Xiaomi Vacuum Map Card 中属性配置问题的技术解析
问题背景
在智能家居系统中,Xiaomi Vacuum Map Card 是一个常用的自定义卡片,用于展示和控制小米扫地机器人的状态。最近有用户反馈,在配置卡片时发现 attribute 选项无法正常工作,特别是当尝试访问嵌套属性时(如 props.main_brush_work_time)。
技术分析
属性访问机制
该卡片目前的设计仅支持直接访问实体的一级属性。当用户尝试访问嵌套属性(如 props.main_brush_work_time)时,卡片无法正确解析这种多层级属性路径。这是当前版本(v2.2.4)的一个已知限制。
集成选择的影响
值得注意的是,用户最初使用的是自定义的 Miot 集成,这导致了一些属性被嵌套在 props 对象中。相比之下,Home Assistant 内置的 Xiaomi Miio 集成会将这些属性直接展平为顶级属性,使得它们可以直接被卡片访问。
解决方案
对于遇到类似问题的用户,可以考虑以下解决方案:
-
改用内置集成:使用 Home Assistant 内置的 Xiaomi Miio 集成,它会自动将重要属性展平为顶级属性,无需访问嵌套结构。
-
等待功能更新:开发者已注意到这个需求,未来版本可能会增加对嵌套属性访问的支持。
-
使用模板传感器:作为临时解决方案,可以创建一个模板传感器来提取嵌套属性值,然后在卡片中引用这个传感器。
最佳实践建议
-
优先使用官方推荐的集成方式,这通常能获得更好的兼容性。
-
在配置卡片前,先通过开发者工具检查实体的完整属性结构,了解哪些属性可以直接访问。
-
对于需要频繁访问的嵌套属性,考虑创建辅助实体来简化访问路径。
总结
Xiaomi Vacuum Map Card 目前对嵌套属性的支持有限,这是设计上的一个暂时限制。通过选择合适的集成方式或采用间接访问方法,用户可以绕过这个限制。随着项目的持续发展,预计未来版本会提供更灵活的属性访问机制。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00