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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。

基于 NG4500（NVIDIA Jetson Orin）与 deepstream 扩展的多路 RTSP 视频分析方案——通过 NVIDIA DeepStream 7.1 在单台 NG4500 上对 2–32 路 RTSP 相机做硬件加速推理与跟踪，产出越线、区域入侵、计数等业务事件并回推标注视频流到 NeoMind。NeoMind 运行在 Mac/PC，DeepStream sidecar 运行在 NG4500 上，经远程桥接通信。

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。

LocateAnything 扩展的开放词表视觉定位方案——基于 LocateAnything-3B 视觉语言模型，用自然语言「找 / 数」画面中的任意物体、短语定位、文字定位、GUI 元素定位与指点，支持零样本目标检测与计数，适合固定检测器不认识的类别或临时需求。

从零编写第一个 NeoMind 仪表板组件——metric_card 完整工程剖析（IIFE 注入 + OKLCH 毛玻璃 + 多格式数据归一化）

演示 NeoMind 智能摄像头组件 ne101_camera 的 AI 处理流水线（processingExtensionId），以 paddle-ocr-v6 OCR 识别为完整走查：把 NE101/NE301 抓拍帧自动送入本地 OCR 引擎，支持 ROI 叠加、虚拟指标回写、历史与 AI Chat 查询。同一流水线也可接目标检测、开放词表定位等扩展。以水表读数与商品标签识别为典型场景。

NeoMind Dashboard 最复杂的设备绑定组件 ne101_camera 旗舰案例：8 子页面拆解从 NE101 设备能力到 processingExtensionId 通用 AI 处理契约、ROI 叠加渲染、React-in-IIFE 工程范式

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 标准协议桥接案例：手写 WS-Discovery 多播发现、SOAP/WS-Security PasswordDigest 客户端、PTZ 控制的完整工程剖析——无 onvif-rs 依赖、纯 Rust ~2700 行覆盖 ONVIF Profile S 核心能力

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 生产验证的厂商专有协议桥接案例：Uink-RMS 电子纸云平台桥接、JWT 鉴权链、Markdown→Image 渲染（pulldown-cmark + ab_glyph + imageproc）、区域端点路由、DisplayEditorCard 前端联动的完整工程剖析——与 4 onvif-bridge 形成「专有 vs 标准」对比

从零编写第一个 NeoMind 数据型扩展——weather-forecast-v2 完整工程剖析（HTTP 拉取 + 周期指标 + React 前端）

把 YOLOv8 目标检测部署到边缘设备的第一个 AI 推理扩展——模型懒加载、ONNX Runtime 动态库治理、能力化设备取流的完整工程剖析

NeoMind 最复杂的流式扩展：Push 模式实时视频流处理、YOLOv11 检测、ROI/越线/智能抓拍、ffmpeg-next + nokhwa 双后端、跨平台 ONNX Runtime dylib 治理、前端 MJPEG 联动的完整工程剖析

CamThink NE101 感知摄像头的产品能力、为什么需要专门组件、在 NeoMind 生态中的设备绑定定位、与 metric_card 的递进关系

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。

共享工程标准 — metadata/capability/版本/构建/测试/发布/安全的集中参考，被所有案例引用

ne101_camera 前端消费：detections 拉取、JSON string 解析、按类别上色（golden-angle HSV）、SVG 叠加渲染（polygon + rect fallback）、object-cover 坐标变换、ResizeObserver 回调 ref 模式、Transform 三级生命周期

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。

ne101_camera 扩展侧契约：processingExtensionId 通用 AI 处理范式、AI_EXT_IDS 白名单、EXT_MODES 模式目录（imageArg/responseType/command 三元组）、__imageData 注入机制、locate-anything-v2 NMS 阈值特例、扩展降级 fallback

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。

ne101_camera 数据契约：MQTT 设备遥测、扩展响应归一化（boxes_x1y1x2y2 / objects_bbox / detections_bbox / ocr_text_blocks）、JSON string detections 解析、ROI Sutherland-Hodgman 裁剪算法、virtual 指标输出前缀映射

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。

ne101_camera 组件架构剖析：1972 行 IIFE 的 5 层拆解（helper / template / sub-component / main / export）、3 个对外组件（NE101CameraPanel / ConfigPanel / AdvancedPanel）、数据流（WebSocket 优先 + REST 回退）、ROI 叠加管线、与 metric_card 的架构对比

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。

工程实践案例集 — 从 17 个扩展 + 6 个组件中精选 7 个真实案例，做完整工程剖析

ne101_camera 深度复盘：133 commits 版本演进、Transform 生命周期调试 trace 兴衰（4 个 debug commit 最终被 00a59cc 清除）、Boa 引擎 console.log 崩溃事件、_configHash 性能优化、源码卫生复盘（3 文件零备份）

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。

ne101_camera 组件构建：IIFE 注入范式（window.React + jsxRuntime）、命名导出对象、五层模块结构、React hooks 在 IIFE 中的三大陷阱（#310 hooks 顺序、frozen input、conditional useState）、ConfigPanel/AdvancedPanel/ExtDropdown 子组件、shadcn CSS 类复刻

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。

ne101_camera 集成测试：端到端测试矩阵（test_bundle.js 35KB）、ROI 叠加验证（Sutherland-Hodgman 裁剪 + object-cover 映射）、多扩展切换测试（locate-anything-v2 / image-analyzer-v2 / yolo-device-inference / ocr-device-inference）、source_ts 对齐验证、WS+REST 双通道测试