Martin Falch นักวิจัยใช้ Claude Code ร่วมกับ CANsub และ python-can ถอดรหัสสัญญาณ CAN Bus ได้สำเร็จ โดยใช้ LLM แทนการวิเคราะห์ด้วยมือแบบเดิม ซึ่งมักใช้เวลานานและซับซ้อน กระบวนการใช้ OCR จับภาพข้อมูลจากหน้าจอ และให้ผู้ใช้ช่วยระบุข้อมูลผ่านอินเทอร์เฟซ หลังจากนั้นระบบสร้างไฟล์ DBC พร้อมแผนภูมิตรวจสอบความถูกต้อง ช่วยลดเวลาการพัฒนาซอฟต์แวร์รถยนต์ได้มาก การทดสอบเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่า AI สามารถจัดการงาน refactor หลายไฟล์ได้เสถียรขึ้น ส่วนที่พัฒนาขึ้นมาจากวิธี training ใหม่ที่เน้นงาน agentic coding โดยเฉพาะ การถอดรหัสสัญญาณ CAN Bus แบบดั้งเดิมต้องใช้เวลานานและทักษะเฉพาะตัว เนื่องจากต้องวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายพันเฟรมต่อวินาที พร้อมกำหนดค่าต่างๆ ที่ซับซ้อน แต่การใช้ Claude Code ช่วยให้ระบบสร้างไฟล์ DBC ได้โดยอัตโนมัติ ผ่านการจับภาพข้อมูลจากหน้าจอและอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ลดขั้นตอนที่เคยต้องใช้การคาดเดาและทดสอบซ้ำซ้อน ขณะที่การฝึก LLM แบบ agentic coding ช่วยให้ AI จัดการงานหลายไฟล์ได้เสถียรยิ่งขึ้น
สรุปด้วย MAF Local AI · เนื้อหาต้นฉบับเป็นของแหล่งข่าว