zhinkgit/embeddedskills

何を解決するか

組み込み開発では、通常、コードの記述 → コンパイル → フラッシュ → デバッグという手動のループが必要です。このプロジェクトは、AIコーディングアシスタントがコンパイラ、デバッガー、通信バスを直接制御できる「スキル」のセットを提供し、コード生成からハードウェア検証までを手動介入なしで完結するループを閉じます。

仕組み

このプロジェクトは、Keil MDK、GCC、J-Link、OpenOCD、probe-rsなどのさまざまなコマンドラインツールを構造化されたPythonスクリプトにカプセル化しています。これらのスクリプトは、SKILL.mdファイルを通じてAIエージェントに公開され、自然言語でその機能を記述しています。AIがスキルを呼び出すと、スクリプトはステータス、要約、次に取るべきアクションの提案を含む統一されたJSON出力を返します。これにより、AIは開発サイクルの次のステップを自律的に決定できます。

対象ユーザー

AIコーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、Traeなど）を使用し、実機ハードウェア上でビルド・フラッシュ・デバッグのサイクルを自動化したい組み込みソフトウェアエンジニア。

特徴

• 完全なワークフローのループ: 要件通信 → コード生成 → コンパイル → フラッシュ → デバッグ → エラー修正の順序を自動化。
• ツール非依存: Skill/CLAUDE.md/Rulesプロトコルをサポートする任意のAIツールと連携可能。
• 広範なハードウェア対応: Keil MDKおよびCMake/GCCビルドシステム、J-Link、OpenOCD、probe-rsデバッガーをサポート。
• 通信バスのモニタリング: UART（シリアル）、CAN/CAN-FD、Ethernet（Net）トラフィックの監視および操作に対応するスキルを含む。