他用 Claude Code 黑进一台 VOIP 电话，给所有 AI 工程师上了一课

一个看似普通的硬件黑客演示，却意外揭示了 AI Agent 的真正威力：不是写代码更快，而是把“人类级探索”自动化。ElevenLabs 的 Boris Starkov 用 Claude Code 逆向了一台 Viking VOIP 电话，过程比结果更震撼。

最反直觉的一点：这不是黑客秀，而是 AI 工作流的演示

如果你以为这只是一次“破解电话协议”的技术炫技，那你一开始就看偏了。Boris Starkov 一上来就点明：重点不是这台 Viking VOIP 电话值多少钱，而是“我怎么做的”。

在 ElevenLabs 做语音 Agent 的他，并没有换赛道做硬件安全，而是把 Claude Code 当成一个“会自己试错的工程搭档”。不是写好方案再执行，而是先让模型去摸索：端口在哪里？通信格式是什么？哪些指令会有回应？

这恰恰是最反直觉的地方——过去逆向工程是高度依赖经验的手工活，现在却被拆解成了一连串可以交给 AI 自动推进的探索步骤。Boris 说的其实不是 VOIP，而是一种新的工程范式。

Claude Code 在干什么？不是写代码，而是在“试探世界”

在演示中，Claude Code 的角色非常清晰：它不是被喂答案的代码生成器，而是一个主动提假设、跑实验、再修正的 Agent。

比如第一步，并不是“阅读协议文档”（因为根本没有），而是扫描可用端口，尝试建立通信；第二步，通过返回值模式猜测指令含义；第三步，识别出形如三字母的命令结构，比如状态查询这类明显带语义的指令。

这里有个很关键的点：Claude Code 并不一次性成功。它会失败、会走弯路，但它会把失败当成新信息继续迭代。这正是 Boris 强调的 closed-loop iteration（闭环迭代）。

如果你做过逆向，你就知道这一步过去有多痛苦——而现在，AI 在替你做最消耗精力、却又不可避免的探索性劳动。

真正的“破局点”：把 AI 放进真实环境里

演示中最精彩的一段，是 Boris 为了复现官方软件的行为，直接拉起了一个 Windows 虚拟机，让 Claude Code 在“真实系统”里观察软件如何与电话通信。

这一步很有象征意义：AI 不再只在代码仓库和文档里打转，而是被放进了一个充满噪音、不完美、甚至老旧的真实环境。

通过对比官方软件的行为，Claude Code 逐步补全了认证流程、通信细节，最终实现了完整控制。到这里，Boris 轻描淡写地说了一句：基本上已经 cracked 了。

这不是因为模型多聪明，而是因为工作流设计得足够“人类”：观察—假设—验证—修正，而且可以无限循环。

这件事真正可怕的地方：它可以复制到任何硬件上

在结尾，Boris 把话题从“一个 demo”拉回现实：这套方法论并不专属于 Viking VOIP 电话。

只要是你家里的任何一件硬件——路由器、对讲机、老式设备，只要它通过某种协议通信，都可能成为 AI Agent 的探索对象。成本呢？他提到这些设备往往只要几十美元。

这意味着什么？逆向工程、硬件自动化、甚至安全研究的门槛正在被快速拉低。不是因为人更厉害了，而是因为 AI 可以 24 小时不知疲倦地替你“试”。

当探索本身被自动化，真正稀缺的就变成了：你想探索什么？

对 AI 工程师来说，这不是炫技，而是路线图

这场分享最值得 AI 从业者反复回味的，并不是具体的三字母指令或端口号，而是一个清晰的信号：AI Agent 的价值，正在从“生成内容”转向“探索未知系统”。

今天是 VOIP 电话，明天可能是内部系统、复杂遗留架构，甚至是你从没想过要自动化的流程。Claude Code 只是工具，真正重要的是：你是否愿意把不确定性本身交给 AI。

这，可能才是下一代工程师的分水岭。

总结

如果你只把这次演示当成一次成功的逆向工程，那你会错过最重要的启示：AI 正在接管“探索”这件事本身。对 AI 工程师来说，下一步不是学更多框架，而是重新设计你的工作流——哪些不确定、重复、耗时的探索步骤，可以放心交给 Agent？当 AI 可以替你试遍所有可能，人类真正要负责的，只剩下方向和判断。

关键词： Claude Code， AI Agent， 逆向工程， 语音AI， ElevenLabs

事实核查备注： 需要核查：演讲者姓名 Boris Starkov 的拼写；其公司 ElevenLabs 的官方名称；视频发布时间 2026-05-29；所使用硬件为 Viking VOIP 电话；演示中提到的价格区间（10-100 美元）是否为原话。