ZMK固件开发:新版模块化配置指南
2025-06-25 06:29:30作者:舒璇辛Bertina
ZMK固件项目近期对其配置系统进行了重要更新,将zmk-config转变为Zephyr模块,这一变化为开发者带来了更灵活的配置方式,同时也需要调整原有的开发流程。本文将详细介绍这一变更的技术细节及应对方法。
配置目录结构调整
在旧版本中,ZMK固件的板级配置通常存放在zmk-config/config/boards/目录下。新版本中,这一结构已调整为zmk-config/boards/。这一变化反映了ZMK更深层次地集成到Zephyr模块系统中的设计理念。
构建命令变更
开发者现在需要使用-DZMK_EXTRA_MODULES参数来指定自定义配置模块的位置。典型构建命令示例如下:
west build -d build/tc/right -p -b nice_nano_v2 -- \
-DZMK_EXTRA_MODULES="/workspaces/zmk-config/" \
-DZMK_CONFIG="/workspaces/zmk-config/config/" \
-DSHIELD="think_corney_right nice_view"
值得注意的是:
DZMK_EXTRA_MODULES指向zmk-config的根目录DZMK_CONFIG仍指向config子目录- 多个模块可以用分号分隔
开发环境适配
对于使用VSCode容器开发的用户,需要特别注意zmk-modules的挂载问题。以下是详细配置步骤:
- 创建Docker卷:
docker volume create --driver local -o o=bind -o type=none \
-o device="/完整路径/zmk-modules/" zmk-modules
- 修改开发容器配置:
{
"mounts": [
"type=volume,source=zmk-modules,target=/workspaces/zmk-modules"
]
}
- 重建容器后即可移除配置变更,卷会保持挂载状态
技术背景解析
这一变更源于ZMK更深层次地采用Zephyr的模块系统。在Zephyr生态中,模块是可复用的代码单元,能够提供驱动程序、库功能或完整子系统。将zmk-config转变为模块后,开发者可以:
- 更灵活地组织代码结构
- 更容易地复用配置组件
- 更自然地集成第三方模块
对于习惯旧方式的开发者,建议逐步适应这一变化,它代表了ZMK项目向更标准化、模块化方向的发展趋势。理解这一架构变更将有助于开发者更好地利用ZMK和Zephyr生态系统的强大功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
879