zhinkgit/embeddedskills

解决的问题

嵌入式开发通常需要手动且碎片化的流程，人类必须在AI生成的代码与实际硬件之间进行衔接。本项目提供了一组「技能」，使AI代码助手能够直接控制编译器、调试器和通信总线，从代码生成到硬件验证构建一个闭环系统。

工作原理

该项目实现了一系列Python脚本，将现有的命令行工具（如Keil、GCC、J-Link和OpenOCD）封装为结构化的子命令。这些功能通过 SKILL.md 文件向AI助手开放，以自然语言描述函数。当AI调用某项技能时，脚本会返回统一的JSON输出，包含状态、摘要和建议的下一步操作，使AI能够根据自身对错误的分析，自主决定是否重新构建、烧录或调试。

适用人群

使用AI代码助手（如Claude Code、Cursor或Trae）的嵌入式软件工程师和开发者，希望在真实硬件上自动化构建-烧录-调试循环。

主要亮点

• 闭环AI工作流：自动化代码生成 → 编译 → 烧录 → 调试 → 错误修正的循环。
• 工具链无关：支持Keil MDK、CMake/GCC和EIDE构建系统。
• 广泛硬件支持：兼容J-Link、CMSIS-DAP、OpenOCD和probe-rs。
• 通信监控：包含监控UART、CAN/CAN-FD和以太网流量的技能。
• 零迁移：无需修改项目文件，可直接在现有项目上使用。