Keybytes: Modulare Tastatur mit dezentralen RISC-V-Tastenmodulen

Repositorynotaroomba/keybytesSammlung

Keybytes ist ein experimentelles Open-Hardware-Projekt für vollmodulare Tastaturen, bei dem jede Taste auf einer eigenen Platine mit RISC-V-Mikrocontroller sitzt. Die Tasten haften magnetisch aneinander und kommunizieren über Federkontaktstifte via I2C mit einem STM32-Hauptcontroller.

Das Wichtigste

  1. Jede Taste (Keybit, 1u) besitzt einen CH32V003-Mikrocontroller und vierseitige Pogo-Pins für 3,3V, Masse und I2C.
  2. Das Hauptmodul (Keyword) basiert auf einem STM32WB55RGV6 mit integriertem Bluetooth Low Energy und USB-C.
  3. Ein zweistöckiger Platinenaufbau im Hauptmodul bündelt Akkuladeelektronik (BQ25895), Buck-Boost-Wandler und 2 MB Flash.
  4. Die einzelnen Tastenblöcke werden über magnetische Gehäuse zusammengehalten und über das Hauptmodul geflasht.
  5. Entwickelt mit KiCad für Platinen sowie Onshape und Blender für die 3D-Gehäuse.

Warum das relevant ist

Das Projekt demonstriert, wie günstige Mikrocontroller und modulare Busarchitekturen starre Platinenlayouts überflüssig machen und vollständig anpassbare Hardware-Interfaces erlauben.

Einordnung

Problemstellung und Ansatz

Klassische mechanische Tastaturen basieren auf einer durchgehenden Leiterplatte oder festen Matrizen. Nachträgliche Änderungen des Layouts, wie etwa der Wechsel von ANSI auf ergonomische Split-Anordnungen, erfordern meist neue Hardware. Keybytes löst dies durch eine vollständige Dezentralisierung: Jede Taste ist eine eigenständige 1u-Baugruppe (19,05 mm x 19,05 mm) mit eigenem Switch und RISC-V-Controller.

Technische Umsetzung

  • Tastenebene (Keybit): Auf jedem Modul sitzt ein CH32V003-Mikrocontroller. An allen vier Kanten übertragen gefederte Pogo-Pins Stromversorgung und das I2C-Protokoll, während Eck-Pads zur Programmierung dienen.
  • Hauptcontroller (Keyword): Ein zweiteiliger Stack steuert das Gesamtsystem. Die obere Platine trägt den STM32WB55RGV6 für Funk (BLE) und Tastenverwaltung sowie 2 MB QSPI-Flash; die untere Platine integriert USB-C, Ladeelektronik und Spannungsregelung.
  • Mechanik: Magnetische Gehäuse gewährleisten den mechanischen Zusammenhalt ohne Verschraubung zwischen den Tasten.

Zielgruppe und Reifegrad

Das Projekt richtet sich an Hardware-Entwickler, Embedded-Programmierer und Tastatur-Enthusiasten. Beim aktuellen Stand handelt es sich um einen experimentellen Prototyp: Schaltpläne und Board-Designs liegen in KiCad vor, es existiert jedoch noch kein schlüsselfertiges Konsumentenprodukt.

Gefunden in

Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 28. Oktober 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.

Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.

  • Repository:agharsallah/esp-labs-web

    esp-labs-web: Interaktiver ESP32-S3-Lernbegleiter im Webbrowser

    esp-labs-web ist ein interaktiver Web-Guide für den Mikrocontroller ESP32-S3. Die Anwendung bietet 32 Übungen mit Simulatoren, interaktiver Pinbelegung, 3D-Board-Visualisierung und Code-Erklärungen. Entwickler und Lernende können damit Hardware-Projekte verstehen und testen, bevor sie echten Code flashen.

    531SterneTypeScript

    Webentwicklung· Tool

  • Repository:volotat/mini-AGI

    mini-AGI: Kontinuierliches Lernen auf Byte-Ebene für 8-GB-VRAM-Hardware

    mini-AGI ist ein experimentelles Open-Source-Sprachmodell auf Byte-Ebene, das kontinuierliches Lernen aus einem fortlaufenden Datenstrom (Batch Size 1) auf gewöhnlicher Consumer-Hardware mit 8 GB VRAM demonstriert. Das Modell speichert Gewichte auf der Festplatte und lagert sie nach Bedarf in den GPU-Speicher ein, passt seine Netzwerkarchitektur dynamisch an und vermeidet katastrophales Vergessen.

    793SternePython

    KI & AI· Forschung

  • Link:kilo.ai

    Kilo: Open-Source-KI-Coding-Agent für IDEs, CLI und Cloud

    Kilo ist ein quelloffener KI-Programmierassistent unter MIT-Lizenz, der Entwickler über VS Code, JetBrains-IDEs, die Kommandozeile und Cloud-Agenten hinweg unterstützt. Das Tool bietet Zugriff auf über 500 Modelle ohne Aufschlag auf Inferenzkosten und erlaubt die Nutzung eigener API-Schlüssel sowie lokaler Modelle.

    KI & AI· Tool

Sprechen wir über Ihr Projekt.

Standorte

  • Mattersburg
    Johann Nepomuk Bergerstraße 7/2/14
    7210 Mattersburg, Austria
  • Wien
    Ungargasse 64-66/3/404
    1030 Wien, Austria

Ein Teil von diesem Inhalt wurde mit KI gemacht.