ITSpecialist111/ai_automation_suggester

解決的問題

本專案為 Home Assistant 提供一個 AI 驅動的助手，協助使用者克服「自動化撰寫瓶頸」以及未充分使用的智慧家居硬體問題。它會分析使用者特定的智慧家居環境（包含裝置、區域與現有自動化），並為新自動化提出智慧且可執行的 YAML 設定建議，減少設計複雜智慧家居行為所需的 effort 與猜測。

如何運作

此整合遵循五步驟流程來產生建議：

1. 快照：收集實體、裝置、區域與現有自動化資料，並支援可設定的過濾器與限制。
2. 提示建構：將這些資料嵌入至詳細的系統提示中，使用者可進一步自訂以引導 AI 達成特定目標。
3. 呼叫提供者：將提示傳送至設定的 AI 提供者（支援 OpenAI、Anthropic、Google 等多種雲端服務，以及 Ollama 或 LocalAI 等本地選項）。
4. 解析：整合處理 AI 的回應，優先使用結構化 JSON，若不可用則回退至 fenced YAML 解析與驗證。
5. 呈現：建議以 Home Assistant 持久通知、感測器屬性與儲存的歷史記錄形式提供，可用於儀表板。

適用對象

擁有複雜智慧家居設定的 Home Assistant 使用者，希望發現新的自動化可能性，或需要協助將想法轉化為可執行的 YAML 程式碼。

主要亮點

• 廣泛模型支援：透過 LiteLLM、OpenRouter 以及 OpenAI、Anthropic、Google 的原生整合，相容超過 100 個後端。
• 上下文感知：使用使用者家中實際的裝置與區域資料，提供現實可行的建議。
• 可自訂控制：提供領域過濾、實體數量限制與自訂系統提示，以優化 AI 輸出。
• 安全實作：建議僅供審查，必須由使用者手動實作。
• 整合工作流程：提供內建範例自動化，支援每週檢視或在新增實體時觸發建議。