阿里云的moltbot机器人使用钉钉的Stream流式接入

注意

  1. 这个不需要工作流
  2. 这个不需要开放外网

具体方法:

1.check代码https://github.com/DingTalk-Real-AI/dingtalk-moltbot-connector

2.package.json增加如下代码

"moltbot": { "extensions": ["./plugin.ts"], "channels": ["dingtalk-connector"], "installDependencies": true }

3.安装插件

moltbot plugins install dingtalk-moltbot-connector

4.增加钉钉配置~/.moltbot/moltbot.json;如果有了进行提花

{ "channels": { "dingtalk-connector": { "enabled": true, "clientId": "dingxxxxxxxxx", // 钉钉 AppKey "clientSecret": "your_secret_here", // 钉钉 AppSecret "gatewayToken": "", // 可选:Gateway 认证 token, opencode.json配置中 gateway.auth.token 的值 "gatewayPassword": "", // 可选:Gateway 认证 password(与 token 二选一) "sessionTimeout": 1800000 // 可选:会话超时(ms),默认 30 分钟 } }, "gateway": { // gateway通常是已有的节点,配置时注意把http部分追加到已有节点下 "http": { "endpoints": { "chatCompletions": { "enabled": true } } } } }

4.重启gateway

moltbot gateway restart

5.登录钉钉开发平台修改机器人配置

   切换成stream,关闭工作流

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【国内电子数据取证厂商龙信科技】大疆无人机如何导出日志并解析

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一、前言 我们在提取无人机数据的时候,可能会遇到由于无人机自身没有存储介质从而导致无法对无人机进行镜像解析数据的情况,今天给大家讲解下如何通过无人机自带的功能界面导出日志并解析。 二、对于没有存储介质的无人机设备如何导出日志 2.1安装软件 一般来说,无人机官方都有配套的查看工具。我们以大疆无人机为例,首先我们需要在计算机上安装大疆厂商官方发布的软件DJl Assistant2 For Mavic工具。 2.2连接设备 将无人机设备用usb线连接至电脑 打开DJl Assistant2 For Mavic工具 2.3导出日志 设备连接上后可以看见日志导出模块,可以将日志全选或者根据需要的时间段进行选择,勾选上点击下载到本地即可。 导出之后,即是dat文件 将dat日志导入到龙信物联网取证系统 LX-A501-V1进行解析。 打开龙信物联网取证系统 LX-A501-V1软件——新建案件 选择正确的设备类型、品牌 提取方式选择文件——添加文件选择我们导出的日志 开始取证——等待解析完成即可 解析完成后即可查看数据,包含设备基本

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此博客为一篇针对初学者的详细教程,涵盖小智 AI 机器人的原理、硬件准备、软件环境搭建、代码实现、云端部署以及优化扩展。文章结合了现有的网络资源,取长补短,确保内容易于理解和操作。 简介: 本教程将指导初学者使用 ESP32 微控制器开发一个简单的语音对话机器人“小智”。我们将介绍所需的基础原理、硬件准备、软件环境搭建,以及如何编写代码实现语音唤醒和与云端大模型的对接。通过本教程,即使没有深厚的 AI 或嵌入式经验,也可以一步步制作出一个能听懂唤醒词并与人对话的简易 AI 机器人。本教程提供详细的操作步骤、代码示例和图示,帮助您轻松上手。 1. 基础原理 ESP32 架构及其在 AI 领域的应用: ESP32 是一款集成 Wi-Fi 和蓝牙的双核微控制器,具有较高的主频和丰富的外设接口,适合物联网和嵌入式 AI 应用。特别是新版的 ESP32-S3 芯片,不仅运行频率高达 240MHz,还内置了向量加速指令(

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3月6日,小米正式推出国内首个手机端类 OpenClaw Agent 应用 ——Xiaomi miclaw,开启小范围邀请封测。这款被行业与网友戏称为小米 “开养龙虾” 的新品,绝非大模型浪潮下又一款语音助手的常规升级,而是基于自研 MiMo 大模型、具备系统级权限、全场景上下文理解能力的端侧智能体。 作为深耕智能家居领域的行业媒体,《智哪儿》始终认为:智能家居行业过去十年的迭代,始终没能跳出 “被动执行” 的底层困局。而 miclaw 的落地,不止是小米在端侧 AI 赛道的关键落子,更是为整个智能家居行业的底层逻辑重构,提供了可落地的参考范本。需要清醒认知的是,目前该产品仍处于小范围封测阶段,复杂场景执行成功率、端侧功耗表现、第三方生态适配进度等核心体验,仍有待大规模用户实测验证。本文将结合具象场景、量化数据与多维度视角,客观拆解 miclaw 的突破价值、现实挑战,以及它对智能家居行业的长期影响。 01 复盘行业困局:智能家居十年 始终困在 “被动执行”

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