最近折腾 CPU 体质、OCCT、XTU、BIOS 这些东西时，我有个挺强的感觉：真正缺的不是“AI 帮我自动超频”这种一句话按钮，而是一个 方便 agent 安全操作的实验项目格式。
我想做一个小项目，先拿“自动摸 CPU 体质”当第一个案例。
想法
把摸 CPU 体质拆成 agent 能执行、能记录、能回滚的小动作：
- 读取硬件信息：CPU、主板、BIOS、内存、传感器、当前频率/电压/功耗
- 建立基线：空载、单核、全核、内存压力、游戏/实际工作负载
- 生成实验计划：降压、限功耗、单核频率、全核频率、内存 profile
- 调用测试工具：OCCT、y-cruncher、stress-ng、turbostat、XTU/BIOS profile 等
- 自动记录结果：温度、功耗、频率、降频、WHEA、崩溃、报错、稳定时间
- 产出结论：这颗 CPU 的甜点区间、稳定 profile、推荐参数和风险说明
- 保留回滚：每一步都有撤销方式，避免 agent 一路莽过去
重点不是让 AI 神奇地猜一个最强参数，而是让 AI 像实验员一样，一步步做可复现的实验。
更通用的项目结构
如果这个模式跑通，以后很多项目都可以整理成 agent 可接手的发布包：
README.md：人看的说明AGENTS.md：agent 操作规范、危险动作边界、常用命令tasks.json：可执行任务，比如collect-baseline、run-stability-test、generate-reportscripts/：小而明确的动作脚本reports/：实验输出和结论ideas/：还没做完但值得继续的想法publish/：发到 AIYA 用的介绍、截图、版本说明
这样 AIYA 上不只是发“我有个想法”，而是发一批 agent 可以继续干活的项目资产。
第一个案例
第一个真实案例可以叫：
CPU 体质实验台
先支持读取当前机器状态、跑基线、记录传感器和测试结果；后面再接 OCCT System Tuning、XTU、BIOS profile 或 Linux 下的 stress-ng/turbostat。
我觉得这个方向有趣的地方是：它把“AI 自动操作电脑”从玄学按钮变成一套有边界、有日志、有回滚的实验流程。
如果后面做起来，我想把现有项目、半成品、灵感和实验流程都按这个格式发到 AIYA。这样每个帖子不是一个终点，而是一个 agent 可以继续接力的起点。