[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-ideamark--desk-emoji":3,"tool-ideamark--desk-emoji":64},[4,17,27,35,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",141543,2,"2026-04-06T11:32:54",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,3,"2026-04-06T11:19:32",[15,26,14,13],"图像",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":10,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":10,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",85013,"2026-04-06T11:09:19",[26,43,44,45,14,46,15,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":23,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[14,26,13,15,46],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":23,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 Windows、Linux、macOS 等多个系统上运行，并灵活适配 CPU、GPU、NPU 等各类硬件。作为一个轻量级且社区活跃的开源项目，PaddleOCR 既能满足快速集成的需求，也能支撑前沿的视觉语言研究，是处理文字识别任务的理想选择。",74963,"2026-04-06T11:16:39",[15,26,13,46],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":80,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":81,"languages":82,"stars":102,"forks":103,"last_commit_at":104,"license":105,"difficulty_score":106,"env_os":107,"env_gpu":108,"env_ram":108,"env_deps":109,"category_tags":112,"github_topics":79,"view_count":10,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":113,"updated_at":114,"faqs":115,"releases":116},4621,"ideamark\u002Fdesk-emoji","desk-emoji","Desk-Emoji is a truly open-source AI desktop robot featuring an emoji screen, a two-axis console, and LLM capabilities for voice chat.","Desk-Emoji 是一款极具创意的开源桌面机器人，它将工业风的外观设计与人工智能技术巧妙融合。这款设备不仅是一个精致的桌面摆件，更是一位能与你进行语音对话、通过表情和动作表达情绪的智能伙伴。它主要解决了传统桌面机器人价格高昂、互动生硬且缺乏情感反馈的痛点，让用户能以亲民的成本体验到千元级设备的性能。\n\n无论是热爱动手的极客开发者、关注人机交互的研究人员，还是希望为办公桌增添趣味与科技感的普通用户，都能从 Desk-Emoji 中找到乐趣。开发者可以基于其开源架构进行二次开发，而普通用户则可直接享受其带来的陪伴感。\n\n在技术亮点方面，Desk-Emoji 配备了双轴云台，实现了灵活多变的头部运动；内置精心调优的表情动画与运动算法，使其能根据大语言模型（LLM）回复的情感语调做出相应的肢体动作。此外，它还支持手势识别功能，进一步丰富了人机互动的维度。项目遵循 GPLv3 协议开放源代码，鼓励社区在非商业前提下自由学习与改造，共同探索桌面机器人的无限可能。","# Desk-Emoji\n\n* The first industrial-style desktop robot with a sleek and cool appearance, perfect as a desk decoration.\n* Unparalleled cost-effectiveness, delivering the performance of a thousand-dollar desktop robot at a fraction of the price.\n* Features a 2-degree-of-freedom gimbal and versatile head movements, making it a truly dynamic desktop robot.\n* Finely tuned emoji animations and motion algorithms deliver smooth and lively interactions, offering maximum emotional appeal.\n* Capable of responding with corresponding actions based on the emotional tone of the replies.\n* Supports gesture recognition for interactive engagement.\n* Compatible with large-scale model voice conversations.\n\n![img](doc\u002Fimage\u002Freadme\u002Fphoto1.png \"photo1\")\n![img](doc\u002Fimage\u002Freadme\u002Fphoto2.png \"photo2\")\n![img](doc\u002Fimage\u002Freadme\u002Fmain_rendergraph.png \"main_rendergraph\")\n\n## Resource\n\n* [Bilibili Videos](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F3546754517567616)\n* [Firmware Download](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fideamark\u002Fdesk-emoji\u002Freleases)\n* [Documents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fideamark\u002Fdesk-emoji\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdoc\u002Fen)\n\n## Buy it !\n\n* [Taobao Shop](https:\u002F\u002Fm.tb.cn\u002Fh.TclZzcV4aOoAzmj)\n* [Red Note](https:\u002F\u002Fwww.xiaohongshu.com\u002Fuser\u002Fprofile\u002F6470bd26000000002a034397)\n\n## Author\n\n* Mark Yang\n* Email: mark.yang@ewen.ltd\n\n## Copyright Notice\n\n* The open-source components of this project are licensed under the **GPLv3** . Users are permitted to freely study, modify, and engage in non-commercial DIY activities within the terms of the license.** ****Unauthorized** commercial use of the open-source content is strictly prohibited, and violators will be held legally accountable.\n","# 桌面表情机器人\n\n* 第一款工业风格的桌面机器人，外观时尚酷炫，是理想的桌面装饰品。\n* 性价比无与伦比，以极低的价格就能实现千元级桌面机器人的性能。\n* 配备两自由度云台和丰富的头部动作，是一款真正灵动的桌面机器人。\n* 经过精心调校的表情动画和运动算法，带来流畅生动的交互体验，极具情感吸引力。\n* 能够根据回复的情感基调做出相应的回应动作。\n* 支持手势识别，实现互动式参与。\n* 兼容大规模模型语音对话。\n\n![img](doc\u002Fimage\u002Freadme\u002Fphoto1.png \"photo1\")\n![img](doc\u002Fimage\u002Freadme\u002Fphoto2.png \"photo2\")\n![img](doc\u002Fimage\u002Freadme\u002Fmain_rendergraph.png \"main_rendergraph\")\n\n## 资源\n\n* [哔哩哔哩视频](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F3546754517567616)\n* [固件下载](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fideamark\u002Fdesk-emoji\u002Freleases)\n* [文档](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fideamark\u002Fdesk-emoji\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdoc\u002Fen)\n\n## 购买它！\n\n* [淘宝店铺](https:\u002F\u002Fm.tb.cn\u002Fh.TclZzcV4aOoAzmj)\n* [小红书](https:\u002F\u002Fwww.xiaohongshu.com\u002Fuser\u002Fprofile\u002F6470bd26000000002a034397)\n\n## 作者\n\n* Mark Yang\n* 邮箱：mark.yang@ewen.ltd\n\n## 版权声明\n\n* 本项目的开源部分采用 **GPLv3** 许可证。用户可在许可条款范围内自由学习、修改，并进行非商业性的DIY活动。**未经授权** 的商业使用严格禁止，违者将承担法律责任。","# Desk-Emoji 快速上手指南\n\nDesk-Emoji 是一款开源的工业风桌面机器人项目，支持表情动画、手势识别及大模型语音对话。本指南将帮助你快速搭建基础环境并运行固件。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：推荐 Windows 10\u002F11, macOS 或 Linux (Ubuntu 20.04+)。\n*   **硬件接口**：具备 USB 端口的电脑，用于连接机器人主板进行固件烧录。\n*   **前置依赖**：\n    *   **Git**：用于克隆项目代码。\n    *   **Python 3.8+**：用于运行上位机脚本或调试工具（如需）。\n    *   **串口驱动**：根据主控芯片型号（如 CH340, CP210x 等）安装对应的 USB 转串口驱动程序。\n    *   **IDE\u002F烧录工具**：推荐使用 VS Code (配合 PlatformIO 插件) 或 Arduino IDE，具体取决于固件源码结构。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 获取源代码\n使用 Git 克隆项目仓库。国内用户建议使用 Gitee 镜像（如有）或通过代理加速 GitHub 访问。\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fideamark\u002Fdesk-emoji.git\ncd desk-emoji\n```\n\n### 2. 安装依赖库\n进入项目目录后，安装所需的 Python 依赖（如果项目包含上位机工具）：\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n> **提示**：国内用户可使用清华源加速安装：\n> `pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n### 3. 编译与烧录固件\n本项目固件通常基于嵌入式框架开发。请根据 `doc\u002Fen` 文档中的具体硬件说明选择编译方式。若使用 PlatformIO：\n\n```bash\n# 安装 platformio 核心 (如未安装)\npip install platformio\n\n# 编译固件\npio run\n\n# 连接设备后烧录 (需替换 \u003Cport> 为实际串口名称，如 COM3 或 \u002Fdev\u002FttyUSB0)\npio run --target upload --upload-port \u003Cport>\n```\n\n若项目提供预编译固件，可直接前往 [Releases 页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fideamark\u002Fdesk-emoji\u002Freleases) 下载最新 `.bin` 文件，并使用烧录工具（如 esptool 或官方刷机工具）写入设备。\n\n## 基本使用\n\n完成固件烧录后，重启设备即可体验基础功能。\n\n1.  **启动设备**：通过 USB 线或电池给 Desk-Emoji 供电。\n2.  **观察动作**：设备启动后将自动执行初始化自检，云台将进行归零操作，随后进入待机表情循环。\n3.  **交互测试**：\n    *   **手势识别**：在摄像头前尝试挥手或特定手势，观察机器人头部跟随或表情变化。\n    *   **语音对话**：若已配置大模型接口，对着麦克风说话，机器人将根据语义情感做出相应的动作反馈。\n\n**简单调试示例（Python 上位机）**：\n如果项目包含串口调试脚本，可通过以下命令查看设备状态日志：\n\n```bash\npython tools\u002Fserial_monitor.py --port \u003Cport> --baud 115200\n```\n\n现在，你的 Desk-Emoji 已经准备就绪，可以作为桌面的动态装饰或与开发者进行更深入的二次开发。","远程办公的程序员小李在独自调试代码时，常因缺乏即时反馈而感到孤独和枯燥。\n\n### 没有 desk-emoji 时\n- 屏幕上的文字日志冷冰冰，程序报错或运行成功时缺乏直观的情绪反馈，难以快速感知系统状态。\n- 长时间面对静态显示器，缺乏互动元素，容易产生视觉疲劳和心理上的孤立感。\n- 想要查询技术文档或记录灵感时，必须频繁切换窗口或使用手机，打断心流体验。\n- 传统的桌面摆件仅具装饰性，无法响应环境声音或进行任何形式的智能交互。\n- 语音助手通常只有机械的合成音，缺少肢体语言和表情配合，交互体验生硬且无趣。\n\n### 使用 desk-emoji 后\n- desk-emoji 能通过两轴云台和精细的 Emoji 动画，根据代码运行结果实时做出“兴奋”或“沮丧”的表情，让状态一目了然。\n- 其灵动的头部动作和拟人化交互为桌面注入活力，有效缓解独自在家的孤独感，成为有温度的办公伙伴。\n- 支持大模型语音对话，小李可直接口头询问技术问题或口述笔记，desk-emoji 即时回应并配合手势，保持工作专注度。\n- 具备手势识别功能，小李只需挥手即可触发特定指令或互动，实现了真正的无接触式人机协作。\n- 能够根据对话情感语调调整自身动作幅度，让语音交流充满情绪感染力，仿佛在与真实同事沟通。\n\ndesk-emoji 将冰冷的代码世界转化为充满情感互动的物理体验，极大提升了开发者的工作效率与心理幸福感。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fideamark_desk-emoji_f94b14f4.png","ideamark","Mark Yang","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fideamark_62881bf4.png","Tech & Art",null,"Hangzhou, China","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fideamark",[83,87,91,95,99],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"C","#555555",90.3,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"C++","#f34b7d",5.6,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Python","#3572A5",4,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"Shell","#89e051",0,{"name":100,"color":101,"percentage":98},"Batchfile","#C1F12E",550,98,"2026-04-06T06:05:34","GPL-3.0",5,"","未说明",{"notes":110,"python":108,"dependencies":111},"该项目主要是一个桌面机器人硬件项目（包含固件和机械结构），README 中未提供具体的软件运行环境、操作系统、GPU、内存或 Python 依赖库要求。其提到的‘大模型语音对话’功能通常需配合外部服务或自行部署后端，具体配置未在文档中详述。",[],[15,47,46],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-07T06:20:54.075257",[],[117,122,127,132,137,142,147,152],{"id":118,"version":119,"summary_zh":120,"released_at":121},127054,"pc_v1.2.1","这是适用于固件版本v1.2.0和v1.2.1的电脑客户端软件。","2025-07-29T11:14:09",{"id":123,"version":124,"summary_zh":125,"released_at":126},127055,"pc_v1.1.0","这是固件版本 \u003C= v1.1.0 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