Big Brother Is Watching You
最开始，我只是想复刻 Hacker News 上的 ESP32-AI 项目，原型很快就跑了起来。
后来我搬到客厅和大屋，小屋空了下来。把小屋的床立起来，在下面垫几块哑铃片，正好可以当作柜子使用；空间变大以后，又把哑铃和杠铃搬了进去，变成了一个很适合训练的健身房。既然为这部分空间付了房租，我希望它真的被使用起来，于是我想把原来的 ESP32-S3 再改造成一个房间存在计时器可供查看。
让 Codex 写的无聊技术细节，总之就是做成了 :)
硬件很简单：一个 0.96 英寸、128×64 的 SSD1306 I²C OLED，以及一个 HLK-LD2410C 24 GHz 人体存在传感器。传感器的数字 OUT 作为第一版的主要输入，OLED 显示当前状态和累计时间；UART 则保留给传感器调试和校准使用。
软件上，设备不是看到一次高电平就立刻开始计时，而是用一个非阻塞状态机处理抖动：连续检测到人在场约 5 秒才开始一次会话，连续离开 90 秒才结束会话。短暂离开只会暂停累计，不会把同一次训练拆成很多段。当前会话、上次完整会话、当天和本周的在场时间，都按真实的在场时长累计，而不是简单计算两个时间点之间的墙上时钟时间。
计数器保存在 ESP32 的 NVS 中，避免重启后丢失；日期和周次使用上海时区的 NTP 时间校准，离线时仍然可以依靠 millis() 继续计时。设备每隔一段时间通过带认证的 HTTPS API 上传一个状态快照，网页只读取公开状态接口，因此浏览器不需要直接连接 ESP32。网页端再把状态翻译成“有人”“无人”，并显示当前会话、上次会话、今天和本周的累计时间。
硬件连接也尽量保持直观：OLED 使用 GPIO18/17 作为 SDA/SCL，LD2410C 的数字 OUT 使用 GPIO4；传感器由 5V/VBUS 供电，所有设备必须共地。服务器只保存最新快照和在线状态，不保存音频、图像或其他房间内容。
感谢奥圣，把ChatGPT 5.6 Luna 的 cost 降了 80%。
我从几乎不了解这个芯片开始，边查资料、边用万用表排查供电和接线，最后把两个完全不同的想法——一个能在芯片上运行的语言模型和一个联网的房间计时器——都做成了能工作的项目。整个过程大约只用了 ChatGPT Plus Codex 周额度的 6%—8%。
我自己的 mental model 是 Luna Max 大约工作一小时花费周额度的 1%（这么算的话相当于一天可以用它工作十四个小时），意味着你可以用这个接近 GLM-5.2 的模型 一个人工作一个月只花 20 刀（Plus 订阅），又意味着你可以以一个可忽略的价格永远和 AI pair programming（直到永远）。
这个降价是永久的，因为还有梁圣在兜底，我无法描述这是什么感受，token 比电费还便宜，就像大跃进走进了现代。