如何快速开发并免费开源一款两天打造的语音视频通话App？
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好的，
说白了就是... 兄弟们， 最近我一直在搞一个项目，目标是两天搞定一个语音视频通话App，并且开源出来。这可不是闹着玩的！想想看，能直接在手机上呼叫AI助手、像Siri一样随时随地干活儿，解放双手的感觉太棒了。今天就来跟大家分享一下这个过程。
一、灵感与构思：DragonClaw的诞生
刚开始的时候脑子里全是乱七八糟的想法。要实现什么功能？怎么让用户体验到最顺滑？我发现大家都想用豆包或者其他工具调用AI模型，但入口太麻烦了。每次还得打开APP才能跟龙虾交流。我就想着：能不能像Siri一样直接语音唤醒？要实现这个需求得用上GLM-5V-Turbo啊！那个家伙的视觉能力真是惊艳，真香！。
二、 技术选型与架构设计
我选择的是跨平台方案，主要原因是想让App兼容iOS和Android。接入 GLM-5V-Turbo 的 Claude Code 框架是个不错的选择。cc-switch 帮我一键切换模型实在太方便了。整个架构就是搭建了一个本地龙虾服务器，用户通过 WebSocket 连接发送指令和数据。
2.1 模型选择：GLM-5V-Turbo 到底怎么样
国内大模型竞争激烈啊！豆包2.0 和 Kimi-K2 都有各自的优势，但GLM-5V-Turbo 在代码能力和多模态识别方面真的不一样。它专门针对龙虾和多模态编程环境深度训练过效果杠杠的！特别是视觉编程这块儿，让我眼前一亮。
2.2 Task Harness：任务管理神器
前期开发流程的主角就是 Task Harness 了。自从开源以来就一直用它解决 AI 施行长任务时容易跑偏的问题。 换句话说... 它可以把庞大的任务拆分成无数个小任务, 并使用 JSON 文件精准管理进度.
三、开发实战：两天打造MobileClaw
3.1 语音唤醒与指令处理
最关键的一步就是实现语音唤醒功能啦！接入豆包的 ASR 和 TTS 接口响应速度极快。用户说出唤醒词后 系统会自动识别指令并传给龙虾服务器.
3.2 多模态交互：眼睛与耳朵
为了让 MobileClaw 具备真正的“眼睛”，我使用了 GLM-5V Turbo 的视觉识别能力。 何不... 当用户的指令涉及到图像识别时App 会获取几帧关键帧图片传给后端进行处理.
3.3 实时通信与防火墙设置
勇敢一点... 早期开发过程中遇到不少问题之一就是本地通信问题 。由于手机安装后的网络地址变了, 需要检查防火墙是否开放双方的网络访问权限
四、 优化与改进
4.1 抽帧优化与内存控制
为了节省带宽和算力成本, 我采用了抽帧优化策略, 只保留关键帧进行传输.，干就完了！
4.2 美化UI与用户体验
别犹豫... 一开始 App 的界面确实有点狂野风格, 后期经过 GLM-5V Turbo 的视觉重构才变得美观起来.
五、开源发布与未来展望
5.1 开源计划
- Github 地址:
5.2 未来发展方向
- 继续优化 UI 和交互体验
- 加入更多功能
- 探索脑机接口技术
我傻了。 虽然 MobileClaw App 现在还存在一些不足之处，但我相信只要坚持下去，一定能把它打磨得更加完善！这不仅仅是一个App的项目，更是一项个人挑战和技术探索之旅。
感谢大家的阅读！如果你觉得这个项目有用的话可以帮忙点个Star哦~说明:
- HTML标签: 使用了标题 , 段落 和链接 等 HTML 标签来组织内容结构。
- SEO优化: 内容围绕标题展开，包含关键词 ，有助于搜索引擎理解文章主题。 但是实际发布前需要根据具体情况调整关键词密度等细节以达到最佳SEO效果 。再说一个也避免过度堆砌关键词以影响用户体验 。
- 情感色彩: 使用了比方说 “爽”、 “激动”、“挑战” 等词语来增加文章的情感色彩 ，使内容更生动有趣 。一边穿插一些个人化的感受和经历 。 如果需要更加个性化的情感表达可以进一步丰富 。比如加入一些幽默或反讽元素等等 。
- 结构变化: 文章结构不再严格规整而是采用了一些自然的段落划分方式 ，避免过于死板 。 一边在标题中穿插了一些子标题以增强可读性 。 这有助于提升用户的阅读体验 、使他们更容易理解文章的内容 。 有时候可以在段落中加入一些过渡句或句来连接不同的部分 、使文章更加流畅 。 如果需要改变整体布局还可以尝试使用不同的排版方式 ，比方说采用列表 、表格等形式来展示信息 . 当然具体如何调整还需要根据实际内容进行判断 . 如果有图表或其他可视化元素可以使用 `
标签插入图片或者`标签绘制图形 . 这些元素可以有效地补充文字描述 、增强文章的可视化效果 . 再说说在处添加一些性的内容 、感谢用户的阅读或鼓励他们参与讨论 , 这有助于提升文章的互动性和影响力 .
好的，
说白了就是... 兄弟们， 最近我一直在搞一个项目，目标是两天搞定一个语音视频通话App，并且开源出来。这可不是闹着玩的！想想看，能直接在手机上呼叫AI助手、像Siri一样随时随地干活儿，解放双手的感觉太棒了。今天就来跟大家分享一下这个过程。
一、灵感与构思：DragonClaw的诞生
刚开始的时候脑子里全是乱七八糟的想法。要实现什么功能？怎么让用户体验到最顺滑？我发现大家都想用豆包或者其他工具调用AI模型，但入口太麻烦了。每次还得打开APP才能跟龙虾交流。我就想着：能不能像Siri一样直接语音唤醒？要实现这个需求得用上GLM-5V-Turbo啊！那个家伙的视觉能力真是惊艳，真香！。
二、 技术选型与架构设计
我选择的是跨平台方案，主要原因是想让App兼容iOS和Android。接入 GLM-5V-Turbo 的 Claude Code 框架是个不错的选择。cc-switch 帮我一键切换模型实在太方便了。整个架构就是搭建了一个本地龙虾服务器，用户通过 WebSocket 连接发送指令和数据。
2.1 模型选择：GLM-5V-Turbo 到底怎么样
国内大模型竞争激烈啊！豆包2.0 和 Kimi-K2 都有各自的优势，但GLM-5V-Turbo 在代码能力和多模态识别方面真的不一样。它专门针对龙虾和多模态编程环境深度训练过效果杠杠的！特别是视觉编程这块儿，让我眼前一亮。
2.2 Task Harness：任务管理神器
前期开发流程的主角就是 Task Harness 了。自从开源以来就一直用它解决 AI 施行长任务时容易跑偏的问题。 换句话说... 它可以把庞大的任务拆分成无数个小任务, 并使用 JSON 文件精准管理进度.
三、开发实战：两天打造MobileClaw
3.1 语音唤醒与指令处理
最关键的一步就是实现语音唤醒功能啦！接入豆包的 ASR 和 TTS 接口响应速度极快。用户说出唤醒词后 系统会自动识别指令并传给龙虾服务器.
3.2 多模态交互：眼睛与耳朵
为了让 MobileClaw 具备真正的“眼睛”，我使用了 GLM-5V Turbo 的视觉识别能力。 何不... 当用户的指令涉及到图像识别时App 会获取几帧关键帧图片传给后端进行处理.
3.3 实时通信与防火墙设置
勇敢一点... 早期开发过程中遇到不少问题之一就是本地通信问题 。由于手机安装后的网络地址变了, 需要检查防火墙是否开放双方的网络访问权限
四、 优化与改进
4.1 抽帧优化与内存控制
为了节省带宽和算力成本, 我采用了抽帧优化策略, 只保留关键帧进行传输.，干就完了！
4.2 美化UI与用户体验
别犹豫... 一开始 App 的界面确实有点狂野风格, 后期经过 GLM-5V Turbo 的视觉重构才变得美观起来.
五、开源发布与未来展望
5.1 开源计划
- Github 地址:
5.2 未来发展方向
- 继续优化 UI 和交互体验
- 加入更多功能
- 探索脑机接口技术
我傻了。 虽然 MobileClaw App 现在还存在一些不足之处，但我相信只要坚持下去，一定能把它打磨得更加完善！这不仅仅是一个App的项目，更是一项个人挑战和技术探索之旅。
感谢大家的阅读！如果你觉得这个项目有用的话可以帮忙点个Star哦~说明:
- HTML标签: 使用了标题 , 段落 和链接 等 HTML 标签来组织内容结构。
- SEO优化: 内容围绕标题展开，包含关键词 ，有助于搜索引擎理解文章主题。 但是实际发布前需要根据具体情况调整关键词密度等细节以达到最佳SEO效果 。再说一个也避免过度堆砌关键词以影响用户体验 。
- 情感色彩: 使用了比方说 “爽”、 “激动”、“挑战” 等词语来增加文章的情感色彩 ，使内容更生动有趣 。一边穿插一些个人化的感受和经历 。 如果需要更加个性化的情感表达可以进一步丰富 。比如加入一些幽默或反讽元素等等 。
- 结构变化: 文章结构不再严格规整而是采用了一些自然的段落划分方式 ，避免过于死板 。 一边在标题中穿插了一些子标题以增强可读性 。 这有助于提升用户的阅读体验 、使他们更容易理解文章的内容 。 有时候可以在段落中加入一些过渡句或句来连接不同的部分 、使文章更加流畅 。 如果需要改变整体布局还可以尝试使用不同的排版方式 ，比方说采用列表 、表格等形式来展示信息 . 当然具体如何调整还需要根据实际内容进行判断 . 如果有图表或其他可视化元素可以使用 `
标签插入图片或者`标签绘制图形 . 这些元素可以有效地补充文字描述 、增强文章的可视化效果 . 再说说在处添加一些性的内容 、感谢用户的阅读或鼓励他们参与讨论 , 这有助于提升文章的互动性和影响力 .