开发指南总览

NeoMind 是一个模块化生态，按开发目标分成四个独立仓库。本文帮你判断该从哪个仓库切入，并给出每个维度的深入入口。

推荐用 AI 辅助开发

NeoMind 的代码库为 AI 编程工具（如 Claude Code）做了专门优化——项目自带 CLAUDE.md 上下文、33 节前端设计规范、16 个参考扩展实现。无论你要写扩展、做组件还是贡献主项目，都建议先用 AI 辅助开发。 详见 AI 辅助开发指南。

先问自己：你要做什么？

我要做什么？
│
├─ 给 NeoMind 加一种新设备 / 新的传感器指标
│   → 仓库：camthink-ai/NeoMind-DeviceTypes（JS / JSON）
│   → 详见：本文 §设备类型开发
│
├─ 给 NeoMind 加一种新能力（AI 模型 / 视觉算法 / 第三方集成）
│   → 仓库：camthink-ai/NeoMind-Extensions（Rust，基于 Extension SDK）
│   → 详见：扩展开发（./7-extension-development.md）与 Extension SDK（./3-extension-sdk.md）
│
├─ 做一个仪表板组件（图表 / 仪表盘 / 自定义可视化）
│   → 仓库：camthink-ai/NeoMind-Dashboard-Components（JS / React）
│   → 详见：本文 §Dashboard 组件开发
│
└─ 给主项目贡献代码 / 修 Bug / 接入新的后端 API
    → 仓库：camthink-ai/NeoMind（Rust + React）
    → 详见：产品架构（./2-architecture.md）与 REST API（./4-rest-api.md）

仓库一览

仓库	语言	用途	二进制 / 产物
NeoMind	Rust + TypeScript	核心平台（后端 + 前端 + Tauri 桌面）	`neomind` 服务、`neomind-extension-runner`、Web 前端
NeoMind-Extensions	Rust	官方扩展市场（天气 / YOLO / OCR / 人脸 / 流媒体 / 集成桥）	`.nep` 扩展包
NeoMind-DeviceTypes	JSON（+ 元数据）	设备类型定义（指标 / 指令 / 默认配置）	JSON 类型文件
NeoMind-Dashboard-Components	TypeScript / React	Dashboard 组件市场	JS 组件包

技术栈速查

主项目（NeoMind）：

后端：Rust（edition 2021，工具链 1.92.0）、Tokio 异步运行时、Axum Web 框架、redb 嵌入式存储、serde 序列化
前端：React 18 + TypeScript + Vite + Zustand + Radix UI + Tailwind CSS
桌面：Tauri 2.x
协议：REST + WebSocket + SSE + MQTT 3.1.1

扩展：Rust，依赖 neomind-extension-sdk crate（最新 v0.6.3），通过 FFI 宏 neomind_export! 导出，运行在 neomind-extension-runner 提供的隔离进程中。

设备类型：声明式 JSON，无运行时代码——只描述有哪些指标（metric）、指令（command）、默认配置。NeoMind 加载后即生效。

Dashboard 组件：React 组件，遵循 Dashboard Component Registry 协议，通过动态加载注入仪表板画布。

设备类型开发

仓库：camthink-ai/NeoMind-DeviceTypes

设备类型是一个 JSON 文件，声明：

metrics：设备会产生的指标（名称、显示名、数据类型、单位）
commands：可下发的指令（名称、参数 schema）
defaults：默认配置（图标、轮询周期等）

典型场景：你接入了一种新传感器，想让所有用户开箱即用——提交一个 PR 把类型定义加到仓库，合并后所有人 neomind device types list 都能看到。

示例（简化）：

{
  "name": "temp_humidity_sensor",
  "display_name": "温湿度传感器",
  "metrics": [
    {"name": "temperature", "display_name": "温度", "data_type": "Float", "unit": "°C"},
    {"name": "humidity", "display_name": "湿度", "data_type": "Float", "unit": "%"}
  ],
  "commands": []
}

详细字段与提交规范见仓库 README。

扩展开发

仓库：camthink-ai/NeoMind-Extensions（社区扩展也提 PR 到这里）

前置：先读 Extension SDK 理解 neomind_export! 宏、capability 系统、ML 模型生命周期与跨平台打包。

流程概览（详见扩展开发实战）：

用 SDK 模板创建 crate
实现 Extension trait，用 neomind_export! 导出
声明 capability（network、filesystem、ml-model 等）
（可选）打包 ML 模型，使用 lazy-load 生命周期
cargo build --release 后打包成 .nep
上传到 NeoMind 的 Extensions 页，或提交到 Extensions 仓库

Dashboard 组件开发

仓库：camthink-ai/NeoMind-Dashboard-Components

Dashboard 组件是一个 React 组件，实现 Dashboard Component Registry 协议：

声明 componentType（唯一标识）、配置 schema（用户在 UI 上填什么）
渲染时收到 dataSource（DataSourceId）、config（用户配置）、data（实时数据）
用 ECharts / Recharts / 自绘 SVG 都行

典型场景：内置组件库没有你需要的可视化（如热力图、地图、3D 仪表）。

流程：参考仓库模板创建组件 → 本地 Vite 开发 → 发布到市场 → 在 NeoMind 里安装。

主项目开发

仓库：camthink-ai/NeoMind

前置：读产品架构理解 crate 依赖、进程模型、事件总线、扩展 ABI、存储层。

典型工作：

修 Bug、改逻辑 → 找到对应 crate（如设备相关在 neomind-devices、规则在 neomind-rules）
加新的 HTTP API → 在 neomind-api 加 handler，参考 REST API 参考
加新的 LLM 后端 → 在 neomind-agent/src/llm_backends/ 加 backend 实现
改前端 → web/src/ 下对应模块（务必先读 web/DESIGN_SPEC.md）

编译与运行：

# 后端（端口 9375）
cargo run -p neomind-cli -- serve

# 前端开发服务器（端口 5173）
cd web && npm install && npm run dev

# 桌面应用
cd web && npm run tauri:dev

最后更新: 2026-06-16

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