Автор проекта собрал рабочий мобильный телефон из готового GSM-модуля, микроконтроллера, экрана и других доступных деталей, используя бесплатные версии DeepSeek, Gemini и ChatGPT как технических помощников. Устройство звонит, принимает SMS на русском и помещается в напечатанный корпус — но самые сложные ошибки человеку всё равно пришлось разбирать самому.
Суть события
В основе самодельного телефона — радиомодуль SIM800C, микроконтроллер STM32L051C8T6 и OLED-экран SSD1306. Детали соединили на макетной плате, затем добавили клавиатуру, динамик, микрофон, аккумулятор и зарядный модуль. Корпус спроектировали в OpenSCAD и напечатали на 3D-принтере.
ИИ в этом проекте работал не как кнопка «сделать телефон», а как быстрый консультант. Модели предлагали схемы подключения, стартовый код, рефакторинг, отображение уровня сигнала и времени, а также помогали дорабатывать модель корпуса по скриншотам. Это сэкономило автору время на разборе протоколов и рутинных фрагментов программы.
Детали
Первый заметный сбой оказался физическим: GSM-модуль постоянно перезагружался. Причиной стало питание — в моменты связи с базовой станцией SIM800C требовал импульсный ток до 2 А, с которым конденсаторы не справлялись. После подключения литиевого аккумулятора схема заработала устойчиво. Позже автор добавил ещё два конденсатора общей ёмкостью 2000 мкФ.
Базовые звонки удалось реализовать при активной помощи DeepSeek. ChatGPT затем разбил код на небольшие функции и добавил отдельные элементы интерфейса. Но приём SMS стал границей возможностей помощников: ни одна из моделей не предложила рабочую реализацию, которая не ломала уже готовые функции. Автор самостоятельно разобрал последовательность AT-команд и ответов UART, после чего ChatGPT и DeepSeek помогли с кириллицей, функциями и шрифтами.
Без спящего режима аппарат работает от полной зарядки около шести часов. Автор приводит модельную оценку Gemini: режим ожидания мог бы увеличить срок примерно до девяти суток, а аккумулятор на 2000 мАч — примерно до двух месяцев без разговоров. Это оценки, а не результаты реального длительного теста.
Контекст
Для фрилансера или инженера на удалённой работе здесь полезен не сам телефон — простую звонилку дешевле купить готовой. Ценность в другом: бесплатные ИИ-сервисы заметно снижают стоимость входа в разовый аппаратный эксперимент. Можно быстрее подобрать компонент, получить черновик подключения или привести код в порядок, не изучая каждую технологию с нуля.
Но кейс хорошо показывает и предел такой экономии. Модель уверенно помогает с типовой задачей, пока реальное устройство не вносит шум, скачки питания и запутанные состояния протокола. Ошибка в рекомендации по питанию или зарядке уже касается сохранности компонентов. Поэтому советы ИИ здесь стоит считать гипотезами для проверки, а не готовой инженерной документацией. Похожий принцип разделения автоматизации и контроля работает и в [AI-агентах для мониторинга новостей](https://ai-digest.ru/ai-agent-monitoring/): машине можно отдать рутину, но проверяемый результат остаётся ответственностью человека.
Что дальше
Практичный путь для похожего проекта — начать с минимальной функции, измерить питание под нагрузкой и только затем добавлять интерфейс и корпус. Полезно сохранять рабочие версии прошивки перед каждым изменением от модели и проверять советы по даташитам компонентов, особенно когда речь идёт о токе, напряжении и аккумуляторах.
Самодельный телефон не стал конкурентом серийному устройству, зато превратился в убедительный тест нового рабочего процесса: человек задаёт архитектуру и диагностирует реальность, а несколько ИИ-инструментов ускоряют поиск вариантов. Когда модели начинают ошибаться, навык инженера не исчезает — наоборот, становится главным ограничителем качества.
