AI 时代的技术平权：30 分钟，我逆向了一个闭源空气净化器并接入了智能家居

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AI Home Assistant IoT

引子

前天晚上，我花了 30 分钟，把一台完全闭源、不支持任何第三方平台的空气净化器接入了 Home Assistant。

这是 MyAirProce APP 的界面——只有自家 APP 能控制，不支持米家、HomeKit 或任何第三方平台。而且 APP 本身也很鸡肋：没有定时自动切换模式的功能（每天晚上手动切睡眠，早上手动切回来），历史数据只保留最近几小时，过了就没了：

MyAirProce APP 主界面APP 详情页
APP 主界面 - 只能用自家 APP 控制传感器数据、趋势图和设置

现在，我全程只做了这几件事：

  • 跟 AI 说了几句话
  • 在手机 APP 上点了几下
  • 导出了一个文件

剩下的全部是 AI 自己完成的。

我说了什么，AI 做了什么

完整还原我和 Claude Code 的协作过程：

第一阶段：调研（2 分钟）

我：「AirProce 600 空气净化器能接入米家吗？」

AI 搜索后告诉我：不能，只有自家 APP。

我：「调研一下 HA 可以接入吗？」

AI 搜索后告诉我：没有现成集成，没有社区方案，但可以尝试抓包逆向 API。

第二阶段：抓包（5 分钟）

我：「你控制一下我手机的 Surge，捕获一下」

接下来的事情我几乎没有参与。AI 自己做了这些：

  1. 读取我 Mac 上的 Surge 配置文件，找到 HTTP API 端口和密码
  2. 连接 iPhone 上的 Surge HTTP API（试了好几个端口，最终找到 6171 可用）
  3. 远程开启了 iPhone 的 MITM 和 Capture 功能

AI：「Capture 和 MITM 都已开启。现在请你在手机上打开 MyAirProce APP 操作一下，操作完告诉我。」

我：随便点了几下，说了句「操作了」

AI 立刻从 Surge API 拉取了请求列表，发现了 4 个 aph.airproce.com 的 API 端点，拿到了认证 Token。

然后 AI 想获取请求的 body 内容——这里它自己循环尝试了十多分钟。先后试了 /v1/requests/{id}/body、/v1/requests/{id}/request_body、/v1/requests/{id}/response_body、/v1/capture/body/{id} 等各种路径，全部返回 unknown path。它甚至去爬了 Surge 的官方文档，最终得出结论：Surge HTTP API 不支持读取 request/response body。

然后它换了思路：

AI：「需要你在 iPhone Surge 里导出 HAR 文件，AirDrop 到 Mac」

我：导出，AirDrop。30 秒搞定。

第三阶段：逆向 API（3 分钟）

AI 解析 HAR 文件后，一次性提取了所有 API 的完整请求和响应。然后它直接从电脑上用 curl 重放这些请求来验证——成功了。

4 个接口、认证方式、所有参数格式，全部搞清楚。

但还有些参数不知道含义。AI 的做法很聪明：

AI：「能在 APP 上点一下睡眠模式吗？」

我：「点了」

AI：「能点一下关机吗？」

我：「关了」

每次我在 APP 上操作后，AI 立刻调用 get_status 接口观察状态变化，反推出参数值。就这样，它用「操作-观察」的方式把所有模式值都搞清楚了：1=手动、2=自动、11=关机、21=睡眠。

第四阶段：接入 HA（10 分钟）

我：「在 HA 中集成这个设备，可以控制所有功能，以及在仪表盘增加所有数据展示」

一句话。AI 自己完成了：

  1. 连接 HA 的 REST API 和 WebSocket API，发现已有的 SSH addon
  2. 通过 SSH 登录 HA 虚拟机，读取现有的 configuration.yaml
  3. 编写完整的 REST sensor（7 个传感器）、REST command（2 个控制命令）、input_select（模式和风速选择器）
  4. 编写 4 条 automation 实现双向同步
  5. 上传配置，验证语法，重启 HA
  6. 通过 WebSocket API 创建 Lovelace 仪表盘
  7. 验证所有实体正常工作

最终效果——Home Assistant 仪表盘。之前 APP 做不到的事现在都能做了：晚上 11 点自动切睡眠模式、早上 8 点自动切智能模式（通过 automation），历史数据保留 360 天（HA 的 recorder 每 30 秒记录一次，不依赖 AirProce 云端）：

HA 仪表盘 - 状态与控制HA 仪表盘 - 仪表盘HA 仪表盘 - 趋势图
设备状态与控制面板PM2.5 / VOC / 温度 / 湿度仪表盘24 小时空气质量与温湿度趋势

这意味着什么

两年前，「逆向一个闭源设备的 API 并接入智能家居」这件事，属于少数有经验的开发者才能完成的技术活。你需要懂网络协议、会分析 HTTP 请求、会写 YAML、了解 Home Assistant 的各种 platform——知识门槛很高。

现在，门槛几乎降到了零。你只需要能描述你想做什么，AI 会自己去探索、尝试、失败、调整、最终完成。它甚至会在遇到死路时自己换方向——比如发现 Surge API 不能读 body 时，它没有卡住，而是立刻建议我导出 HAR 文件。

这就是技术平权。不是说技术不重要了，而是 AI 把「会做」和「能做」之间的鸿沟填平了。你不需要记住 Home Assistant 的 REST sensor 怎么写，不需要知道 automation 的 YAML 语法，不需要理解 WebSocket API 的调用方式——你只需要说「我想把空气净化器接入智能家居」，然后在手机上点几下。

真正稀缺的不再是技术能力，而是知道「可以做什么」的想象力。