Schematik 是“硬件版 Cursor”，Anthropic 也想参与其中

Samuel Beek 意识到自己遇上麻烦，是在他把家里所有保险丝都烧断的时候。罪魁祸首是一个他自己做的电动开门器；这套设备的接线和组装说明，来自 ChatGPT 生成的指导内容。结果证明，这个聊天机器人并不擅长区分湿接点和干接点，于是他做出来的装置输出了一次错误分配的电力冲击，把其他东西也一起烧坏了。糟了。

住在阿姆斯特丹的 Beek 承认，自己并不是做硬件的人。但他就是有那股动手做东西的冲动，而现在，他真正想做的是一个不会爆炸的东西。

Beek 说：“区别就在这里：要么你的保险丝全烧了，要么你做出一个扎实的产品。这次经历算是让我学会更谨慎一些，同时也让我更想做出真正理解自己在说什么的 AI。”

Marc Vermeeren 用 Schematik 做出的一台音频播放器。

后来，他把自己的请求转向 Anthropic 的 Claude，再把这些能力重新组合成一个助手程序，他把它叫做 Schematik，并一遍又一遍地把它形容为“硬件版 Cursor”。”

Schematik 的想法，本质上就是把“vibe coding”带到实体设备上。你告诉这个程序你想做什么，它就会建议你在现实世界里把它做出来所需要的几乎所有东西，并附上购买各类导线和零件的链接。之后，它还会充当组装指南。Beek 计划未来通过它赚钱，也在争取投资人。（它刚刚从风投公司 Lightspeed Venture Partners 获得了 460 万美元融资。）不过现在，你已经可以用它来做东西。

Beek 在 2 月把这个想法发到 X 上后，引起了很多关注。其他喜欢折腾的人也开始试用：描述自己想做什么，然后真的把它做出来。欧洲 AI 公司 N8N 的品牌负责人 Marc Vermeeren 说，他已经做了好几个设备，从 MP3 播放器到一个名为 Clawy 的类拓麻歌子机器人，后者帮助他管理 Claude 编码会话。（其他人也做出了自己的版本，比如一个长得像《黑道家族》里 Paulie Walnuts 的 Clawy。）

Vermeeren 为把这些想法做出来所用的零件。

Vermeeren 说：“你的创造力已经没有阻碍了。这也是为什么我对此这么兴奋，而且一直不停地在做东西。”如今，他也在投资 Schematik。

他并不是唯一一个。周四，Anthropic 工程师 Felix Rieseberg 在 X 上发文宣布，Anthropic 现在已经启用了“一个给创客和开发者使用的小型蓝牙 API，让你可以构建与 Claude 交互的硬件设备”。他还分享了一张照片和一个 GitHub 链接，展示的设备看起来与 Vermeeren 的 Clawy 非常相似。不过，Rieseberg 和 Anthropic 都没有回应 WIRED 关于它是否直接受到 Beek 或 Vermeeren 作品启发的置评请求。

Vermeeren 说：“如果我启发了别人，我会感到自豪。如果 Anthropic 因此做出了一个官方功能，我会更自豪。”

几乎每一家 AI 科技公司似乎都在做某种硬件设备，不管是像 OpenAI 这样的巨头、大型芯片制造商，还是更细分的可穿戴设备公司。除此之外，也一直有大量创客和动手派在尝试自己做技术产品，不管是把电子烟改造成合成器，还是用技术对抗 ICE。

Beek 说：“硬件领域最大的一个问题是，它的门槛非常高，真正能做的人很少。我真的希望，我的工具能帮助更多人开始动手，不管是直接借助这个工具，还是通过这个工具学习如何做硬件。”

Vermeeren 做的那个类拓麻歌子设备名叫 Clawy，用来帮助管理 Claude 编码会话。

软件里的“vibe coding”本身名声就不算太好，因为它可能会导致严重的软件漏洞。硬件版的“vibe coding”也有可能走到那一步，或者演变成无穷无尽的“硬件垃圾”。

Beek 说：“对于语言或图像，LLM 对什么是对、什么是错会更主观一些。电子学的好处在于，它完全是物理规律，所以你其实是可以验证的。”

Beek 表示，他想确保 Schematik 不会帮助人们做出真正会爆炸的东西。这个服务目前只支持构建低电压架构上的设备，最多是 3 伏或 5 伏。这应该已经足够为物联网设备或音乐播放器这类小装置供电。（不过 Beek 也说，终极目标有一天是制造人形机器人。）

“我认为这是一个很有前景的方向，也是我们需要前进的方向，” iFixit CEO Kyle Wiens 说。iFixit 会拆解设备，以评估它们的可维修性。他说自己还没有使用过 Schematik，但觉得它可能会有用。他指出，电子设计可能非常复杂，往往需要在许多不同的 SKU 中进行筛选，并确保所有部件彼此兼容。Wiens 说：“这是一个极其困难的问题。这种规模的问题，正是 AI 擅长处理的类型。”

Beek 说：“实际上，过去五年里，软件领域令人难以置信；一切都变得如此简单、如此快速。但在硬件领域，一切仍然和过去 10 年、20 年一样。变化非常少，AI 方面的进展也非常少。”