Dieses Video dokumentiert den hardwarenahen Reverse-Engineering-Prozess und die Portierung des Videospiels Doom auf einen günstigen, in Deutschland illegalen Radarwarner (Kostenpunkt ca. 30 €) unter ausschließlicher Verwendung von KI-Assistenten und Automatisierungswerkzeugen. Der Entwickler extrahiert die Firmware aus der Android-APK des Herstellers, lokalisiert die SWD-Testpunkte (Clock, Data, Ground) auf der Rückseite des Geräts mit einem integrierten Nordic nRF54L15 Mikrocontroller und verbindet diese mit einem JLink-Flasher. Mithilfe von Claude als KI-Terminal, einem im Headless-Modus laufenden IDA Pro (via MCP-Schnittstelle) und einer USB-Webcam zur optischen Rückmeldung steuert die KI den gesamten Analyse-, Flash- und Programmierprozess autonom. Nach rund zwei Stunden Entwicklungszeit läuft eine stabile Doom-Version mit Touch-Steuerung und optimierter Bildwiederholrate auf dem integrierten OLED-Display des Gadgets.
Wichtigste Punkte & Zeitstempel
0:00 Projektvorstellung: Präsentation eines 30-Euro-Radarwarner-Gadgets von Amazon, welches aufgrund seiner illegalen Nutzung im Straßenverkehr stattdessen mit Doom bespielt werden soll.
03:48 Geräte-Teardown: Vorsichtiges Pingen der gummierten Rückseitenabdeckung des kompakten Geräts, um das Innenleben und die Testpunkte ohne Bildschirmschäden freizulegen.
06:44 SWD-Testpunkte: Identifizierung von Testpads für Clock (C), Data (D) und Ground in der Nähe der Ladekontakte; Verlöten von vier Drähten für die Anbindung an einen JLink-Flasher.
07:35 APK-Firmware-Analyse: Extrahieren der unverschlüsselten Haupt-Firmware aus den mitgelieferten Dateien der Hersteller-APK, die für den verbauten Nordic nRF54L15 Mikrocontroller bestimmt ist.
11:23 KI-Integration & IDA Pro: Start der Claude-Terminalumgebung und Anbindung an IDA Pro im Headless-Modus über das Model Context Protocol (MCP) zur automatischen Disassemblierung ohne manuelle Code-Analyse.
18:04 JLink-Stromversorgung: Konfiguration des JLink-Flashers zur permanenten Bereitstellung einer 5V-Spannung, um den gesperrten nRF54L15-Chip zu entsperren und den Speicher zu löschen.
21:45 Visuelle Feedback-Schleife: Die KI flasht ersten benutzerdefinierten Code; eine extern via USB angeschlossene Webcam filmt das OLED-Display, wodurch Claude visuelle Rückmeldungen über den Bildschirmstatus erhält.
24:43 Touch-Controller-Erkennung: Automatische Erkennung des I²C-Touch-Controllers durch die KI und Erstellung von Testroutinen zur Validierung der Touch-Eingabepunkte auf dem Display.
27:32 Doom-Portierung: Einbindung eines früheren, plattformoptimierten Doom-Ports, um Speicherbelegung und Arrays an die Kapazitäten des nRF54L15 anzupassen.
30:00 GUI- und Tasten-Feinabstimmung: Generierung einer grafischen Benutzeroberfläche mit Touch-Buttons; anschließende Fehlerbehebung durch die KI zur Korrektur vertauschter Nutzungs- und Feuertasten sowie spiegelverkehrter Textanzeigen.
37:55 Fazit zum KI-Workflow: Erfolgreicher Abschluss des Projekts nach ca. 1,5 bis 2 Stunden vollautomatisierter KI-Arbeit ohne manuelles Schreiben von Low-Level-Code oder eigenes Reverse Engineering der Pinbelegung.