proxi-ai/README.md

Proxi AI

Einen Spielzeug-Roboter mit natürlicher Sprache steuern. Ein Kind sagt „lass ihn tanzen" — eine KI macht daraus Befehle, der Roboter tanzt.

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Der KOSMOS Proxi ist ein Bausatz-Roboter mit einem BBC micro:bit als Kopf. Ab Werk programmiert man ihn mit Blöcken im Browser und spielt das Ergebnis per USB auf.

Dieses Projekt ersetzt das durch eine Firmware, die einmal geflasht wird und danach über Bluetooth auf Textbefehle hört. Was die Befehle schickt, ist ihr egal — ein Skript, ein curl, oder eben ein KI-Agent, der aus „mach mal was Lustiges" eine Choreografie baut.

   „Proxi, freu dich!"
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            ▼
      KI-Agent  ──HTTP──▶  Brücke (Python)  ──Bluetooth LE──▶  Proxi
                            Raspberry Pi

In drei Schritten

# 1. Firmware aufspielen: firmware/proxi-ai.hex auf das MICROBIT-Laufwerk kopieren

# 2. Brücke starten (irgendein Rechner mit Bluetooth)
pip install bleak
python3 bridge/proxi_bridge.py --serve 8080

# 3. Proxi etwas sagen lassen
curl -X POST localhost:8080/command \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"command":"DANCE:3"}'

⚠️ Die Brücke hat keine Authentifizierung — wer sie erreicht, fährt den Roboter. Im Heimnetz ist das gewollt und unproblematisch; gib den Port aber nicht nach außen frei. Details in docs/SETUP.md.

Ausführlich: docs/SETUP.md

Was Proxi kann

🚶 Laufen	MOVE:FWD:1200 · TURN:LEFT:700 — vor, zurück, drehen, Kurven
💃 Tanzen	DANCE:3 · STAMP:2 · SHAKE:2 — oder eigene Choreografien
😀 Gesichter	FACE:HAPPY · FACE:RAW:0:10:0:17:14 — 34 Symbole oder eigene Pixelbilder
🎵 Musik	MELODY:NYAN · TONE:880:200 — 20 Melodien oder Ton für Ton komponiert
📝 Text	TEXT:Hallo Ben — läuft über das LED-Display
👀 Sehen	SENSOR:ALL — Infrarot links und rechts, erkennt Hindernisse
🛑 Not-Stopp	STOP — wirkt auch mitten in einer Bewegung. Taste A am Roboter immer

Vollständig: docs/PROTOCOL.md

Warum das interessant ist

Die Bausteine sind fest, das Gebaute nicht. Eine KI kann keine neuen Grundbefehle erfinden — aber aus FACE:RAW jedes denkbare Gesicht malen, aus TONE eigene Melodien komponieren und aus MOVE/TURN Choreografien bauen, die niemand vorgegeben hat. agent/proxi-control.md ist der fertige Skill dafür.

Die Pin-Belegung stand nirgends. Kosmos dokumentiert sie nicht. Sie steckte in den mitgelieferten .hex-Dateien — MakeCode hängt jedes Projekt komprimiert an die kompilierte Firmware an. tools/hex_source.py holt sie wieder heraus und funktioniert mit jeder micro:bit-.hex, nicht nur mit denen von Proxi.

Zwei Fallstricke, die je einen Abend gekostet haben. Die Frequenz für music.playTone() muss ganzzahlig sein — als Kommazahl kracht der Lautsprecher, der Aufruf hängt und die Bluetooth-Verbindung stirbt. Und der Ton muss ausdrücklich auf Pin P0 gelegt werden, sonst läuft er über den Audio-Mixer des micro:bit V2 und lässt den Funk nicht mehr zum Zug kommen. Beides steht mit Messwerten in docs/HARDWARE.md.

Aufbau

firmware/	MakeCode-Projekt (TypeScript) und fertige .hex für V1 und V2
bridge/	Bluetooth-Brücke und HTTP-API — nur bleak als Abhängigkeit
agent/	Skill-Definition: Alltagssprache → Befehle
tools/	Quelltext aus .hex extrahieren, Musik-Tabellen prüfen
docs/	Protokoll, Einrichtung, Hardware, Lizenzen

Stand

Am echten Roboter durchgetestet: Verbindung, Sensoren, Display, 41 Sekunden Musik am Stück, alle Bewegungsrichtungen, Musik und Fahren gleichzeitig, Tanzfiguren, Not-Stopp mitten in der Bewegung, Autostart nach Neustart.

Lizenz

MIT — siehe LICENSE. Die Hardware-Extension und die Notendaten stammen aus fremden MIT-Projekten, ihre Vermerke stehen in THIRD-PARTY-NOTICES.

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Wer das gebaut hat

Ich bin Christian Gärtner, selbstständiger KI-Dozent und Berater. Ich zeige Unternehmen und Teams, wie künstliche Intelligenz im Alltag tatsächlich funktioniert — ohne Buzzword-Bingo, dafür an echten Projekten.

Dieses hier ist eins davon, und es zeigt ziemlich genau, was ich meine: Ein KI-Agent steuert keine Tabellen, sondern einen Roboter, der im Kinderzimmer herumläuft. Die Bausteine sind fest, was daraus gebaut wird nicht — dieselbe Frage stellt sich in jedem Unternehmen, das überlegt, wo KI bei ihm konkret etwas beiträgt. Und die Fallstricke stehen hier dokumentiert statt versteckt, weil das der Teil ist, an dem Projekte in der Praxis hängenbleiben.

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