持续积累的实践记录。

规划中

qibuddy：开发者的 Agent 硬件控制台

项目想解决什么问题

开发者可能同时运行 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode 或其他 Coding Agent。Agent 分散在不同终端和 Session 中，真正困难的不是启动它们，而是及时知道哪个正在工作、哪个已经完成、哪个正在等待授权或等待回答。

qibuddy 试图把这些状态从终端窗口中抽离出来，放到一个始终可见、低干扰、可以直接操作的桌面硬件上。

硬件与桌面端

• ESP32-S3 控制台，配备约 2.8–3.2 英寸 TFT 小屏幕。
• 物理按键 1 / 2 / 3、BACK、GO、PRAISE / HEART、FN / MODE。
• Rust Desktop 程序负责连接 Agent、管理状态和桥接 USB 串口或模拟器。
• 统一协议传递 Agent、Session、状态、事件、权限请求和用户操作。
• 同时支持真实硬件、虚拟设备模拟器和桌面端调试。

核心功能

• 状态总览：显示 Agent 名称、当前状态、任务摘要和运行时间。
• 权限处理：Agent 请求执行命令时，直接在设备上 Approve / Deny。
• 选项选择：Agent 等待选择时，用 1 / 2 / 3 完成回答。
• 多 Session：在多个 CLI 和 Session 之间切换，需要人工操作的 Session 自动置顶。
• 统计页面：查看 Token、Session、活跃任务、等待任务等数据。
• 快捷操作：通过 GO、BACK、PRAISE 和 FN 触发继续、返回、确认或模式切换。
• 扩展能力：桌面端预留插件、JavaScript / Python 工作流和自定义宏的扩展方向。

当前状态

项目正在规划和实现中。当前代码已经包含 Rust workspace、桌面端、daemon、协议、虚拟设备模拟器、Agent Hook 集成和 ESP32-S3 固件构建准备，正在继续收敛硬件形态、屏幕信息层级、按键交互和真实设备联调。

ESP32硬件Agent开发者工具规划中

规划中

AIGC 项目制实训平台

项目想解决什么问题

很多 AIGC 学习停留在工具介绍和零散练习：学生知道如何调用模型，却没有经历从选题、拆解、制作、协作到交付的完整过程。教师也很难统一管理课程、素材、工作流、算力和学生作品。

平台的方向是把 AIGC 能力放进项目制教学里，让学生围绕一个真实作品完成学习，让教师能编排课程和过程，让学校能看到项目成果。

规划中的平台结构

• 学生端：课程、项目任务、素材、工作流、AI 工具、作品提交和展示。
• 教师端：课程编排、项目模板、课堂互动、过程点评、作品审核和教学数据。
• 运营端：学校、账号、模型能力、算力、资源和平台配置管理。
• 能力层：文本、图像、语音、工作流、知识库和第三方模型服务。

当前状态

项目已进入试运行阶段，正在使用真实课程和项目任务验证学生端、教师端、作品提交和教学反馈流程。当前重点是收集试用反馈、修正课程配置和完善平台稳定性。

这里展示的是试运行中的功能边界和系统方向，不把仍在迭代的能力描述成最终版本。

第一阶段边界

第一阶段不会试图一次性覆盖所有 AIGC 工具，而是先验证一条完整的教学链路：教师创建课程和项目 → 学生领取任务 → 使用受控的 AI 能力完成作品 → 提交并展示 → 教师点评和记录过程。只有这条链路成立后，再扩展更多模型、工作流和学校管理能力。

试运行截图清单

• 学生端课程首页与项目任务列表。
• 项目任务详情、素材下载和提交入口。
• AI 工具或工作流选择界面。
• 学生作品编辑、版本记录和提交结果。
• 教师端课程编排和项目模板配置。
• 教师查看作品、批注和评分的界面。
• 作品展示墙或班级成果页面。
• 运营端的课程、账号、资源或模型配置页面。

试用方式

平台目前处于试运行中。如需体验课程、教师端或作品流程，可以联系我，我会根据测试目标提供相应的体验入口和说明。

AIGC教育工作流规划中