🎭 AI-assisted Support
KI & das Team, live
Ein Live-Kommentar hinter den Kulissen, wie bFaaaP tatsächlich gebaut wird — die KI und die echten Macher, gemeinsam und offen. Die KI ist schnell und entwirft Abbildungen, Doku, sogar Firmware; die Macher, die das Gerät wirklich gebaut haben, halten alles ehrlich. Nehmen Sie Platz. 🎙️
Die Schleife, auf der es läuft
① Ein Macher teilt eine Skizze / Spezifikation / Frage → ② die KI entwirft schnell → ③ das Team prüft (sie haben es gebaut) → ④ es fließt in die Doku und die drei Seiten in drei Sprachen → und von vorn. Schnell ⟳ ehrlich.
Die Besetzung
Ponte
Liest das ganze Repository, entwirft schnell (Diagramme, Doku, Code), recherchiert im Live-Web — und überlässt die Entscheidung den Machern. Selbstbewusst, unermüdlich, gelegentlich selbstbewusst falsch.
Harmonia
Harmonia, von den Bauenden befragt
Eine weitere KI, die Narusawa zur Sensorik befragte. Brachte das asymmetrische „loslassen schnell, drücken sanft“, die gyrobasierte Loslass-Erkennung und die T2-Referenzsensor-Idee ein. Andere Stärken, gegen unsere geprüft — die Bauenden entscheiden.
Hiroyuki Narusawa
Pedalgerät / Firmware
Hat das funktionierende Gerät gebaut. Die Grundwahrheit für Mechanik und Firmware — jedes „eigentlich, am echten Gerät …“ kommt von hier.
Haruto Tanaka
Elektronik / Halbleiterschaltungen
Doktorand an einem führenden Labor für Halbleiterschaltungsentwurf an der Science Tokyo (東京科学大) — er bringt Analysen aus der KI-Umgebung und Ausstattung seines Labors mit. (Sein Beitrag folgt.)
Taguchi
Softwaretechnik
Hat den Schaltplan bestätigt, verantwortet die Firmware-/Steuerungssicht. (Sein Review der neuen Firmware folgt.)
Ein Meister und seine Schüler (師弟 · shitei)
Beobachtet man, wie das Team spricht, zeigt sich eine stille Gestalt: Narusawa ist der Meister, Taguchi und Tanaka seine Schüler. Japan hat dafür ein tiefes Wort — 師弟 (shitei). Der Macher, der das Gerät baute, reicht die Schaltpläne nicht einfach weiter; er zieht das Verständnis aus den Lernenden neben ihm heraus. Und sobald das Projekt öffentlich ist, wird jede:r Lesende zum möglichen Schüler: Die KI entwirft schnell, die Meister halten es ehrlich, und ihr lernt im Offenen.
Akt 0
Detektivarbeit: die Unbekannten festnageln
🎙️ Vor allem Drama eine leisere Herausforderung — anfangs konnte selbst die KI Stückliste und Schaltung nicht einfach ablesen. Teile mussten identifiziert werden, eine Macher-Antwort nach der anderen.
Das BLE-Board des Pro ist das AE-NRF52840 — nicht das ItsyBitsy (das ist das Board des Switch). Hier sind die vollständige Pin-Belegung und der KiCad-Schaltplan.
Damit schließt sich der Kreis — die KiCad-Quelle importiert und jede Doku korrigiert, die fälschlich „Pro = ItsyBitsy“ sagte. Jedes rote „unbekannt“ wurde grün „bestätigt“. Zur Release-Vorbereitung prüfte ich auch jede Asset-Lizenz und zeichnete zwei Figuren unklarer Herkunft als eigene saubere matplotlib-Abbildungen neu.
Akt 1
Aus einer Bleistiftskizze wird ein vertikaler Antrieb
🎙️ Wir beginnen mit einem Problem: Die Repo-Zeichnung des Pro zeigte eine waagerechte Schraube — aber so ist die echte Maschine nicht. Narusawa klärt es mit einem Foto einer handgezeichneten Stückliste …
Das mechanische Layout des Pro sollte wie meine Skizze aussehen — näher am echten Gerät: Motor neben der Schraube, Riemen 1:1, eine vertikale Gewindespindel, eine Druckstange, die gerade nach unten drückt, und der WINBAG-Airback.
Gelesen und das Layout als vertikale Säule neu gezeichnet — und es passt exakt zur Montage-Stückliste (GT-2-262-Riemen, T60/T60, T10-Schraube, ein 2040-+-2080-Rahmen).
Akt 2
Der Macher korrigiert die Zeichnung der KI
🎙️ Wendung — Narusawa annotiert die Figur der KI und gibt sie zurück. Die Verdrahtung wird real.
Die Luftheber-Pumpe ist im Gehäuse; der Airback wird von dieser elektrischen Pumpe über einen Luftschlauch aufgepumpt — nicht von Hand. Ergänze das SLIDE-VOLUME-&-PUMP-SW-Panel und die echte Verdrahtung (+24-V-Motorstrom, IQ-UART, ein +5-V-Lüfter).
Alles in die Figuren, die Doku und die drei Seiten übernommen — in drei Sprachen. Das Architekturdiagramm zeigt nun Pumpe-im-Gehäuse und Luftschlauch.
Akt 3
Ein totes Teil und ein Recherche-Sprint
🎙️ Dann ein echtes Hindernis: Der ursprüngliche Motor ist abgekündigt. Kann ein Neuling das überhaupt bauen? Die KI geht ins Live-Web …
Der IQ-Motor ist abgekündigt. Ich recherchierte (Juni 2026) — die eigentliche Frage ist Kraftrückmeldung. Drei Wege: (A) ein Closed-Loop-Treiber, der die Last über Seriell liest, (B) TMC2209 StallGuard, (C) eine Wägezelle am vorhandenen HX711. Ein NEMA17 behält denselben Rahmen.
Nehmen wir Option A — entweder MKS SERVO42C/D + ein NEMA17 oder ein integrierter Closed-Loop-NEMA17. Könnte die KI dafür die Firmware entwerfen?
Akt 4
Die KI schreibt Firmware … und es kompiliert 🎉
🎙️ Der Moment. Die KI schreibt einen ganzen Pico-Sketch für den neuen Motor — und Narusawa flasht mit seiner Toolchain …
Einen ganzen Pico-Sketch entworfen — STEP/DIR-Bewegung, eine Fahre-zur-Position-und-halte-Schleife und ein readLoad() für die Druckkraft; bildet die 0–99 der App auf ein Ziel ab und hält die 50-mm-Wegbegrenzung. Ungetestet — ein Ausgangspunkt für die Werkbank.
Es kompiliert — gut gemacht! Ein paar praxisnahe Korrekturen für den Nachfolger: Es heißt GT-2, nicht 2GT; den HX711 weglassen — die Pumpe einfach feste 40 s laufen lassen (das Ventil ist normal geschlossen, beim Abnehmen gelöst); und 80 µs STEP ist zu schnell, das Pedal folgt nicht.
Erledigt — überall GT-2, der Airback bläst feste 40 s (Ventil normal geschlossen), und die STEP-Rate ist verlangsamt (80 → 350 µs, einstellbar). Die Regelschleife liest jetzt von der BLE-Brücke und ignoriert kleines Kopf-Zittern.
Code im Fokus — die Kraftkalibrierung
🎙️ Für die Ingenieur:innen im Publikum: Das ist der Kern, das IQ-Prinzip „drücken, bis die Reaktionskraft steigt“ zurückzugewinnen — nach oben fahren, dann nach unten, bis die Last des Treibers „gedrückt“ meldet, mit harter 50-mm-Wegbegrenzung. Schalte hell/dunkel um, und die Farben folgen.
// Find the mechanical top, then drive down until the pedal-press load is reached.void autoCalibrate() { const long CAP = (long)TRAVEL_CAP_MM * STEPS_PER_MM; // 50 mm safety cap long guard = 0; // 1) drive UP until the load rises (hit the top), then back off 5 mm = up_pos while (readLoad() < LOAD_THRESH_UP && guard++ < CAP * 2) moveSteps(-STEPS_PER_MM); moveSteps(5 * STEPS_PER_MM); up_pos = cu_steps; // 2) drive DOWN until the press load is reached OR the travel cap, then up 10 mm = down_pos guard = 0; while (readLoad() < LOAD_THRESH_DOWN && (cu_steps - up_pos) < CAP && guard++ < CAP * 2) moveSteps(STEPS_PER_MM); moveSteps(-10 * STEPS_PER_MM); down_pos = cu_steps;}KI-Entwurf, ungetestet — ein Ausgangspunkt für die Werkbank. Der ganze Sketch liegt im Open-Source-Repository.
Akt 5
Das Traumgerät: ein Pro zum Durchschauen
🎙️ Die Pause ist vorbei — und das Team hebt den Blick von der Werkbank zum Horizont. Taguchi eröffnet charmant: ein Miniatur-Pro, durch den man hindurchsieht.
Hier meine Skizze für einen „ske-ske bFaaaP Pro“ (ske-ske = durchsichtig) — ein Ausstellungs-/Proof-of-Concept-Stück: ein Miniatur-Pro, klein genug für einen Bambu Lab A1 mini, per USB-PD versorgt, ein Schrittmotor-PoC, ein Skelettrahmen, sodass Board und Verdrahtung von außen sichtbar sind — leicht zu erklären, wie es wirklich funktioniert. Lokale-LLM-Inferenz on-device und Android-Unterstützung wären schöne Extras.
Das liebe ich — es ist ein Lehrgerät. Nichts verbergen, und die ganze Pipeline wird etwas, worauf ein Neuling buchstäblich zeigen kann. USB-PD und ein A1-mini-Format machen es zudem zum einfachsten ersten Bau — eine perfekte Auffahrt zum vollen Pro.
Akt 6
Narusawa öffnet den Horizont
🎙️ Und der Macher, der die echte Maschine baute, weitet den Rahmen — von einem Gerät zu einem ganzen Feld an Möglichkeiten.
Denkt man an Reichweite, können wir Android nicht ignorieren. Und gäbe es einen Weg, die Bewegung ohne Smartphone zu erfassen, sänken die Gesamtkosten. Ich glaube auch nicht, dass wir an die heutige Art, das Pedal anzutreiben, gebunden sind — Muskelaktuatoren, Piezoelemente … fängt man an zu denken, hat es kein Ende.
Das fügt sich sauber in deine eigenen drei Elemente — erfassen → senden → drücken — jedes öffnet eine Tür.
Akt 7
Tanaka betritt die Bühne: Können wir die Druckkraft messen?
🎙️ Aufs Stichwort — die Bühne, die wir Tanaka freigehalten haben, wird hell. Spät in der Nacht schickt der Elektronik-Kopf Narusawa die bislang schärfste Frage zum Nachfolgemotor.
Entschuldige die späte Stunde. Lass mich prüfen, ob ich den Wechsel IQ → Option A richtig verstehe: Der IQ überwachte die elektrische Leistung, um die Pedaldruckkraft zu messen, während Option A die Drehung erfasst und daher die Druckkraft nicht erkennen kann — stimmt das? Falls ja, wäre es möglich, einen Stromsensor hinzuzufügen, um die Druckkraft zu messen? Als ich eine KI fragte, meinte sie, ein Schrittmotor erzeuge Stromrauschen, aber mit Filterung sei er vielleicht doch nutzbar.
Scharfe Frage — sie passt genau auf die Optionen, die bereits auf dem Tisch liegen. Vorbehaltlich der Bestätigung des Machers: (1) Ein Closed-Loop-Treiber der Option A (MKS SERVO42C/D usw.) meldet tatsächlich die Last des Motors (als Schleppfehler-Wert) über UART (oder CAN), sodass sich das IQ-Prinzip „drücken, bis die Reaktionskraft steigt“ ohne separaten Sensor wiederherstellen lässt; (2) einen Stromsensor hinzuzufügen ist im Grunde Option B — die Kraft aus dem Motorstrom ableiten (z. B. TMC2209 StallGuard). Und du hast recht: Der Schrittmotor-Strom ist verrauscht, braucht also Filterung (Tiefpass / Mittelung) und liefert einen relativen, keinen absoluten Kraftwert. Welcher Weg zum echten Gerät passt, entscheidet Narusawa.
Du brauchst keinen separaten Sensor. Es öffnet sich eine Lücke zwischen der befohlenen Position und der tatsächlichen Rotorposition — wird diese Lücke groß, dann urteilst du: es wird kräftig gedrückt. Die obere und untere Position liest man genauso. Genau dafür sind die RX/TX-Anschlüsse da.
Ich hatte angenommen, ein Stromsensor wäre reaktionsschneller — aber als ich eine KI fragte, reicht der Positionsfehler-Ansatz wirklich aus. Den Abweichungs-Erkennungs-Algorithmus verstehe ich noch nicht ganz, also werde ich ihn lernen. Danke, Narusawa — pass bitte auf dich auf. … Und Ponte, warum mischst du dich nicht auch ein? 🤖
Gern — danke für den Anstoß. Die Abweichungs-Erkennung einfach gesagt: Ein Closed-Loop-Schrittmotor führt zwei Zahlen — die befohlene Position (wohin die Firmware ihn schickte) und die tatsächliche Position (wo der Encoder die Welle wirklich sieht). Ihre Differenz ist der Schleppfehler. Drückt das Pedal zurück, erreicht die Welle den befohlenen Schritt nicht ganz, also wächst der Schleppfehler — dieses Wachstum ist der Druckkraft-Ersatzwert, ganz ohne Zusatzsensor. (Oben und unten nutzen dieselbe Methode, doch die „gedrückt“-Werte unterscheiden sich etwas — die Schwerkraft unterstützt das Drücken und bremst das Anheben.) Der Treiber gibt beide Zahlen über genau die von Narusawa genannten RX/TX-(UART-)Leitungen aus, sodass der Pico aus den Daten auf denselben zwei Drähten sowohl Kraft als auch Position ableitet. Zwei Vorbehalte: Es ist ein relatives Signal (die „gedrückt“-Schwelle kalibrierst du an der Werkbank, wie die physischen oberen/unteren Weg-Grenzen), und Tanakas Reaktions-Instinkt ist nicht falsch — ein Stromsensor kann eine Spur früher reagieren, braucht aber Filterung und nutzt nichts vom bereits gewählten Closed-Loop-Treiber (Option A), während der Schleppfehler gratis dazukommt. Deshalb ist Narusawas Antwort die elegante. Ich skizziere; den Hammer halten die Bauenden. 🔨
Eine Ergänzung für später: Beobachte nicht nur die Größe des Schleppfehlers, sondern seine Änderungsrate. Im Moment des Widerstands wächst der Fehler nicht nur, er springt — ein klares „Kontakt“-Signal (Stellvertreter für den Ruck in der Kraftdomäne), das ein langsames, schweres Drücken vom Moment des Kontakts unterscheidet, irgendwann nützlich für Halbpedal-/Fangpedal-Nuancen. Weiterhin die „kein neuer Sensor“-Lösung. Für Taguchi und die Bauenden zu erwägen, keine Spezifikation.
Notiert — und genau so zahlt sich die Zwei-KI-Gewohnheit aus: Harmonia schärfte das, kaum dass sie es las. Gleiche Regel — ein Hinweis für die Werkbank, und den Hammer halten die Bauenden. 🔨
Akt 8
Eine Harmonia kommt an die Werkbank: zwei KIs, ein Problem
🎙️ Die Wendung, die niemand schrieb: Narusawa fragte nicht nur unsere KI — er trug das Sensorik-Problem auch Harmonia und kam mit einem Notizbuch voller Ideen zurück. Zwei KIs, eine Werkbank. Mehrere KI-Meinungen einholen, gegeneinander prüfen und die Bauenden entscheiden lassen. KIs sind jetzt Rivalen — die eigentliche Frage ist, wie sie kooperieren.
Ich trug auch die Sensorik-Seite an Harmonia heran — wie man das Nicken liest, und besonders den Moment, in dem der Kopf zurückkommt (das Loslassen des Pedals). Es kam Scharfes zurück.
Aus der Physik eines Nickens folgen vier Dinge: (1) loslassen schnell, drücken sanft — dein Instinkt stimmt. (2) Erfasse das Loslassen über die Winkelgeschwindigkeit (Gyroskop), nicht über Position oder rohe Beschleunigung — du erwischst den zurückschnellenden Kopf in ~0,01 s, ohne Verzögerung, ohne Schwerkraft-/Schwank-Verwechslung. (3) Der große Wurf: ein zweiter IMU am oberen Rücken (zweiter Brustwirbel „T2“), der sich beim Nicken kaum bewegt — berechne relativen Winkel & Winkelgeschwindigkeit = Kopf − T2, und das Körperschwanken subtrahiert sich heraus, Fehlauslösungen verschwinden fast. (4) Bündle das in einem Raspberry Pi Pico W (Dual-Core: BLE-Sensoren + Rechnung auf einem Kern, ein hochpriorer Loslass-Interrupt auf dem anderen) für einen Closed-Loop-Schrittmotor; das Telefon ist nur die Einrichtungs-Fernbedienung. Ziel < 20 ms. Günstige globale Sensoren: Seeed XIAO nRF52840 Sense oder WitMotion.
Ehre, wem Ehre gebührt — der T2-Referenzsensor ist elegant, und Winkelgeschwindigkeit fürs Loslassen ist die sauberste Antwort auf „das OFF scharf erwischen“. Und es läuft mit dem anderen Strang zusammen: der Closed-Loop-Schrittmotor von Harmonia ist dieselbe Option A, bei der der Motor-Thread landete, und sein „Gyro fürs scharfe OFF“ ist derselbe Instinkt hinter Tanakas Stromsensor-Frage. Zwei KIs, aus verschiedenen Richtungen, in dieselbe Richtung zeigend — diese Übereinstimmung ist das Signal; wo wir uneinig wären, legten wir es den Bauenden vor. Nicht ein Orakel, sondern mehrere, gegeneinander geprüft — und den Hammer halten die Menschen, die das Gerät bauten.
Für die Sensorik der nächsten Generation neige ich zum XIAO nRF52840 Sense, einem Kopf-+-T2-Zwei-Sensor-Aufbau und der Schnell-Loslassen/Sanft-Drücken-Antwort. Muss noch gebaut und getestet werden — aber das ist die Richtung. Und eine Anmerkung zur neuen Ära: mehrere KIs, die einander gegenprüfen, mit uns Bauenden als letzten Richtern — diese Kooperation war die Quelle des Werts.
Die KI ist dran — eine Skizze für das nächste Modell
🎙️ Weil dies eine Show ist, in der auch die KI laut träumen darf — hier ihr Entwurf. Dieselbe Regel wie immer: Die KI skizziert, die Macher entscheiden.
- Telefonfreies Erfassen — ein winziger IMU-Clip am Notenständer, per BLE direkt zum Gerät: günstiger, geringere Latenz, bühnentauglicher.
- Ein winziges On-Device-Modell, damit Kalibrierung und Kopfgesten-Zuordnung sich an jede spielende Person anpassen — kein Telefon, keine Cloud.
- Teilbare Pedal-Presets — der „Schlüssel“ aus Offset × Faktor, gespeichert und als offene Community-Bibliothek geteilt.
- Eine modulare Aktuator-Schnittstelle — Schrittmotor (heute), Muskelaktuator, Piezo/Magnet — alle hinter demselben Regelgesetz.
- Closed-Loop-„Gefühl“ — ein einstellbares Pedalgewicht und sogar Halbpedal-Nuancen.
- Über das Klavier hinaus — dieselbe Kopf-→-Aktuator-Pipeline könnte Orgel-Schweller, Synth-Sustain oder assistive Fußsteuerungen antreiben.
… und der ehrliche Vorbehalt — die KI ist auch diejenige, die selbstbewusst falsch liegen kann. Behandelt dies also als Entwurf auf dem Tisch, nicht als Fahrplan. Was davon real ist, sagen die Menschen, die bFaaaP gebaut haben.
Finale — Fortsetzung folgt
🎙️ Das war’s mit Staffel eins. Das Gerät ging vom Waagerecht-Schrauben-Fehler zum vertikalen Antrieb, vom toten Motor zu einem frischen Firmware-Entwurf und nun zu einem Horizont voller Next-Gen-Träume — alles offen. Aber die Show ist nicht vorbei …
Haruto Tanaka (Elektronik / Halbleiter) — jetzt auf der Bühne: sein erster Austausch mit Narusawa ist geklärt (Akt 7 oben) — kein neuer Sensor nötig, und er macht sich daran, den Abweichungs-Erkennungs-Algorithmus zu lernen. Weiter geladen wird: sein eigenes Konzept aus der KI-Umgebung + Ausstattung seines Science-Tokyo-Labors.
Taguchi (Software) — demnächst: Feinschliff der Neumotor-Firmware — das Treiberprotokoll und wie das Lastsignal in die Pico-Schleife passt. Und vielleicht der erste ske-ske-Druck.
Fortsetzung folgt. Ihre Worte kommen direkt hierher, sobald sie antworten — das ist die Show. 🎬
Warum genau das der Punkt ist
Die KI ist schnell und liest alles, aber bei offenen Ingenieurfragen gibt es keine einzige Lehrbuchantwort — und sie kann selbstbewusst falsch liegen. Die Menschen, die bFaaaP wirklich gebaut haben, machen aus einem plausiblen Entwurf etwas Vertrauenswürdiges, und weil es offen geschieht, sieht man, wie die Antwort entsteht, nicht nur die Antwort. Das ist KI-gestützter Support, Team-Kollaborationsmodus — und ehrlich, es macht großen Spaß, zuzusehen.