AI Coding 助力 TuyaOpen 开发

概述

在 AI 技术爆火的当下，人们身边的寻常物件都可以被重新定义并赋予智能。今天，我们就来解锁一个有趣的玩法：用 Tuya T5AI-Board 开发板打造 专属的智能桌面聊天机器人。

依托 TuyaOpen 框架与 Tuya 智能体的强大支撑，哪怕是零基础的新手，也能借助 AI Coding 工具轻松实现 “0 代码” 开发：它不仅能敏锐捕捉对话中的情绪波动，实时展示对应图片传递情绪张力。更让人惊喜的是，短时间内就能让开发板摇身一变，成为一台能畅玩的游戏机，轻松实现从聊天助手到娱乐设备的跨界变身。

效果图

初始效果	最终效果

关于 TuyaOpen

TuyaOpen 是一个面向 AIoT 行业的开源、开放的开发框架，基于成熟的商业级 IoT 系统 TuyaOS 构建而成。它继承了跨平台、跨系统、组件化和安全合规等核心特性，已通过全球亿级设备和百万级用户的实践验证。

TuyaOpen 集成了端侧 AI 推理引擎，支持涂鸦云智能体中枢，支持端云融合的多模态 AI 能力。您可以无缝调用国内合规的大模型（如 DeepSeek、通义千问、豆包）或灵活对接全球顶尖的 AI 服务（如 ChatGPT、Claude、Gemini）。通过多样化的工具生态，能够实现文字和语音对话、图片生成、视频生成等多种 AI 功能。

硬件介绍

首先，请了解 T5AI-Board 开发板 相关信息。

关于开发板的详细参数，请参考下表：

设备	参数
T5AI-Board	主控模组： T5-E1-IPEX 模组 ARMv8-M Star (M33F) @480MHz 16 KB ITCM + 16 KB DTCM 8 MB SiP Flash 16 MB SiP PSRAM 640 KB Share SRAM
屏幕	RGB565 触摸屏 480 x 320 像素 显示驱动芯片：ILI9488 触摸驱动芯片：GT1151

克隆仓库和编译烧录

在浏览器中搜索 TuyaOpen.ai 进入 TuyaOpen 的 Git 仓库，并复制如下所示的仓库链接。将 TuyaOpen 的 SDK 克隆到本地，然后将 AI chatbot 项目 your_chat_bot 添加到对话中，让 AI Coding 工具自动执行编译和烧录。

• Github 仓库：https://github.com/tuya/TuyaOpen
• Gitee 仓库：https://gitee.com/tuya-open/TuyaOpen

提示词模板

您可以参考以下模板编写提示词为 AI Coding 工具下指令，指导其执行编译和烧录工程：

帮我编译和烧录这个工程
编译环境搭建
帮我编译和烧录这个工程，编译和烧录方法参考 readme 文档和下方的链接
环境搭建
https://tuyaopen.ai/zh/docs/quick-start/enviroment-setup
编译：
https://tuyaopen.ai/zh/docs/quick-start/project-compilation
烧录：
https://tuyaopen.ai/zh/docs/quick-start/firmware-burning

授权开发板

如果烧录完成后在 涂鸦 App 中仍无法发现设备，则需要对开发板进行授权。

打开 your_chat_bot 项目，在 apps/tuya.ai/your_chat_bot/include/tuya_config.h 文件中设置以下参数：

• TUYA_OPENSDK_UUID：UUID 可免费获取，请扫描下方二维码进群，并联系涂鸦工作人员领取。
• TUYA_OPENSDK_AUTHKEY：Authkey 可免费获取，请扫描下方二维码进群，并联系涂鸦工作人员领取。

详细的授权操作，请参考 设备授权。

准备图片

在图片生成网站，生成 “开心、愤怒、悲伤、震惊、困惑、喜欢、思考” 7 种情绪所对应的图片，然后将图片的像素修改为 240 x 240（因为 T5 开发板 Flash 空间有限，图片越大占用的 Flash 空间越大，所以需要缩减图片大小）。

目前涂鸦 Agent 会根据对话返回最多 21 种情绪值，如下表所示：

Emoji	Expression	Emoji	Expression	Emoji	Expression
😶	Neutral	😳	Embarrassed	😌	Relaxed
🙂	Happy	😯	Surprise	🤤	Delicious
😆	Laughing	😱	Shocked	😘	Kissy
😂	Funny	🤔	Thinking	😏	Confident
😔	Sad	😉	Winking	😴	Sleepy
😠	Angry	😎	Cool	😜	Silly
😭	Crying	🙄	Confused	😍	Loving

在项目中添加图片

在嵌入式开发中，要实现在屏幕上显示图片通常较为复杂。日常手写代码时，需要将图片裁切成固定大小，然后再转换为 C 数组的形式，同时需要考虑屏幕尺寸、图片存放位置等细节要素。

因此，在使用 AI Coding 工具时，提示词的描述越详尽具体，最终实现的效果往往越精准理想。若存在可参考的案例、代码片段或需求文档，建议尽量提供给工具作为参考；若能提前明确开发所需的技术细节，更能进一步提升工具输出结果的贴合度，减少后续调整成本。

例如，在让 AI 实现图像屏幕显示功能时，需明确指令其先将图像转换为 C 数组格式；否则，AI 可能会默认采用文件路径调用方式，直接尝试打开 PNG 或 JPG 等格式的图像文件。此外，图像编码格式多样（如 RGB565、RGB888 等），若未预先指定，即便最终能通过多次调试编译实现显示效果，也会显著增加调试迭代的次数与成本。

典型图片编码格式

下表列举了常见的 PNG 图片的编码格式：

场景	典型编码格式及说明
电脑桌面显示 PNG	RGB24：标准真彩色 ARGB32：支持透明度
嵌入式 UI（如 LVGL）	RGB565/Indexed Color：为节省资源使用 16 位色或索引色
游戏/视频渲染	RGBA8888：高性能 GPU 通常使用 32 位格式

提示词模板

为使 AI Coding 工具更精准地理解需求，需对目标设备支持的图片格式、尺寸规格、图片存放位置等参数进行明确限定。此举可有效减少编译调试次数，提升开发效率，具体可参考如下模板进行配置。

目标：帮我把 image 这个文件夹里的图片，添加到 your_chat_bot 项目中。替换当前项目 src/display/ui/ui_chatbot.c 中 emotion 显示的文本表情，更改为根据 emotion 值显示 image 文件夹中的图片。图片格式使用 LVGL RGB565 格式，图片需要转换为 C 数组的形式。
约束：如果 ROM 溢出，减少到 4 个主要图片（Happy、Sad、Angry、Love）
技术：当前项目中使用的屏幕大小是 H 480、W 320 像素，使用 LVGL V8 版本 GUI 库
验证：编译成功且无 ROM 溢出，烧录后图片正常显示
备选：如果 240x240 失败，尝试 120x120 或进一步减少图片数量

AI Coding 工具在精准识别到您的核心意图后，能够在目标项目中自动生成基于 Python 开发的图片转换工具。

增加 2048 游戏界面

在 2048 游戏界面开发前，需先通过 AI Coding 工具规划界面设计方案。将控制器芯片性能的限制、屏幕像素尺寸等信息提供给 AI Coding 工具后，工具会规划出 4 × 4 棋盘的游戏界面；若实际运行性能达标，后续可考虑采用 5 × 5 棋盘布局。

这一步骤的目的是在下达功能实现指令前，预先确认 AI Coding 工具的最终输出效果是否与预期一致；若存在偏差，可在提示词中补充限定条件以修正。

提示词模板

检查 AI Coding 工具规划的 2048 游戏界面方案后，下达指令要求其创建 2048 游戏界面：需在屏幕中设置切换按钮，实现聊天界面与游戏界面的交互切换；同时，2048 游戏界面需单独以 UI 文件格式保存，方便进行项目管理。

目标：帮我在 your_chat_bot 项目中添加一个 2048 游戏界面，只需要实现 2048 游戏基础功能，有分数统计。能够通过一个按钮在聊天界面和游戏界面来回切换。
约束：当前项目中的屏幕分辨率大小 H 480，W 320 像素，游戏界面是 4*4 的棋盘。
验证：编译成功且无 ROM 溢出，烧录后图片正常显示

效果体验

至此，基于 TuyaOpen 开源对话项目 your_chat_bot 开发的桌面聊天机器人已开发完成，该机器人支持表情图片替换功能，以及与 2048 游戏界面集成。

此处附上最终生成的示例固件文件：your_chat_bot_QIO_1.0.1.bin，您可以获取固件并完成烧录，来体验最终的效果。

提示词经验总结

• 在项目或 Demo 开发过程中，建议先通过 AI 工具梳理并总结整体功能架构，再依据架构下达开发指令，可提升效果。

• 前置提示越详尽，最终实现的效果越好。若存在参考资料，应尽量提供给 AI 工具；若能预先明确技术细节则更佳。例如，在实现图像屏幕显示功能时，需指定图像需转换为 C 数组格式，且需明确具体编码格式（如RGB565、RGB888等）；若未指定编码格式，将显著增加调试次数。

• 关于提示词，您可以参考以下模板：

  目标：[具体要实现什么]
  约束：[有什么限制条件]
  技术：[使用什么工具/方法]
  验证：[如何确认成功]
  备选：[如果失败怎么办]
  

  例如：

  目标：将情绪图片从 64x64 改为 240x240 像素
  约束：如果 ROM 溢出，减少到 4 个主要图片（Happy、Sad、Angry、Love）
  技术：使用 png_to_c_array.py 工具重新生成，更新 CMakeLists.txt
  验证：编译成功且无 ROM 溢出，烧录后图片正常显示
  备选：如果 240x240 失败，尝试 120x120 或进一步减少图片数量。
  

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