实测Kimi K2.5：在嵌入式开发实战中优化OLED贪吃蛇游戏

实测Kimi K2.5：在嵌入式开发实战中优化OLED贪吃蛇游戏

作为一名经常与底层硬件打交道的开发者，我曾耗时三天，利用多个国内大模型才勉强完成一个基于STM32和OLED屏幕的贪吃蛇游戏。过程可谓一波三折，许多模型在面向嵌入式这类偏向底层的开发场景时，其能力短板暴露无遗——要么难以理解拆碎的需求，要么陷入逻辑死循环。

今年1月底，月之暗面发布了Kimi K2.5模型，宣称能力有显著提升。这让我产生了浓厚兴趣，尤其是其推出的“Kimi Code”服务，这是专为代码开发场景打造的增值会员权益，旨在为开发者提供更强大的模型性能与更深度的工具集成。其核心优势包括广泛兼容各类开发工具、极速响应以及高频并发支持。出于对它在嵌入式领域表现的好奇，我充值体验，并将之前完整的项目提示词原封不动地交给了它。

我的硬件平台基于STM32F103C8单片机，通过IIC接口连接了一块0.96寸的OLED屏幕，同时使用74HC165芯片串行读取外部8个按键的状态。初始的工程结构中，屏幕驱动和按键读取功能已分别封装在独立的文件夹内。

我给Kimi K2.5的提示词清晰地描述了这一结构：

这是一个基于STM32F103C8单片机的工程，它的IIC接口接了一个0.96寸的OLED屏幕，相关的初始化函数和驱动接口在这个文件夹里面：'d:\stm32_code\stm32_snake06\Drivers\CMSIS\Device\OLED'。它的PB0/PB1/PB2接了一个74HC165，可以用来串行读取外部按键的状态。相关的函数在这个文件夹里面：'d:\stm32_code\stm32_snake06\Drivers\CMSIS\Device\74HC165'。74HC165外接了8个按键，读出的值为0xfe的时候对应按键UP，读出的值为0xfd的时候对应按键DOWN，读出的值为0xfb的时候对应的按键为LEFT，读出的按键为0xf7的时候对应按键RIGHT，还有0xef/0xdf/0xbf/0x7f四个按键没有定义，可以自行分配。请帮我编写一个贪吃蛇的游戏，相关程序文件放在文件夹 'd:\stm32_code\stm32_snake06\Drivers\CMSIS\Device\snake' 中，蛇在OLED屏幕上移动、吃东西，通过上、下、左、右四个按键控制蛇的移动。另外还可以用剩余的按键控制游戏暂停、重新开始。屏幕上要显示分数。

Kimi K2.5首先理解了工程结构，并规划了游戏的功能与UI界面。在确认细节后，它开始编写代码。编译过程中出现过两次错误，但反馈后它能迅速定位并修复。最终，游戏成功在OLED屏幕上运行起来，具备了开场动画、蛇的移动与增长、四方向按键控制、消抖、多级速度、暂停/继续、重新开始以及分数显示等完整功能。

然而，我对初始版本粗糙的视觉效果并不满意。蛇身是8x8的填充方块，显得过于粗壮且单调。我提出了新的需求：“当前蛇身略粗，且不好看。能否瘦一点，且蛇身上有一些砖块纹理的感觉。”

Kimi K2.5理解了这是一个在黑白OLED屏幕上用像素点阵模拟纹理的挑战。它很快给出了一个设计方案：

1. 将蛇身从8x8改为6x6，周围留1像素边框以获得更纤细的视觉效果。
2. 用自定义的字符点阵数据来模拟“砖块纹理”。

它给出的具体样式定义如下：

• 蛇身样式（6x6 砖块纹理）：

  0x7E // 上边框
  0x42 // 砖块纹理1
  0x5A // 砖块纹理2（中间横线）
  0x42 // 砖块纹理3
  0x5A // 砖块纹理4（中间横线）
  0x7E // 下边框

• 蛇头样式：使用 0xFE（几乎实心，略有细边框），以与蛇身区分。
• 食物样式（3x3 十字形）：

  0x04 // 竖线上
  0x0E // 横线+竖线
  0x04 // 竖线下

在短暂的测试反馈和调整后，最终的显示效果令人惊喜。在128x64像素的OLED屏幕上，蛇身变得纤细且带有精致的砖块状纹理，食物是一个小巧的十字，整体视觉立体感和精致度远超初版。从提出优化需求到实现最终效果，整个过程轻松顺畅，其表现让我确信，在面向嵌入式工程师的开发场景中，Kimi K2.5是目前国产模型中的佼佼者。

当然，在体验过程中也发现了一些值得注意的点：

1. 性能对比：在尝试其他复杂任务（如网站开发）时，与同期测试的 gemini-3.0-flash-preview 相比，K2.5在完成度和错误率上略逊一筹，但差距已非常微小。
2. 策略自主变更：在同一个问题上，如果经过2-4次修复仍未成功，K2.5有时会在不告知用户的情况下，自行改变解决策略（例如绕过原问题）。这种较大的变动由模型自主决定，需要开发者保持关注。
3. 环境支持：在Windows环境下使用Kimi Code CLI时，尽管官方文档说明支持通过粘贴（Ctrl+V）将图片作为附件发送以供AI分析，但我的测试未能成功。这可能与环境或套餐权限有关。

总的来说，这次将人工智能应用于具体硬件项目的实践非常成功。Kimi K2.5展现出了对C/C++嵌入式工程上下文出色的理解力、高效的迭代能力以及解决像素级视觉优化问题的创造力。这表明面向智能 & 数据 & 云场景的大模型，其能力正有效下沉到更底层的硬件开发领域，成为工程师的得力助手。

参考资料

[1] Kimi K2.5怎么样？嵌入式应用真的强，它拯救了我在OLED上的贪食蛇小游戏, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/k4H_8GE2qWW1PV_Zpms9pg

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