背景与目标
传统的智能家居控制往往依赖手机 APP 的点选操作，或者受限于语音助手固定的指令集。随着 AI Agent（人工智能代理）技术的发展，我们完全可以用更自然、更像'真人'的方式来管理家庭设备。
这套方案将米家设备接入 AI Agent 技能包，实测在 Claude、GitHub Copilot 以及 Cursor 等环境中运行良好。核心目标是让 AI 理解自然语言意图，并转化为具体的设备控制指令。
方案优势
- 自然语言理解：无需死记硬背指令，直接说'我要睡觉了'，AI 会自动执行关灯、拉窗帘、开启空气净化器睡眠模式等一系列动作。
- 跨平台兼容：不仅支持 Claude 的官方 Skill 模式，也能在任何具备本地文件读取和 Python 执行能力的 AI 环境中运行。
- 自愈式配置：内置环境自检脚本，如果依赖缺失或未登录，AI 会引导你逐步完成修复。
- 安全可控：针对开锁、摄像头等敏感操作，强制加入二次确认逻辑，防止误触。
技术架构
项目主要由以下几个模块组成：
- mijiaAPI 驱动：底层基于开源米家协议封装，支持扫码登录获取 Token。
- Skill 定义 (SKILL.md)：向 AI 声明其具备的能力范围和触发条件。
- SOP 指令 (instructions.md)：详细的逻辑步骤，确保 AI 执行任务时有章法可循。
- 执行脚本 (scripts/)：包含环境检查、设备枚举和精准控制的纯 Python 实现。
- 设备映射表 (reference/)：解决不同厂商型号导致的
siid/piid匹配难题，统一设备标识。
部署指南
1. 准备环境
确保电脑已安装 Python 3.8+ 环境。建议在虚拟环境中操作以避免依赖冲突：
# 进入项目目录
cd mijia-skills
# 创建并激活虚拟环境
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate # Windows 系统
2. 安装依赖
以可编辑模式安装项目，会自动通过 setup.py 或 requirements.txt 配置好命令：
pip install -e .
3. 扫码登录
运行以下命令，使用米家 APP 扫描出现的二维码完成授权：
mijiaAPI -l
实战演示
打开项目文件夹后，你可以直接对 AI 发起复杂指令。例如：
User: '看看客厅现在的温湿度是多少？如果超过 26 度就帮我把空调打开，制冷模式，24 度。'
AI: (自动调用
list_devices.py查找设备 -> 解析device_catalogs.md获取 siid/piid -> 调用 ) '好的，当前客厅温度 27.5℃，已为您开启空调并设置为制冷 24℃。'
