【开源】让 clawdbot（openclaw） 变身超强米家管家：一套通用的 AI Agent 智能家居控制方案
💡 引言
还在用传统的手机 APP 一个个点选开关？或者受限于小爱同学相对固定的指令集？随着 AI Agent（人工智能代理）时代的到来，我们完全可以用更自然、更像“真人”的方式来掌管我们的智能家居。
最近我开发并整理了一套米家控制通用 AI 代理技能包，实测在 Claude (Agent Skills)、GitHub Copilot 以及 Cursor 等 AI 助理中运行非常完美。今天就把这套方案分享给大家。
🔥 核心亮点
🏗️ 项目架构
该项目主要由以下几部分组成：
- mijiaAPI 驱动：底层基于开源的米家协议封装，支持扫码登录。
- Skill 定义 (SKILL.md)：向 AI 声明它具备的能力和触发条件。
- SOP 指令 (instructions.md)：详细的逻辑步骤，确保 AI “做事有章法”。
- 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/)：解决了不同厂商型号不同导致的 siid/piid 匹配难题。
🛠️ 快速上手
1. 准备环境
确保你的电脑安装了 Python 3.8+ 环境。建议在虚拟环境中操作：
# 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
2. 安装依赖
直接以可编辑模式安装项目，会自动通过 setup.py (或 requirements) 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
🚀 进阶玩法：联动 Claude / Cursor / Copilot
将此项目文件夹打开，你可以直接对 AI 发起挑战：
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。”
Claude: (自动调用 list_devices.py 查找设备 -> 解析 device_catalogs.md 获取 siid/piid -> 调用 control_device.py -> 返回结果) “好的，当前客厅温度 27.5℃，已为您开启空调并设置为制冷 24℃。”
🔒 安全与建议
- 二次确认：在 instructions.md 中，我特别设定了敏感操作必须询问用户。
- 本地执行：所有控制指令均在本地触发，不经过任何第三方中转云（除小米官方 API 外），隐私更有保障。
📈 结语
这套方案真正让 AI 从“聊天框”走进了“物理世界”。如果你也想打造一个真正懂你的 AI 管家，欢迎尝试这个项目！
项目地址: https://github.com/lllooollpp/mijia-skills.git (记得给个 Star ⭐️ 哦！)
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