算错一笔钱，代价则由使用它的人承担。越是重要的旧系统，越需要 AI 把自己的改动说清楚，留下可验证、可撤回的路径。

至于那台电视，它从头到尾都没有变成一台「AI 电视」。清理完成后，AI 可以离开，主人照常拿起遥控器，按下自己想看的那一个应用。也许这就是改造行动所带来的最好的结果，一件原本还能用的东西，重新变得好用了。

文章来自于微信公众号 “APPSO”，作者 “APPSO”