mimiclaw是一个基于ESP32-S3的开源个人AI助理项目，支持OpenAI和Anthropic接口。与OpenClaw相比，mimiclaw配置简单，功能较少，适合嵌入式爱好者。它内置文件操作和定时任务等工具，但由于单片机资源限制，整体功能有限，适合学习AI Agent开发。

在使用ESP32-S3模块的SPI总线时，需要注意GPIO引脚的分配。N16R8版本占用更多引脚，特别是GPIO33-37不建议用于其他用途。SPI信号有固定引脚和GPIO Matrix两种走法，若更换引脚，SPI速度会降低至40MHz。选择引脚时应参考IOMUX表，以确保使用固定引脚以达到最佳性能。

文章介绍了如何为ESP32-S3游戏机添加中文支持，通过AI实现UTF-8解析和汉字点阵渲染，更新固件后游戏列表中的中文名称能够正常显示，用户可以直接使用中文命名游戏ROM，提升了使用体验。固件已上传至GitHub供下载。

在ESP32-S3上进行JPEG解码性能测试，结果显示ESP_NEW_JPEG在240×240分辨率下可达到约40 FPS。通过优化DMA传输，实现解码与传输并行，显著提升了性能。测试表明，系统瓶颈主要在于上屏时间，而非解码速度，整体提升FPS的空间有限。

文章讨论了ESP32-S3与Arduino的JPEG解码库性能测试，发现旧版ESP32_JPEG库的测试结果不准确。更新至ESP_NEW_JPEG库后，所有分辨率下的解码速度均优于其他库。建议在使用Arduino封装库前确认其维护状态。

文章介绍了电磁铁段码时钟的制作过程。作者通过购买现成的线圈，成功推动圆形永磁铁，并简化了电路设计，使用NMOS直接控制电磁铁的通断。最终，作者利用ESP32-S3模块实现了数字显示和Wi-Fi通信功能。

文章介绍了如何使用ESP32-S3作为视频播放设备，通过WebSocket从电脑串流视频数据到OLED显示屏。利用ffmpeg库处理视频帧并转换为适合OLED的格式，ESP32-S3接收并渲染显示，充分发挥其双核能力，显示效果良好，未来计划尝试彩色LCD。

本文介绍了如何利用ESP32-S3读取血氧仪的蓝牙数据，实现全天监测。通过BLE测试软件捕获数据，分析血氧和心率的通信协议，并通过MQTT传输数据。AI技术可以帮助简化数据接收过程，适合需要血氧监测的用户。

本文讨论了在ESP32-S3上进行JPEG图片解码的性能测试。比较了ESP32_NEW_JPEG和JPEGDEC两种解码库，结果显示ESP32_NEW_JPEG在低分辨率下表现优异，而JPEGDEC在使用SIMD指令后也有良好表现。解码速度和内存占用是选择解码库的重要因素，建议根据需要选择合适的解码库以优化性能。

MimiClaw 是一款基于 ESP32-S3 开发板的私人 AI 助理，支持 USB 供电和 WiFi 连接，能够在 Telegram 中处理任务并积累记忆。其运行高效、成本低，所有数据均保存在本地。

作者利用ESP32-S3开发板和ArduinoBASIC项目制作了一台复古小电脑，使其成为可编程设备。尽管性能强大，但屏幕输出时性能有所下降。AI在代码移植方面表现优异，提高了效率。

最近完成了基于ESP32-S3和IV-18荧光管的桌面时钟项目，使用AI提升了固件开发效率。主要成本为IV-18荧光管，总体成本约130元。设计采用单侧支撑结构，组装顺利，效果良好。

这是一个关于使用AI进行ESP32-S3单片机开发的项目。通过Manus生成固件和数字图片，PCB设计简单易焊接，LCD屏幕驱动和主控板设计直接，最终组装效果令人满意。整个过程依赖AI，节省了时间和精力。

文章介绍了基于Arduino框架复刻小智AI的过程，搭建ESP32-S3开发环境，实现语音唤醒、命令识别和文本转语音功能。通过WebSocket协议与小智AI服务端进行实时双向通信，传输控制指令、文本信息和音频数据。客户端需发送认证信息以建立连接，通信协议简单，后续可开发Python客户端。