esp32-homecontrol-no-std-rs
基于ESP32-S3的自动植物浇水系统，支持土壤湿度监测与远程控制。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：esp32-homecontrol-no-std-rs。 它的用途是：基于ESP32-S3的自动植物浇水系统，支持土壤湿度监测与远程控制。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/esp32-homecontrol-no-std-rs/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我正在用ESP32-S3做一个自动浇花系统，已经接好了土壤湿度传感器，但不知道如何将数据发送到Home Assistant并控制水泵。”，它会引导你查看本Skill的MQTT集成部分，解释如何配置主题和保留消息，以实现设备状态上报和远程水泵控制。或者，你可以问：“我的设备深度睡眠后无法唤醒，可能是什么原因？”，它会帮你排查GPIO唤醒源配置或电源管理相关的代码逻辑。
介绍
这个Skill是一个基于ESP32-S3微控制器的自动植物浇水系统，旨在解决家庭或办公室植物养护依赖人工、难以保持土壤湿度恒定的问题。它通过电容式土壤湿度传感器监测植物状态，并可通过Wi-Fi连接和MQTT协议，与Home Assistant等智能家居平台集成，实现远程查看数据和手动控制水泵浇水。
使用方式上，用户需要按照提供的接线图，将ESP32开发板与DHT11温湿度传感器、土壤湿度传感器、水泵继电器等外设连接。烧录固件后，配置Wi-Fi和MQTT服务器信息，设备便会定期从深度睡眠中唤醒，采集传感器数据并发布到MQTT主题，同时订阅来自Home Assistant的水泵控制指令。
它非常适合那些热爱园艺但时间有限、或希望将植物养护融入智能家居生态的极客、DIY爱好者以及物联网开发者。对于高校学生来说，这也是一个学习嵌入式开发、Rust语言（no_std环境）和物联网协议（MQTT）的优秀实践项目。
使用建议方面，请注意水泵的控制逻辑是手动触发而非自动触发，浇水决策需要用户在Home Assistant中手动操作。此外，为确保系统稳定，建议使用稳定的5V电源为整个系统供电，并注意防水处理，尤其是传感器和继电器部分。初次使用时，建议先在不接水泵的情况下测试所有传感器数据上报是否正常。
核心特点
与同类植物浇水项目相比，其核心区别在于：1) 专为LilyGO T-Display-S3开发板深度优化，充分利用其内置显示屏实时展示传感器数据；2) 采用Rust语言在no_std（无标准库）环境下开发，兼顾性能与内存安全；3) 设计了精细的电源管理，通过深度睡眠和传感器电源开关大幅延长电池供电时间。
注意事项
该系统不适合需要根据土壤湿度自动触发浇水的全自动化场景，因为水泵控制依赖于用户在Home Assistant中的手动操作。
常见问题
这个项目支持自动浇水吗？
不支持全自动浇水。水泵需要通过Home Assistant中的开关手动触发，但设备会监测土壤湿度并上报数据，辅助用户决策。
需要哪些硬件？
核心是LilyGO T-Display-S3开发板，此外还需要DHT11传感器、电容式土壤湿度传感器、水泵继电器模块、水泵以及一些杜邦线。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/esp32-homecontrol-no-std-rs/raw/index.md 读取 esp32-homecontrol-no-std-rs 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/esp32-homecontrol-no-std-rs/raw/index.md（查看排版版本）