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5 分钟快速上手 NeoMind：安装 → 配置 LLM → 连接第一个设备 → 在仪表板看数据 → 用 AI Chat 提问。每步都有成功检查点、提示与排障。

基于 NeoMind 平台实现人物与目标识别及通知推送的完整方案，提供 YOLO Inference 扩展（边缘推理）和 AI Agent（LLM 智能分析）两种实现路径，支持 NE101/NE301 智能相机。

NeoMind AI Agent 使用指南：自主智能体的概念、执行模式（Focused/Free）、调度方式（定时/事件/间隔）、资源绑定、记忆系统、执行历史与状态管理。

NeoMind AI Chat 使用指南：用自然语言查询与控制设备、创建仪表板与规则、上传图像做视觉分析，工具调用机制，Chat 与 Agent 的区别，以及多会话管理。

用 Claude Code 等 AI 编程工具高效开发 NeoMind 扩展、仪表板组件和贡献主项目：项目上下文配置、扩展开发工作流、组件开发工作流、Prompt 模式与实战示例。

NeoMind Dashboard 组件开发指南：ZIP 包结构、manifest.json 完整字段、bundle.js IIFE 格式、组件 Props API、CSS 变量主题、数据源绑定、Temperature Gauge 完整示例、安装与调试。

neomind-extension-sdk 参考：Extension trait、ExtensionMetadata、MetricDescriptor、neomind_export! FFI 宏、capability 声明、ML 模型生命周期（lazy-load + keep-loaded）、跨平台打包（cdylib + panic=unwind）。

基于 NeoMind 平台的人脸识别方案，通过 Face Recognition 扩展实现人脸检测与身份识别，支持仪表板实时展示、历史记录查看和 AI Chat 自然语言查询，适用于 NE101/NE301 智能相机。

基于 NeoMind 平台的 OCR 通用文字识别方案，通过 OCR 扩展实现图像文字提取，支持仪表板展示、历史记录查看和 AI Chat 自然语言查询，适用于 NE101/NE301 智能相机。

NeoMind REST API 参考：base URL、认证（JWT + API Key）、统一响应格式、主要端点分组（设备 / 仪表板 / 规则 / Agent / 消息 / 扩展 / 数据推送 / LLM 后端），含 Swagger 入口与错误格式。

NeoMind 产品技术架构：crate 布局与依赖、主进程 + 扩展进程隔离模型、事件总线、扩展 FFI ABI、redb 存储层、Tokio 并发与信号量。

NeoMind 是面向 IoT 的边缘 AI 平台，在本地硬件上运行 LLM 驱动的智能体，通过 MQTT/BLE/Webhook 连接设备，用规则引擎实现自动化，并在实时仪表板上可视化一切。

NeoMind 仪表板使用指南：创建与编辑仪表板、组件库（数值卡/图表/开关/图像/视频/地图等）、实时数据、数据源绑定、分享公开链接与移动端适配。

在桌面（macOS/Windows/Linux）或服务器上安装 NeoMind 的完整流程，含一键脚本、Docker、手动安装、nginx 反向代理与开发环境配置。

NeoMind 开发指南总览：按设备类型、扩展、Dashboard 组件、主项目四个仓库维度切入，含技术栈、crate 布局与各文档入口。

用 neomind-extension-sdk 从零开发一个 NeoMind 扩展的实战指南：脚手架、Cargo.toml 配置、Extension trait 实现、neomind_export! 导出、跨平台编译、打包 .nep、安装与调试。

NeoMind 扩展管理指南：安装/卸载扩展（.nep）、官方扩展市场、扩展详情页（总览/配置/命令/指标/日志）、扩展能力（指标/命令/组件）、进程隔离与崩溃保护、CLI 与 REST API。

将设备接入 NeoMind 的完整指南：通过 MQTT（内置 Broker，自动发现）、HTTP Webhook、手动注册或外部 Broker 四种方式接入，含 ESP32/Python 示例与草稿审批流程。

NeoMind 常见问题排查：服务启动失败、端口占用、Ollama 连接、MQTT 不通、多模态 400 错误、扩展崩溃、数据目录权限、日志位置等。

NeoMind 数据推送使用指南：将设备遥测数据实时或定时推送到外部 Webhook 或 MQTT Broker，含推送目标配置、数据过滤、重试策略、批量发送、投递日志与统计。

NeoMind 数据转换使用指南：用 JavaScript 代码实时转换设备遥测数据、生成派生指标、调用扩展命令，含转换构建器 UI、作用域、测试、CLI/API 管理与导入导出。

NeoMind 核心术语表：Device、Device Type、Extension、Capability、Metric、DataSourceId、Agent、AI Chat、Memory、Transform、Rule、Cooldown、Dashboard、Widget、LLM Backend、MQTT Broker、Telemetry、SSE 等概念的定义、关系与示例。

NeoMind 系统架构概览：进程模型、数据生命周期、数据转换、扩展机制、Agent 模型与通知系统。基于实际代码，面向用户理解。

NeoMind 桌面端与服务端部署的硬件、操作系统、网络端口与运行时依赖要求，含本地 LLM（Ollama）推荐配置。

NeoMind 自动化规则引擎使用指南：规则结构、条件（comparison/range/logical）、动作（notify/execute/trigger_agent）、触发方式（data_change/schedule/manual），含 UI 创建流程、CLI、API 示例与导入导出。

NeoMind 设备类型开发指南：设备数据模型、DeviceTypeTemplate、ConnectionConfig、MQTT 主题与 Webhook 数据格式、自动发现流程、CLI 设备管理、ESP32/Python 实战示例。

为 NeoMind 主项目贡献代码：开发环境搭建、代码规范（Rust clippy / 前端 ESLint）、提交信息约定、CI 流水线、PR 流程与测试要求。

NeoMind 通知与消息完整指南：配置 9 个消息渠道（含 Webhook、邮件、Telegram、企业微信、钉钉、Slack、飞书），渠道过滤器、消息生命周期、CLI 与 REST API。

在 NeoMind 中配置 LLM 后端：本地 Ollama（推荐 qwen3.5:4b）与云端模型（OpenAI/Anthropic/Qwen/DeepSeek/GLM 等）的接入步骤、CLI 命令、模型选择与多模态能力说明。