在ESP32-S3部署mimiclaw,基于deepseek并用飞书机器人开展对话-feishu

在ESP32-S3部署mimiclaw,基于deepseek并用飞书机器人开展对话-feishu

最近mimiclaw火爆,其开发团队也在密集更新,我看3天前已经可以用“飞书机器人”对话交互了。

目前网络上能查到的部署资料相对滞后,现在将飞书机器人的部署整理如下:

1. 前提

已经安装好ESP-IDF,并支持vscode编译esp32固件。

2. api-key准备

  • 注册deepseek,
  • 创建APIkey,
  • 并充值,新注册的用户余额为零,无法使用

3. 飞书机器人

我是在飞书个人版中,创建的机器人。

  1. 访问飞书开放平台,单击创建企业自建应用,填写应用名称和描述,选择应用图标,单击创建
  2. 左侧导航栏单击凭证与基础信息 页面,复制App ID(格式如 cli_xxx)和App Secret
  3. 配置事件订阅。
    1. 在飞书开放平台左侧导航栏单击事件与回调,在事件配置页签中单击订阅方式,选择使用 长连接 接收事件,单击保存
    2. 在事件配置页面,单击添加事件,搜索事件im.message.receive_v1(接收消息),单击确认添加

左侧导航栏中单击添加应用能力, 选择按能力添加页签,找到机器人卡片,单击配置

4. 启用网页搜索 api key

官方推荐使用Tavily API key,其官网: Tavily API 平台  https://app.tavily.com/home,

注册成功后,主页即有默认的APIkey。

5. 下载固件

github地址:memovai/mimiclaw: MimiClaw: Run OpenClaw on a $5 chip. No OS(Linux). No Node.js. No Mac mini. No Raspberry Pi. No VPS. Hardware agents OS.https://github.com/memovai/mimiclaw

下载固件后直接用vscode打开,打开main目录下的mimi_config.h文件

#ifndef MIMI_SECRET_WIFI_SSID #define MIMI_SECRET_WIFI_SSID "your wifi ssid" #endif #ifndef MIMI_SECRET_WIFI_PASS #define MIMI_SECRET_WIFI_PASS "your wifi password" #endif #ifndef MIMI_SECRET_TG_TOKEN #define MIMI_SECRET_TG_TOKEN "" #endif #ifndef MIMI_SECRET_API_KEY #define MIMI_SECRET_API_KEY "sk-bdb85222222222222222" //deep-seek的api-key #endif #ifndef MIMI_SECRET_MODEL #define MIMI_SECRET_MODEL "deepseek-chat" #endif #ifndef MIMI_SECRET_MODEL_PROVIDER #define MIMI_SECRET_MODEL_PROVIDER "openai" #endif #ifndef MIMI_SECRET_FEISHU_APP_ID #define MIMI_SECRET_FEISHU_APP_ID "cli_a92038b7" //飞书机器人的app-id #endif #ifndef MIMI_SECRET_FEISHU_APP_SECRET #define MIMI_SECRET_FEISHU_APP_SECRET "Md0gW97OP76" //飞书机器人的app-secret #endif #ifndef MIMI_SECRET_SEARCH_KEY #define MIMI_SECRET_SEARCH_KEY "tvly-dev-2jdvwG-am" //启用网页搜索,Tavily API key #endif //定义deep-seek的api请求地址 #define MIMI_OPENAI_API_URL "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" 

6. 烧录固件

先清除配置,再编译,再烧录。

7. 飞书机器人对话

8.参考资料

ESP32-S3 部署 MimicLaw 完整教程:从零到成功调用 DeepSeek-ZEEKLOG博客

mimiclaw GitHub主页说明资料:

mimiclaw/README_CN.md at main · memovai/mimiclaw

mimiclaw/main/channels/feishu/README.md at main · memovai/mimiclaw

Read more

Microi吾码:从零到服装ERP:低代码打造企业级系统的实战之旅

Microi吾码:从零到服装ERP:低代码打造企业级系统的实战之旅

个人主页:chian-ocean 文章专栏 从零到服装ERP:吾码平台打造企业级系统的实战之旅 关键词:吾码平台、低代码、服装ERP、多表关系、自动化、开发实例 引言 在传统的服装行业管理中,ERP系统已成为提高效率、降低成本、优化资源分配的核心工具。然而,开发一个功能全面、覆盖采购、库存、销售、财务等模块的ERP系统,往往需要投入大量时间和人力资源。在吾码低代码平台的支持下,1人仅用1个月便完成了包含100+表的企业级服装ERP系统。本文将从项目概述、开发细节到关键代码段详细剖析整个开发过程,展示低代码技术的强大能力。 第一部分:项目概览 1.1 项目背景 * 项目需求: * 支持采购、库存、销售、客户管理、财务报表等多个模块。 * 包括100+数据表,涵盖复杂的业务逻辑与数据关联。 * 需实现流程自动化(如采购审批、库存提醒)。 * 开发目标: * 快速完成开发,并保证系统稳定性与扩展性。

【VR音游】音符轨道系统开发实录与原理解析(OpenXR手势交互)

【VR音游】音符轨道系统开发实录与原理解析(OpenXR手势交互)

VR音游音符轨道系统开发实录与原理解析 在 VR 音游的开发过程中,音符轨道系统是最核心的交互与可视化部分。本文结合一次完整的开发实录,分享从核心原理与设计到VR内容构建的完整过程,帮助读者快速理解音符轨道系统的实现思路。 文章目录 * VR音游音符轨道系统开发实录与原理解析 * 一、实录结果 * 二、VR内容开发步骤 * 1. 准备音符与交互逻辑 * 2. 创建谱面 * 3. 绘制音轨 * 4. 预制件与音频替换 * 三、原理解析(音符轨道系统) * 1. 音符轨道(Note Track) * 2. 轨迹调节与偏移控制 * 3. 音符触摸激活 * 4. 谱面编辑工具(Editor 功能) * 四、总结与展望 * 1. 成果回顾:从零到一的核心突破 * 2. 技术总结:核心设计理念 * 3. 开发难点与问题反思 * 4. 优化策略与改进方向 * 5.

FPGA开发必看!Xilinx Vivado付费IP核License状态解读与获取/vivado最新license获取

FPGA开发必看!Xilinx Vivado付费IP核License状态解读与获取/vivado最新license获取

Xilinx(AMD) vivado软件全部付费IP核及license许可介绍和获取 制作不易,记得三连哦,给我动力,持续更新!!! License或IP src源码 文件下载:Xilinx IP 完整license获取 (点击蓝色字体获取)(可提供IP源码) 一、介绍 Vivado是Xilinx(现属AMD)FPGA开发的核心工具,其内置的IP核资源库极为丰富。这些IP核根据来源可分为两大类: 一类是Xilinx官方提供的IP核,另一类则来自第三方供应商。从授权方式来看,又可划分为免费授权和商业授权两种类型。对于需要商业授权的IP核,用户必须获取对应的License文件方可正常使用。 二、Xilinx IP核 2.1 Xilinx 免费IP Xilinx(AMD)自主开发的IP核主要提供基础功能模块和必要接口组件,涵盖数字信号处理、通信协议、存储控制等通用功能。这类IP核已集成在Vivado开发环境中,用户完成软件安装后即可直接调用,无需额外授权文件。其完整支持设计全流程,包括功能仿真、逻辑综合、布局布线以及比特流生成。在Vivado的License管理界面中,

2026年 , 最新的机器人系统架构介绍 (1)

文章目录 * 第一部分:机器人的完整系统架构(由底向上) * 第二部分:最有前景、最具迁移性的核心是什么? * 第三部分:学习与技术路线图 * 标题数据驱动的机器人操作与决策算法 * 工业级机器人系统架构 * 第一部分:生动形象的工业级机器人系统架构 * 第二部分:热门公司技术路线全解析与优劣势对比 * **1. 宇树科技 (Unitree) —— 运动性能的极致派** * **2. 智平方 (AI² Robotics) —— 全栈VLA的实战派** * **3. 银河通用 (Galbot) —— 仿真数据驱动的垂直深耕派** * **4. 逐际动力 (LimX Dynamics) —— OS系统整合派** * **5. 优必选 (UBTECH) —— 全栈技术的老牌劲旅** * 第三部分:总结与你的切入路线图 第一部分:机器人的完整系统架构(由底向上) 我们可以把一个智能机器人系统想象成一个“人体”,从物理接触世界的大脑,分为以下几个层次: 1. 最底层:硬件平台与执行机构