前言
一直使用的沁恒的 IDE 工具 MounRiver Studio 弹出了更新窗口，从 MRS 官网了解了一下，第三代原生集成 AI，内置 MRS Agent ，同时打通硬件，可自动完成硬件调试，覆盖代码生成、编译优化、调试分析、硬件适配、芯片工程迁移全链路，辅助开发者完成从芯片选型参考到工程交付的智能化开发流程。
想着现在的开发，基本上离不开 AI 辅助，原生 AI 是否真能加快我们的开发进度，今天小编就来测试体验一下。
目录
- 前言
- 一、基础说明
- 二、实际体验
- 2.1 基础问题
- 2.3 疑难问题
- 问题体验小结
- 2.4 工程分析
- 2.5 程序生成
- 程序生成小结
- 三、体验总感受
一、基础说明
升级完成以后打开界面如下（设置了一下 语言 help — language ）：
需要登陆，账号可以很方便的注册一下，此账号同时是沁恒微电子社区的账号，是沁恒的官方社区，大家遇到芯片使用问题，可以去社区里面找相关帖子或者提问。
首次登陆的积分如下：
其他界面，主要功能，都与上一版本的 IDE 没有什么差别，大家可以放心升级。
接下来就来实际测试一下这个 AI 的效果。
二、实际体验
因为小编都是使用沁恒蓝牙的芯片，所以本文测试都是以蓝牙开发为主，手头正好有个 CH585 开发板，一会用开发板测试代码。
问题都是小编之前开发的经历过的或者论坛问题，有基础的问题，也有很泛泛的很不好回答的那种问题，现在对于小编来说都有解决思路，是可以确定 AI 给出的答案是否合理。
2.1 基础问题
我们先问一些基础的问题。
- 问题1：
我要做一个蓝牙门锁，推荐一个型号，我要 NFC ，还有触摸按键 - 问题2：
Peripheral 例程里只有 NOTIFY ，从机透传向主机（手机）传输数据有没有例程 （手机）通过读 Peripheral 特征值读数据的 - 问题3 ：
CH585要实现蓝牙小程序和一个2.4g遥控器需要能够一起控制，如何让蓝牙和2.4g一起工作，并且2.4g不影响蓝牙的正常连接工作。
而且在最后还给出设计思路：
耗时： 2m0s
沁恒带 NFC 的芯片常用的就是 CH584/5 ，旗舰型号的 CH587 也是支持 NFC 的，相对来说 CH584 既满足需求，成本又低些， 它与 CH585 是同样的 EVT 代码，这里 AI 给出的信息还是很中肯。
耗时：1m33s
第二个问题，体现 AI 对沁恒自身 EVT 工程的熟悉程度，说得很准确，没什么好说的。
耗时： 2m31s
第三个问题，说明了关键的分时复用，使用 TMOS 调度，给出了初始化例子，说明了注意事项。
2.3 疑难问题
接下来，我们再故意去问一些模糊、相对疑难的问题看看会得到怎样的答复。
问题1 ：
我用 CH585 画了一块板子，但是下载不了，怎么回事？问题2 ：
我在打开DCDC_ENABLE 宏定义后发现主机扫描不到从机了，怎么回事？问题3 ：
我画了一块板子，我功耗怎么这么高，怎么回事？
耗时： 2m24s
居然还挺智能的去通过 IDE 检查连接状态，虽然我一直都是使用 ISP 工具的 USB 下载的，但是 AI 给出的 WCH-Link 下载说明完全没有问题，而且对于这种问题，当然还是需要进一步查看，最后 AI 也是需要我们提供更多的信息。这里我就不继续下去了，我们只是看看面对这种问题 AI 会如何回答。
继续看第二个问题：
耗时： 2m45s
根据自己之前的经验， 这答案很合理，最关键的就是硬件设计问题，小编之前遇到的基本上都是硬件设计问题，至于上面提到的软件里面的问题，小编自己都不知道，这个有待确定。但是AI给出了完整的思路和检查方向，分析得很合理。
在问这个问题之前，我打开了 EVT 里面的从机示例，所以，刚开始 AI 直接对着默认的从机示例分析了，说明 AI 会从你的工程开始检查你出问题的原因。
这里我们只为了测试这种模糊问题，所以我关闭工程重新生成了一遍，AI 也给出了完整的排查思路，根据小编的经验来看，已经算得上是标准思路了。先查软件配置是否正常，然后再确定异常板子的工作状态，是整版还是最小系统的功耗之类的。
问题体验小结
对于上面这些问题，相对于其他的 AI 来说，MRS 内置的 AI 对沁恒原生态的支持更好，问题的定位也相对更加准确。
2.4 工程分析
工程分析是 AI 的基本技能，这里我们主要看看是否可以跨文件实现这个功能。
我从 Github 上下载了一个 CH585 三模键盘的工程 ：
https://github.com/NookCraftLab/ch585-qmk-vial
本地 PC 存放的路径如下：
我们来问问 AI ，我们给出绝对路径，在路径里面还有多层文件夹，看看他是否能够给我们分析一下工程，问完问题，会显示 “本次会话已开启当前工程以外的目录授权” ，如下图：
花了几分钟时间，生成了分析报告：
目录结构也能列出来，能让我们快速的理清楚架构：
这个功能也是很实用的，网页版本的很多 AI ，是无法实现此类功能的，需要客户端版本，不过代码分析也属于 AI 的基本必备技能之一。
2.5 程序生成
最后我们来看看最受关注的功能，程序设计。
虽然 MRS 可以自己新建工程，但是根据小编之前的开发经验，我更偏向于从现有工程复制一份，或者独立一份单独的出来修改。所以本次测试，我还是按照自己的习惯，在现有工程上，实现自己的功能开发，这里我们就在典型的蓝牙从机上提一些要求，如下图：
期间会和你确定一下问题，按照自己情况选择即可：
最后自己就生成好代码，然后自动执行编译：
在上面 AI 完成代码生成后给出了提示，让我设置 MTU ，那我们从机工程设置 MTU 需要工程单独设置，如下：
然后直接烧录测试，测试效果图如下：
广播名称：
正确
特征值内容：
正确
打印接受到的数据：
正确
notify 200 字节数据：
正确
程序生成小结
真的是自己一行代码都没有动，一次性成功，这个还能说什么，要是早有 AI 可以省去多少时间。
三、体验总感受
体验下来，首要的感觉就是，怎么自己曾经开发的时候没有这么好用的工具 = =！
这里还是给一下正常的感受。
关于响应时间：
- 关于深度思考的等待时间，这个看个人理解，我个人一直相信 在正常情况下 思考时间与答案质量是挂钩的，所以我是不介意 AI 深度思考时间比较长的，只要最后能够得到相对准确的优质的答案，个人对思考时间并不敏感。那就本次体验来说，我的感受就是很流畅，给了任务后回头一看，准确的结果就出来了，没有让我产生过 “ 怎么还没好 ” 的想法 。
关于准确度：
- 对于一些方案和问题的提问，根据个人之前使用的经验来看，没有出现乱说的情况。
- 对于代码查看，现成代码解析，问与代码解析的问题，通过几个问题来看AI还是比较准确的，当然这也是所有 AI 必备基础功能。
- 对于程序生成，这一点就很关键了，对于很多刚接触沁恒芯片的开发者来说，这功能是一个神兵利器，再也不用硬啃代码了，也不用担心其他的 AI 给出错误建议，不过小编永远建议大家，自己有时间还是要去熟悉整体架构，只有自己正真熟悉，才能够更加合理的使用 AI，相辅相成。
整体来说，第三代 MounRiver Studio 体验还是很不错的，可以让我们快速上手芯片，大大缩短了我们的开发学习时间，个人都感觉相见恨晚，之前多少个日夜，就少了一个熟悉沁恒代码框架的 AI ！
