ESP32做通用資料紀錄器
緣起
在ESP32上架網站，ESP32操作SD卡，再來要打造紀錄器，就是開檔把紀錄寫入SD卡
我想錄汽車CAN封包，樹梅派耗電略高，丟車上有疑慮，用MCU會比較省電；這個解完能錄腳踏曲柄的動態，到時候來學神經網路；一魚多吃，做個通用的工具，到處用
主畫面，可以點連結開始記錄
記錄檔管理頁面
錄下的LOG能當場看，下載，或是移除
文字LOG，可以直接顯示
通用資料紀錄器
WIFI晶片加上SD卡，能做各種應用；錄完直接透過WIFI取資料，不用讀卡機
- 放車上，記錄汽車封包
- 放單車曲柄上，紀錄加速度感應器，拿來學習神經網路
- 放機車上，錄製電瓶的電壓
- 放貓吉身上，看他每天睡多少
- ...
不就只是fopen + fprintf()？
起初確實這麼想，然後越來越不單純
- 通用的格式存各種資料
- 紀錄櫃台（task）配備大緩衝區（16KB），資料可以丟了就跑
- 紀錄櫃台（task）從緩衝區讀出數據寫SD卡；資料不做任何轉換（花時間）直接寫；批次寫入（4KB），避免頻繁寫入掉效能
- 轉檔（task）把通用的格式轉成文字給人看；CAN封包會轉成Linux的candump的格式，串接別的工具
- 通用的格式日後可以轉成任何形式
- 必須簡單易用，網站醜也比破爛的按鈕好；比敲指令舒服
架構圖
AI畫了架構圖，軟體分了不少區塊，多種顏色。不是簡單的fopen() + fprintf()
也許正文現在才開始
AI輔助設計
刻意用Google GEMINI AI進行輔助設計，學習不熟的東西
- 不熟FreeRTOS
- 不熟ESP32，包括SDK，開發環境
- 不熟網站程式設計
有兩種策略做設計，以前我選(1)，這次刻意選(2)，深思而後行
- 只管先做出原型設計，欠下大量技術債，之後靠多次迭代整理軟體
- 假裝自己是架構師，我的決定會影響100人，框架得一次做對（較少的技術債）
開發環境挑選，AI的意見好壞參雜，親身測試他的意見，用過去踩坑的經驗判斷好壞
- 大量的和AI工具進行討論，評估各種開發工具，組合，研究能否維護
- 研究需要開發那些工具，讓RD能做，也能讓remote debug可行
- 挑選的工具，在Windows/ Mac/ Linux都要能運作
- 如果有100人，我會開發模擬器能在PC開發；現實我是1個人，就省著吧
架設網站，用AI學不熟的技術，因為基礎範例網路很多，品質不是問題（先評估可靠度）。AI當家教每個環節都能問到爽
- 連上WIFI的教學，基礎題都能答得很好。我不信任AI。就算他給我程式碼，我也是逐行看
- 靜態網頁當起點，給我基礎網站範例
- 用GET/POST的方式設定LED，照範例學
- 和AI討論GET方式控制LED語意很怪；幫我找HTTP協定文件，從本質搞清楚瀏覽器做什麼；用telnet做實驗，掌握每個細節
可擴展的資料紀錄器，有非常多細節要討論
- 資料發送端，當場用fopen() + fprintf()的效能一定很爛；資料必須發送給另一個人，統一在另外一個地方寫檔
- 發送的資料，可以是字串，也可以是binary，裝進通用的格式
- 通用的格式，檔頭包括類別，時間戳記，預留擴展欄位。每筆資料也有檔頭，紀錄時間和型別（比如CAN封包可能會同時記錄字串，封包，error frame）
- 錄製完畢立刻轉檔最舒服；只是一邊轉檔一邊紀錄效能會變差，讓使用者自己決定
- WEB-UI顯示檔案列表得讀SD卡，如果同時紀錄會影響效能，檔案列表不能放首頁
用AI反覆討論細節，排除不合用的選項再動手，幾乎每個模組一出手，就是自己理想的樣子；不過如果某個坑我沒意識到，用AI輔助照樣會踩坑
有個轉檔器，把通用的格式轉成人類閱讀的文字。他的介面非常明確，直接讓AI寫感受出一張嘴的爽度
和AI談Vibe Coding
聽說導入AI能大幅提高生產力
我自己用還是得大量討論，釐清細節，每次只能前進一點點。所以要具備什麼條件，用AI加速才可行？
- 嵌入式開發限制重重（綁硬體，資源受限），大量痛苦的細節
- 以上述轉檔器為例，有明確的介面，結果正確即可，效能不重要。最接近Vibe Coding
- 嵌入式開發得在電路板進行驗證，比較不容易像web開發，容易產生閉環（closed loop）；或是嵌入式開發的社群，這些工具沒那麼成熟，比較不容易形成閉環
- AI認為，建構PC模擬器，可以測試大多數的code形成閉環；一個人是搞不起這個的；就算大一點的團隊，模擬器和真實軟體的差異也是吃足苦頭。所以嵌入式開發，難以測試也限制迭代速度
最後AI給的comment，我倒是同意的
- 嵌入式開發，不是追求打字的速度，而是追求『不走回頭路』的架構精準度
整套做下來，我倒是嚴重依賴工具code review，修理完所有意見才上板子做實驗
還沒測試的GEMINI CLI
The next move
整個專案丟在github，叫AI去網站看做得笨笨的；下一次要測試GEMINI CLI之類的工具，讓他在本機，直接泡在source code裡面，之後看看效果會不會更好
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