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embeddedskills — 嵌入式 AI 开发调试 Skill 集

让 AI 编码助手直接操控编译器、调试器和通信总线，实现从代码生成到硬件验证的完整闭环。

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✨ 三大核心优势

🔁 嵌入式 AI 工作流闭环

嵌入式开发有一道纯软件开发没有的鸿沟：写完代码只是开始，编译、烧录、调试每一步都需要人在中间传递信息。

AI 改完代码 → 你手动编译 → 你手动烧录 → 你把报错复制给 AI → AI 再改 → 你再编译……

embeddedskills 把这个循环交给 AI 自己跑：

flowchart TD
    A["💬 需求沟通"] --> B["✍️ 代码生成与优化"]
    B --> C["🔨 自动编译 keil build / gcc build"]
    C -->|有错误| D["🤖 AI 读取编译错误"]
    D --> B
    C -->|通过| E["⚡ 自动烧录 openоcd flash / jlink flash / probe-rs flash"]
    E --> F["🔬 自动调试验证"]
    F -->|异常| G["🤖 AI 读取调试信息"]
    G --> B
    F -->|正常| H["✅ 提交最终代码"]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style H fill:#4CAF50,color:#fff
    style C fill:#2196F3,color:#fff
    style E fill:#2196F3,color:#fff
    style F fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#f44336,color:#fff
    style G fill:#f44336,color:#fff

环节	传统 AI 辅助	AI + embeddedskills
代码编写	AI 生成	AI 生成
编译构建	人工操作	✅ AI 调用 Keil / GCC
烧录下载	人工操作	✅ AI 调用 J-Link / OpenOCD
调试验证	人工操作	✅ AI 断点 / 寄存器 / 内存
通信调试	人工操作	✅ AI 串口 / CAN / 网络
错误修正	人工转述给 AI	✅ AI 读取并自主修正

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🆓 完全免费，不限 AI 工具

本项目完全开源免费（MIT 协议）。只要 AI 工具支持 Skill / CLAUDE.md / Rules 协议，均可直接使用，包括但不限于：

• Claude Code
• OpenAI Codex CLI
• TRAE
• Cursor、Kiro、Windsurf 等其他支持 Skill 协议的工具

无需付费订阅任何附加服务，AI 工具自由切换。

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⚡ 使用简单，无需迁移工程

直接在现有项目上使用，无需改动任何工程文件。 支持业界主流工程体系和调试器：

维度	支持范围
构建系统	Keil MDK 工程、CMake 工程
调试器	J-Link（SEGGER）、CMSIS-DAP / DAPLink
烧录框架	OpenOCD、probe-rs 兼容工具链
通信总线	串口（UART）、CAN / CAN-FD、以太网

一条命令安装，AI 即可自动识别工程类型并开始工作：

npx skills add https://github.com/zhinkgit/embeddedskills -g -y

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Skill 一览

分类	Skill	能做什么	主要子命令
🔨 构建	keil	Keil MDK 工程扫描、Target 枚举、编译、重建、清理	scan targets build rebuild clean flash
🔨 构建	gcc	CMake 型 GCC 工程配置、编译、大小分析	scan presets configure build rebuild size
🔬 调试	jlink	烧录、读写内存/寄存器、RTT/SWO、GDB 调试	flash read-mem write-mem regs rtt swo + GDB
🔬 调试	openocd	烧录、擦除、GDB/Telnet、Semihosting/ITM	flash erase reset gdb-server semihosting itm
🔬 调试	probe-rs	探针发现、烧录、复位、内存读写、GDB 调试、RTT	list info flash erase reset read-mem write-mem gdb rtt
🔌 通信	serial	扫描串口、实时监控、发送数据、Hex 查看	scan monitor send hex log
🔌 通信	can	CAN/CAN-FD 监控、发帧、DBC 解码、统计	scan monitor send decode stats
🔌 通信	net	抓包分析、连通性测试、端口扫描、流量统计	capture analyze ping

[!TIP] Keil / GCC 与 J-Link / OpenOCD / probe-rs 可自由正交组合，六种搭配均可开箱即用。

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安装

方法一：npx（推荐）

# 一键安装全部 skill
npx skills add https://github.com/zhinkgit/embeddedskills -g -y

# 只安装需要的 skill
npx skills add https://github.com/zhinkgit/embeddedskills --skill jlink -g -y

# 管理
npx skills ls -g        # 查看已安装
npx skills update -g    # 更新
npx skills remove -g    # 移除

方法二：直接 clone

# Claude Code（全局）
git clone https://github.com/zhinkgit/embeddedskills ~/.claude/skills/embeddedskills

# 仅当前项目
git clone https://github.com/zhinkgit/embeddedskills .claude/skills/embeddedskills

[!NOTE] → 完整安装与使用手册，包含截图演示和配置说明。

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工作原理

三个关键设计让 AI 能真正自主闭环：

每个 Skill 是一组 Python 脚本，将底层工具（UV4.exe、cmake、JLink.exe、openocd、probe-rs、tshark 等）的命令行参数和交互流程转化为结构化子命令，AI 可以像调用函数一样调用这些工具。

每个 Skill 目录下的 SKILL.md 以自然语言描述能力、子命令和使用场景。AI 读取后即可正确调用，无需额外训练或配置，任何支持 Skill 协议的 AI 工具开箱即用。

所有脚本返回统一结构的 JSON，AI 直接解析状态、摘要和建议，自主决定下一步操作：

{
  "status": "ok | error",
  "action": "build",
  "summary": "编译成功，0 errors，2 warnings",
  "details": { "warnings": ["unused variable 'x' at main.c:42"] },
  "artifacts": { "hex": ".embeddedskills/build/output.hex" },
  "next_actions": ["flash to device"]
}

三层配置，按需覆盖，优先级从高到低：

CLI 参数  ──►  skill/config.json（工具路径、硬件参数）
          ──►  .embeddedskills/config.json（目标芯片、接口、日志目录）
          ──►  .embeddedskills/state.json（最近一次构建/烧录/调试记录）
          ──►  默认值

统一日志目录：

workspace/
└── .embeddedskills/
    ├── build/          ← 编译日志与 hex/bin 产物
    └── logs/
        ├── serial/     ← 串口监控日志
        ├── can/        ← CAN 报文日志
        └── net/        ← 网络抓包文件

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外部依赖

Skill	依赖
keil	Keil MDK (UV4.exe)
gcc	CMake · Ninja/Make · ARM GNU Toolchain
jlink	SEGGER J-Link Software · arm-none-eabi-gdb
openocd	OpenOCD · 调试器驱动 (ST-Link / CMSIS-DAP / DAPLink / FTDI)
probe-rs	probe-rs CLI · arm-none-eabi-gdb
serial	pyserial · USB 转串口驱动
can	python-can · cantools · pyserial · USB-CAN 驱动
net	Wireshark (tshark) · Npcap
ssh	OpenSSH 客户端 (ssh / scp / ssh-keygen)
terminal	pyserial（串口后端）· OpenSSH 客户端（SSH 后端）

除 CAN、串口和 terminal 的串口后端外，所有 Skill 均基于 Python 标准库实现，无需额外安装 Python 依赖。

[!WARNING] Windows 下若要让 probe-rs 驱动 J-Link，通常需要把驱动切到 WinUSB，这会影响 SEGGER 官方工具继续使用。若你仍依赖 J-Link 官方工具链，优先继续使用现有 jlink skill。

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完成进度

Skill	状态
keil	✅ 已完成测试
gcc	✅ 已完成测试
platformio	🔧 待支持
jlink	✅ 已完成测试
openocd	✅ 已完成测试
probe-rs	✅ 已完成测试
pyocd	🔧 待支持
serial	✅ 已完成测试
net	✅ 已完成测试
can	🔧 待测试
ssh	✅ 已完成测试
terminal	🔧 待硬件测试
workflow	✅ 已完成测试

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