用Claude给小米电视去广告火了，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？就算留一台电视，开机后先出现的可能不是要看的节目，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，暗示旧电视系统“有毒”。引入 AI 后，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，只是过去得自己找出一长串看不懂的程序名，判断哪个能关、哪个维系着遥控器、投屏或开机；现在可以让编程助手先读一遍电视，再把它看到的东西翻译给你听。类似做法很容易通过 vibe coding 复现，目前已有一个“CleanYourTV”社群，GitHub 链接为 https://github.com/Gathin23/cleanyourtv。

很多网友开始改造家里看不顺眼的电视：有人用 Claude 改成游戏中控台，有人帮父母改造、去广告并重写启动器，还有人跟 Spotify 联动改成大型氛围墙。类似做法能否拓展到老旧、脱离时代的东西上？可以。

过去这种改造主要属于少数爱折腾设备的人，Vibe coding 让更多人看见自己动手的可行性，同一股变化也出现在电子乐器上。《The Verge》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。

厂商提醒，定制固件可能让设备无法启动，也可能与日后官方更新冲突。Agent 下场改造，最需要注意改造深度。TV Detox 项目页面要求 AI 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，项目已记录过关闭原生主屏幕后反复重启的情况，修复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 设计有实际作用，一个看似无关紧要的服务可能同时负责遥控器按钮，一个被讨厌的系统界面也可能参与开机流程。

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。AI 可以加快寻找和尝试，仍需人决定哪些功能值得保留、承受多少风险。用户买下的屏幕与芯片仍在发挥作用，使用体验却可能随软件更新、商业推荐和预装服务而改变。

老旧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。

COBOL 诞生于上世纪，在 OpenAI 新发布的一组针对“低资源编程语言”的新评测中是典型代表。“低资源”不是算力不足，而是由于时间久远，网上可供模型学习的代码、文档和问答太少。除 COBOL 还有 Fortran 和 Visual Basic。OpenAI 指出，这些语言虽老旧，但至今仍支撑大量金融交易；Fortran 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。企业想换成更容易招聘工程师维护的新语言，又担心太激进的替换带来更多麻烦，毕竟“代码能跑就别动”。况且想调整，还得先弄明白程序在各种极端情况下会给出什么结果。例如，一段 COBOL 程序处理金额时会直接舍去多余小数位，AI 改写成另一种语言时顺手用了更常见的四舍五入，新程序能启动，算出的数字看着也对，但某些交易上可能无法读取。

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%；另一项测试让模型用 20 种语言分别从头构建兼容 SQLite 的数据库，COBOL 仍是成绩最差的一种。OpenAI 测评证明模型在设计好的测试中进步很大，但仍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。

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