用 WiFi 信号做空间感知的开源平台：靠 ESP32 读取信道状态信息（CSI），配小型预训练模型判断房间里有没有人、在做什么，并估计呼吸和心率趋势，可接 Home Assistant 和 Matter。
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理由
- 预训练模型发布在抱脸 ruvnet/wifi-densepose-pretrained，作者称 4 位量化后只有 8 KB；作者撤回了早先在单类录音上测出的“100% 存在检测”说法，改报无标签留出集上的 82.3%
- @ruvnet/ruview 工具包提供 MCP 服务器（stdio 或 HTTP）、Claude Code 面板和受限的 Claude Code / Codex 代理，代理默认只读，写文件要 --allow-write 加 --confirm
- 通过 MQTT 自动接入 Home Assistant，或作为 Matter 桥接给 Apple Home、Google Home、Alexa
用法
- 先用模拟数据看界面：docker run -p 127.0.0.1:3000:3000 -e RUVIEW_API_TOKEN ruvnet/wifi-densepose:latest
- 真实感知需要 ESP32-S3 等支持 CSI 的硬件，普通笔记本 WiFi 只能做基于信号强度的有无人检测；npx @ruvnet/[email protected] doctor 检查本机环境
风险
- 作者写明：设备报告的生命体征未经验证，统一 RF 世界模型的精度数字是合成数据，纯 WiFi 的 17 点姿态模型还是初版；这些都是研究原型，不是医疗设备
- README 宣传性表述很多（穿墙、搜救、监所等场景），能力边界要看各模块文档；穿墙感知他人存在和生命体征涉及隐私，部署前要取得同意
- 完整功能推荐配 Cognitum Seed 硬件（作者称约 140 美元一套）；仓库 2025 年就有，许可证 MIT