上手体验
推荐使用 Telegram / QQ Bot / 微信 ClawBot 与 ESP-Claw 交互。
- 使用已配置的 IM 通道发送消息，ESP-Claw 会自动回复。
- 无法获得回复？➡️FAQ
- 希望通过串口 Console 交互？➡️Console 交互
你可以像与人聊天一样，直接向 ESP-Claw 提问：
- 你好，介绍一下你当前有哪些能力？
- 帮我计算：12% 年化利率下，10000 元 3 年后会变成多少钱？
ESP-Claw 支持自然语言理解、基础问答、计算与任务协助。
ESP-Claw 支持联网获取最新信息与在线资源：
- 最近有什么 AI 新闻？
- 访问
https://github.com/espressif/esp-claw看看最新进展
除了普通搜索外，它还能够读取网页内容并进行总结分析。
云端 Skills
Section titled “云端 Skills”ESP-Claw 支持从云端获取并安装新的 Skills（技能），用于扩展功能。
获取云端 Skills
Section titled “获取云端 Skills”- 你能获取一些云端技能吗？
安装云端 Skills
Section titled “安装云端 Skills”- 安装天气技能
- 安装 GPIO 控制技能
安装完成后，Skill 会自动接入当前系统能力。
ESP-Claw 支持长期记忆与设备上下文记录。
- 我叫 xxx，记住我
- 我喜欢吃 xxx
- 我在你的 XX 引脚上接了一个温湿度传感器，记下来
- GPIO4 上连接了 WS2812 灯带
这些信息会在后续对话中被持续使用。
打断当前会话
Section titled “打断当前会话”直接说：
- 停止
- 取消
- 不用了
即可立即终止当前任务或对话流程。
ESP-Claw 支持多会话管理。
查看会话命令：
创建新会话：
适用于不同项目、不同设备或不同场景之间的隔离管理。
ESP-Claw 支持周期任务与单次任务调度。
- 每隔五分钟发一条消息给我
- 每天早上 8 点总结当天的传感器信息并发送给我
- 明天上午十点提醒我开会
- 让 XXX 功能在开机后自动启动
自动化规则与快捷命令
Section titled “自动化规则与快捷命令”自定义快捷命令
Section titled “自定义快捷命令”快捷命令在命中后，不需要唤醒大模型即可直接执行，因此响应更快、功耗更低。
例如：
- 添加自动化规则：下次我说“观影模式”时，立刻把灯光调成蓝色
这类规则适合：
- 智能家居
- 固定动作联动
- 高频设备控制
- 本地离线自动化
ESP-Claw 支持设备启动后自动运行脚本或功能：
- 开机自动启动传感器监控
- 开机自动连接 MQTT
- 开机自动运行显示动画
适用于长期运行与无人值守场景。
编程与 Chat Coding
Section titled “编程与 Chat Coding”ESP-Claw 继承了 Vibe Coding 的理念。
与传统嵌入式开发相比，你不再需要频繁地：
- 写大量模板代码
- 手动搭建工程
- 编译 → 烧录 → 调试反复循环
你可以直接通过自然语言，与 ESP-Claw 协作完成功能开发。
但为了让 ESP-Claw 更高效、更准确地交付结果，建议遵循以下几个核心原则。
1. 意图优先，而非语法优先
Section titled “1. 意图优先，而非语法优先”你的核心资产不是代码，而是清晰的目标。
不要过度关注具体实现细节，而是专注描述：
- 你想实现什么功能
- 用户如何交互
- 设备应该如何响应
尽量使用自然、明确、有逻辑的语言描述需求。
例如：
- 当人体传感器检测到有人时，自动打开灯光
- 做一个能够显示天气和时间的桌面屏幕
而不是：
- 帮我写一个 while(1) 的 GPIO 控制逻辑
2. 先跑通，再优化
Section titled “2. 先跑通，再优化”ESP-Claw 更强调快速原型与迭代开发。
不要一开始就追求：
- 完美架构
- 极致性能
- 最优资源占用
- 复杂抽象设计
优先快速构建一个“能运行”的版本。
先看到结果，再逐步：
- 修复问题
- 优化体验
- 调整结构
- 提升性能
比起长时间设计，快速验证往往更重要。
3. 保持反馈循环
Section titled “3. 保持反馈循环”Chat Coding 不是：
提一个需求，AI 自动生成完美应用
而是一个持续迭代的过程：
如果运行结果不符合预期，请主动提供：
- 屏幕效果
- 性能问题
- 行为差异
ESP-Claw 会结合日志与这些反馈，显著提升后续生成质量。
4. 学会拆分任务
Section titled “4. 学会拆分任务”对于复杂需求，不建议一次性提出超大型目标。
建议将任务拆分为多个阶段，例如：
- 先点亮屏幕
- 再接入触摸
- 再实现 UI
- 最后接入联网功能
“小步快跑”通常比“一步登天”更稳定。
5. 明确 ESP32 的能力边界
Section titled “5. 明确 ESP32 的能力边界”ESP-Claw 与传统云端 AI 最大的区别之一，在于它运行于真实硬件之上。
它既拥有硬件能力，也受到硬件资源限制。
因此，在设计功能前，建议先明确：
- 哪些功能 ESP-Claw 可以直接完成
- 哪些功能需要安装 Skills
- 哪些功能需要增加外设
- 哪些功能超出了当前硬件能力
例如：
| 功能 | 是否可直接实现 |
|---|---|
| GPIO 控制 | ✅ |
| 本地自动化 | ✅ |
| 摄像头识别 | 取决于硬件 |
| 大模型本地推理 | 通常不适合 ESP32 |
| 云端 AI 协同 | ✅ |
不确定时，直接问它
Section titled “不确定时，直接问它”如果你不确定某个功能是否可行，可以直接询问 ESP-Claw：
- 你当前支持哪些功能？
- 你能访问哪些硬件资源？
- 这个需求应该如何实现？
- 需要安装哪些 Skills？
- 需要增加哪些外设？
ESP-Claw 会根据当前设备状态、已安装能力与硬件资源，给出合适的实现方案。