Yeelight Shell Scripts 使用教程
项目介绍
Yeelight Shell Scripts 是一个专为 Linux 用户设计的开源项目,允许用户通过简单的 shell 脚本轻松地对 Xiaomi Mi Yeelight(RGB)灯具进行各种操作,无需额外软件或复杂的配置。该项目由 Heinz Peter Hippenstiel 开发,旨在帮助 Linux 用户利用命令行工具与 Yeelight 灯具进行交互。项目提供了一系列预设的 shell 脚本,包括开关灯、调整亮度、设置颜色和色温等,并支持通过自定义场景与第三方应用如 HA-Bridge 和 Amazon Alexa 集成,以实现更丰富的控制功能。
项目快速启动
环境准备
- 连接灯具到网络:使用 Yeelight 应用将灯具连接到您的网络,并启用开发者模式(或 LAN 控制模式)。
- 配置 IP 地址:确保您的 DHCP 服务器始终分配相同的 IP 地址给灯具。编辑
yeelight-ips文件,输入灯具的 IP 地址,每个地址用空格分隔。
安装与配置
-
克隆项目:
git clone https://github.com/hphde/yeelight-shell-scripts.git cd yeelight-shell-scripts -
编辑 IP 地址文件:
nano yeelight-ips输入灯具的 IP 地址,例如:
192.168.1.100 -
运行脚本:
./yeelight-on.sh这将打开灯具。其他脚本如
yeelight-off.sh、yeelight-brightness.sh等也可以类似方式调用。
应用案例和最佳实践
日常控制
您可以设定定时任务,使灯光随您的生活节奏自动变化。例如,使用 cron 定时任务:
crontab -e
添加如下内容:
0 18 * * * /path/to/yeelight-shell-scripts/yeelight-on.sh
0 23 * * * /path/to/yeelight-shell-scripts/yeelight-off.sh
智能家居集成
通过 HA-Bridge,可以让 Yeelight 灯具与 Amazon Alexa 或其他语音助手联动,实现语音控制。配置 HA-Bridge 后,添加 Yeelight 脚本作为设备。
节能模式
结合 redshift,可以自动调整灯光温度,减少夜间蓝光对眼睛的影响。使用 yeelight-redshift.sh 脚本:
./yeelight-redshift.sh
娱乐模式
使用 Disco 模式为派对增添动感色彩:
./yeelight-disco.sh
典型生态项目
HA-Bridge
HA-Bridge 是一个将 Yeelight 灯具与 Amazon Alexa 等语音助手集成的项目。通过配置 HA-Bridge,您可以实现语音控制 Yeelight 灯具。
Redshift
Redshift 是一个调整屏幕色温以减少夜间蓝光对眼睛影响的工具。结合 Yeelight Shell Scripts,可以实现灯光与屏幕色温同步调整。
通过以上教程,您可以快速上手并充分利用 Yeelight Shell Scripts 项目,实现智能灯光控制,提升生活品质。
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