母亲去世后，我接手一箱胶片底片，于是买了在 Linux 下支持的 Plustek 8200i 底片扫描仪，却发现芯片组已换成 Linux 不再支持的一款。此前我用克劳德（Claude）做过硬件 Linux 配置工具，便想让它帮忙弄出可用的 SANE 驱动，但长期毫无进展，甚至放弃数月。后来看到汤姆·克莱德（Tom Crider，网名 Glorious Eggroll）在 X 上说用 AI 工具修好鼠标驱动，让 AI 代理控制 Windows 实例抓取数据；我把推文贴进 Claude，请它搭 Windows 虚拟机，对扫描仪做同样的事。

母亲去世后，我留下了一个装满旧胶片底片的大盒子，里面是童年家庭旅行等照片。我因此决定买一台底片扫描仪，发现 Plustek 8200i 在 Linux 下受支持，就买了它。结果却发现扫描仪里的芯片组已经换成 Linux 不再支持的型号。我之前用 Claude code 为一些硬件做过 Linux 配置工具，比如 Dell 摄像头控制器应用，所以我想，也许 Claude 能帮我做出一个可用的 SANE 驱动。但我基本上卡住了，很久毫无进展，甚至有几个月干脆放弃了该项目。

后来我看到 Tom Crider（也就是 Glorious Eggroll）在 X 上的一则帖子，讲他如何用 AI 工具修好了一个鼠标驱动。他描述了自己如何让 AI 代理完全控制一个 Windows 实例，以抓取修复驱动所需的数据。我把他的推文贴进 Claude，让它帮我搭建一个 Windows 虚拟机，对我的扫描仪做同样的事。我觉得关键在于：既能在 Windows 下运行扫描，又能在扫描时抓取 USB 数据，再加上 Claude code 本身的改进，效果非常显著。几小时内，我就得到了第一次在 Linux 下成功扫描的结果，虽然有些质量问题，但 100% 能认出底片上的图像。几天后，我有了一个接近完美的驱动，包括支持红外扫描，却发现在放弃到重试的这段时间里，已经有人向 SANE 提交了支持该扫描仪的代码……这种事时有发生。我还用 Claude 写了一个用于底片扫描的应用，命名为 Negative Vibes，觉得这个名字挺可爱。

扫描仪成功后，我想，能不能用同样的方法最终解决我笔记本上 MIPI 摄像头支持的遗留问题。于是我让 Claude 复用我创建的 harness，按需更新内核驱动和 libcamera，试着修复笔记本上的 MIPI 摄像头。我早上启动任务，到一天结束时，情况已经有了很大改善，内核和 libcamera 的补丁都已就绪。

我觉得这值得分享出来。虽然任何人都可以从零开始，但我还是让 Claude 把 harness 做得更通用，并写了文档，让其他想在自己硬件上尝试的人更容易上手。为没有文档的硬件写驱动向来枯燥：你要抓取总线流量，盯着十六进制转储，对各个寄存器或控制传输的作用提出假设，然后逐个测试，通常要花几周。这活儿概念上不难，但需要大量耐心和技能。

这种工作很适合 AI 模型。它可以读取成千上万行 USB 捕获数据，注意到某个序列在重复、只有一个字节在变，然后提出这个字节的含义。它能写出测试来验证，而且不会感到无聊。人仍然负责决定要构建什么，并检查它在真实硬件上能否工作，但那些苦差事少了很多。

hw-harness

需要说明的是，我在做这些项目时并没有以这种形式使用 hw-harness，当时它基本上是我专用的代码；所以这个项目是把我工作中用的脚本变得更通用、可分享的一次尝试。hw-harness 旨在帮助你的 Claude 或 Codex 会话完成以下事项：

1. 记录参考会话。在 KVM 虚拟机中运行厂商的 Windows 驱动，并把真实设备直通给 guest。
2. 从 VM 外部捕获。在 Linux 主机上用 usbmon 记录流量。它位于直通层之下，因此 guest 看不到。
3. 在 Linux 下用自己的驱动重复相同操作，并以同样方式捕获。
4. 对比两份跟踪记录。两者来自同一工具，可直接比较。差异就是驱动 bug 的清单。

对于没有可窃听总线的设备，比如内置 MIPI 摄像头，harness 改用 Windows 端检查，也就是 INF 文件、注册表数据、ACPI 表和设备属性。

这种方法应该没问题，因为它不依赖复制任何代码，而是观察硬件的行为，只从 Windows 驱动中提取配置数据，因此新驱动里的每个常量都能追溯到某次记录。

所以对感兴趣的人，我简单描述一下我做的三个项目以及各自需要什么。

项目 1：Plustek OpticFilm 8200i 的 SANE 后端

第一个项目是较新型号 Plustek OpticFilm 8200i 的 SANE 后端。它使用 Genesys GL128 控制器（USB 07b3:1825），原本没有 Linux 支持。同名的旧型号使用 GL845，SANE 已经支持。

该后端支持：

• 彩色、灰度、红外以及彩色+红外模式
• 300 到 7200 dpi 的分辨率，每通道 8 位或 16 位
• 利用红外通道进行灰尘和划痕修复
• 针对高密度底片的曝光倍数

它以 Fedora RPM 打包，每次 push 都会自动构建。我主要用自己的 Negative Vibes 应用测试，因为 Linux 下用于底片扫描的选择并不多。

上游 SANE 的 genesys 后端在 2026 年 9 月也获得了对该扫描仪的支持，所以我比较了两款驱动。在 3600 dpi 下，两者解析出的细节相同。我的版本在全分辨率下更快（34.6 秒对 54.4 秒），并支持红外除尘；上游提供更多分辨率档位。网页上有一个可交互的并排对比，你可以看看。这些是单机单帧的结果，只能当作一个数据点。我做的这个交互页面展示了两款驱动的当前状态，希望我的发现能被 SANE 项目用来修复上游驱动里一些小问题。无论如何，由于这个原因，我把本项目更多是作为概念验证放出来，因为等上游驱动达到同等水平后，包括我在内的人应该都会去用上游驱动。

项目 2：Negative Vibes

如果扫描底片仍然很痛苦，光有驱动也没多大用，于是我做了 Negative Vibes。它是一个用 Rust 编写的 GNOME 应用，用于在任意支持胶片扫描的 SANE 扫描仪上扫描彩色和黑白底片以及幻灯片。

扫描结果完全保留扫描仪交付时的样子：16 位、线性，并带有红外平面。其他一切都叠加在之上的非破坏性设置，所以你可以改变观感并再次导出。它包括：

• 带片基和染料串扰校正的密度空间负片反转
• 整卷统一设置，并支持逐帧覆盖
• 红外和软件除尘
• 通过 ArgyllCMS 进行 IT8 校准
• 导出为 TIFF、JPEG、PNG 和 DNG，并带有 ICC 配置文件和元数据

它以 Flatpak 形式发布，内含扫描仪后端。目前只在 8200i 上测试过。目标是支持 SANE 支持的任何胶片扫描仪。为此，SANE 需要一种标准方式来暴露红外通道，而目前还没有。

项目 3：修复我的 ThinkPad 上的 MIPI 摄像头

我的 Lenovo ThinkPad X1 Carbon Gen 14（Aura Edition）里的摄像头采用 Sony IMX471 传感器，背后是 Intel IPU7。在 Linux 下，它输出的图像很暗，有严重暗角和强烈的黄绿色偏色。mipi-fixes-x1-aura 收集了这些修复。它只适用于这台笔记本，所以不属于更大的打包项目；但我已经把内核补丁提交给 Kate Hsuan，libcamera 补丁正在由 Wim Taymans 审阅，以提交给 Libcamera。

内核（IMX471 驱动）：

• 一个裁剪选择 bug 在保存裁剪矩形前就返回了错误，导致 libcamera 以为在使用完整像素阵列。
• 测试图案寄存器声明的宽度不对。
• 模拟增益上限太低，损失了约 1.8 档灵敏度。

libcamera 软件 ISP：

• 完全没有镜头阴影校正，导致四角大约暗 2.7 档。
• 白平衡统计是在传感器原生位深下，与 8 位黑电平相加。这扭曲了白平衡，该修复适用于任何 RAW10/RAW12 传感器。

在受控弱光测试中，帧亮度从 31.1 提升到 90.9。红/绿和蓝/绿比从 0.890 和 0.672 变为 1.047 和 0.823，接近 USB 网络摄像头的参考值。弱光下蓝色仍差约 17%，我认为这是灰度世界白平衡所致。Fedora 44 的 RPM 在 releases 页面。

我学到了什么

• 参考捕获是很大的一步。让 AI 把已知正常的跟踪记录与失败的跟踪记录做对比，能把模糊的“它不工作”变成具体的差异清单。例如对 MIPI 摄像头来说，同时接一个 USB 摄像头，让 Claude 能比较两份捕获，这一点很关键。
• AI 擅长苦差事，包括解码捕获、编写探针和交叉核对常量。但我仍然必须是那个拿着真实硬件的人。
• 真实硬件是唯一裁判。以上每项说法都在实际的扫描仪或笔记本上验证过。

如果你有硬件没有 Linux 驱动，试试 hw-harness。再次感谢 Glorious Eggroll 带来的启发。

注意：我并不是说自己的扫描或 MIPI 摄像头现在已经完美，但扫描仪能给出看起来不错的扫描结果，MIPI 摄像头也比之前好很多。随着时间推移，我相信还能继续微调打磨；不过让我高兴的是，尽管缺乏这类工作的深入知识，它还是让我取得了进展。

讨论气氛以惊叹和兴奋为主，不少开发者分享用 Claude、DeepSeek 等模型逆向设备固件并写出可用驱动或固件的经历；分歧主轴在于：这究竟是打破厂商封锁、让用户掌控硬件的解放，还是让闭源算法与硬件护城河瞬间消失、小公司被随意抄袭的威胁。

AI 逆向已让个人能低成本复活或掌控旧设备与专用硬件

• 多位开发者表示，只要设备有 USB、UART 等接口，接上电脑让强模型分析固件或十六进制转储，就能在几小时内得到驱动、自定义固件甚至现代系统支持；有人把模型指向工作笔记本的 MIPI 驱动，有人给老旧 MP3 播放器写自定义固件，有人给佳能 Zoemini 2 照片打印机写了 Linux 上的 CUPS 蓝牙驱动，也有人靠焊接 UART 让未知路由器跑上 OpenWRT，成本可以低到不到一美元。（较多人） > 写打印机驱动时，Claude 把我当成“肉身探针”，指挥我装纸、看灰度、查双面打印来定位每行字逐渐变淡的故障。（@revolvingthrow）

闭源厂商和专有算法的护城河正在消失

• 不少人认为，模型能直接反编译竞品固件、提取算法并转成可复用代码，硬件效果器、音频算法等曾靠封闭固件建立的壁垒已经不存在；软件也一样，许可和混淆本来就不真正保护代码，现在只差一条提示词。小公司担心自己的顶级算法会被随意扒走，大公司也会失去故意降速或拖延修 bug 的借口。（较多人） > 我用一条提示词和三小时就反编译了三款竞品效果器，还让模型先模拟执行原厂 ROM 确认不是“仿写”，现在随便一个订阅用户都能扒走顶级算法，硬件效果器的护城河消失了。（@valdiorn）

应当把目标对准 Apple、Nvidia 等真正封闭且有用的软硬件，而非冷门古董

• 少数人主张，与其逆向几乎没人用的古老硬件，不如让模型去啃 Apple、Nvidia 这类封锁最严、但用户最多的目标，从而让 Nvidia 显卡在 Intel Mac 上工作、让 Apple Watch 与 Android 配对，并最终让它们在 Linux 上跑得更好，不必等厂商修 bug 或故意降速。（少数人） > 别再折腾没人用的老古董了，更有意义的是逆向 CUDA、Nvidia 固件和 Apple 软件，让它们在 Linux 上跑得更好，厂商再没借口故意拖慢硬件。（@rvz）

未来的逆向目标会延伸到智能电视、iOS 和廉价平板，大公司将难以招架

• 少数人期待把能力用于智能电视以清除广告和僵尸网络，或把 iOS 搬到 Linux 沙盒、把廉价平板变成 iPad，并认为大公司将因此陷入挣扎。（少数人） > 很快就会有人让模型把 iOS 翻译到 Linux 沙盒里运行，或者把廉价平板变成 iPad，看大公司怎么挣扎。（@amelius）

专利和许可面对 AI 逆向正失去意义

• 少数人问“专利不就是用来防这个的吗”，但回应指出，许可和混淆从来只是让复制更费劲，并不真正保护代码；现在模型让复制变成一条提示词，说明这类保护更多是心理安慰。（少数人） > 软件也一样，许可和混淆从来没真正保护过什么，只是复制太费劲，而现在只要一条提示词。（@jack_sunsetless）

有价值的补充

• 技术验证方法：为确保反编译不是“仿写”，可让模型先写模拟器执行原厂 ROM/固件，再把结果转成独立 C++ 库并与模拟器输出对比，从而确认算法行为一致。（@valdiorn）
• 具体逆向流程：给未知设备焊 UART、接 USB 转接器，让模型看固件和十六进制转储；借助过时的原厂内核识别 SoC，再用 Frida 分析动态库和内核模块文件，还原专有 Wi-Fi 与蓝牙驱动修改，最后在隔离的 Podman 容器里编译出上游现代内核的 OpenWRT；有人用类似流程只花了 0.86 美元，称过去要数周甚至数月。（@cookiengineer）
• 能力迭代极快：同一人用 Claude 写 GTK4 应用，2025 年 12 月到 2026 年 1 月还几乎没用，到 9 月已几乎不用提示就能写出很好的程序，说明模型能力在数月内大幅跃升。（@javier2）
• 精巧类比：AI 逆向的低成本与高可及性已“像自来水一样”，没有理由不考虑使用；专有硬件和软件因此失去意义。（@cookiengineer）
• 协作建议：若发现社区已有人提交过相关支持代码，应拿自己手里的版本去审计补充，而不是重复造轮子，把缺失部分基于现有贡献结构补上。（@LoganDark）