米醋电子工作室 MCU Electronics Studio

米醋嵌入式AI+
不为嵌入式AI赚钱,以培养新一代嵌入式AI工程师为己任

auto-embedded

让 AI 编码助手可靠写嵌入式固件的全平台开发框架(aemb CLI,对标 Trellis 工程内基座)。 一条命令装进固件工程,Claude/Cursor/Codex/OpenCode/Copilot/Gemini/Windsurf 7 平台即获得: RIPER-5 强制五阶段流程、hw-lock 硬件资源冻结与机械冲突检查、四文件磁盘记忆断点续作、 24 个编译/烧录/调试工具技能、80+ 篇离线知识库、13 个专项流程(含比赛 6-Agent 模式)、 REVIEW 经验回流。项目级 hook 必然注入,不靠模型自觉。 上一代 embedded-dev(Claude 单插件)已全量吸收,本仓即由其更名而来(旧仓归档于 auto-embedded-legacy)。

Host GitHub
Authors 晚夏三更DuncanY
Category Agent
Status 进行中
Last commit 13 天前
Updated 2026-10-25
Tags 嵌入式全平台RIPER-5spec注入分层架构门禁STM32GD32MSPM0电赛MATLAB多Agent

米醋电子工作室 MCU Electronics Studio

米醋嵌入式AI+
不为嵌入式AI赚钱,以培养新一代嵌入式AI工程师为己任

auto-embedded

让 AI 编码助手可靠地写嵌入式固件的开箱即用工程框架。
AI 写嵌入式三宗罪:乱猜引脚、上下文断档、空口宣称修好。auto-embedded 一条命令装进你的固件工程——强制五阶段流程、冻结的硬件资源表、落盘的任务记忆、编译/烧录/调试工具技能、80+ 篇离线嵌入式知识库——一次接线,7 个 AI 平台同时生效。

English • 快速开始 • 核心概念 • 架构原理 • 常见问题

npm version npm downloads license stars open issues open PRs Ask DeepWiki Ask ChatGPT

为什么需要它?

能力改变了什么
强制五阶段流程每条回复声明所处阶段([MODE: RESEARCH]…)。计划经你审查后才能写代码——不再”上来就改”。
硬件资源锁引脚 / DMA / 中断优先级先冻结进 hw-lock.yaml 再编码。冲突由脚本 exit code 拦截,不靠 AI 自觉。
任务记忆落盘进度、改动、研究发现持久化在 .auto-embedded/。新会话自动注入现场、“五问重启”接着干——上下文断档不再杀死任务。
证据门禁屏蔽”应该没问题”。必须出示编译输出 / 串口日志 / 手册页码才算完成。
项目规范自我进化每个任务收尾把学到的(决策、坑、约定)沉淀回工程规范库,下次自动注入。
工具链与知识库内置24 个工具技能(编译/烧录/调试/串口/总线/分析)+ 80+ 篇离线知识库——按工程 profile(芯片/构建/OS 探测)精简装,只给相关的(aemb profile 查、aemb add 增)——AI 查表干活,不瞎编寄存器。
7 平台一次接线规则写一次,aemb init 按各平台原生语法和钩子机制装进 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Copilot、Gemini CLI、Windsurf。

前置要求

  • Node.js >= 20
  • Python >= 3.9

快速开始

# 1. 全局安装 CLI
npm install -g auto-embedded

# 2. 装进你的固件工程(--platforms 选你在用的 AI 工具,或 --all 全装)
aemb init /path/to/firmware-project -u 你的名字 --platforms claude,cursor

# 3. 在该工程用对应 AI 工具新开会话 —— 现场自动注入,直接说需求即可

各平台命令语法、日常命令、维护操作(doctor / update / uninstall)见 快速开始指南。

怎么用

用自然语言说需求,框架自动路由:

你说它做什么
帮我给 STM32F103 移植一个 SSD1306 驱动先搜本地知识库 → 评估开源驱动 → 移植适配(复用优先,不造轮子)
查手册,确认 F103 ADC 时钟上限查手册流程:搜 PDF → 提取参数 → 写回代码注释并带页码
USART1 中断为什么不触发证据优先排障:先查寄存器配置 / NVIC / 网表,再动代码
启用比赛模式,做一个平衡车控制系统6 个专职 AI 角色并行:冻结引脚与接口契约 → MATLAB 仿真过门 → 驱动+算法分头推进

工作原理

auto-embedded 用平台钩子和角色化子代理跑一个强约束循环:

  1. RESEARCH —— 识别芯片、查内置知识库、引脚规划写入 hw-lock.yaml。禁止改代码。
  2. INNOVATE → PLAN —— 对比方案,产出逐项实施清单(路径 + 函数签名 + 验证标准)。含代码的计划需你确认。
  3. EXECUTE —— 单写者 Builder 一轮一个改动点、每项给证据;每步确认后本地 git 快照。
  4. REVIEW —— 先跑机械门禁(arch-check 分层 + 硬件冲突 + 规范完整性),再实测验证;经验沉淀回 spec/。

会话开始、每轮对话、每次派子代理都经项目级钩子注入恰好相关的上下文——由各平台钩子机制保证必然发生,不靠模型记性。详见 架构原理。

资源导航

需求链接
安装、首个任务、各平台语法快速开始
RIPER-5、硬件锁、记忆机制、比赛模式核心概念
注入闭环、仓库结构、扩展平台架构原理
安装细节与排障INSTALL.md
AI 自身遵循的协议SKILL.md

FAQ

和自己手写 CLAUDE.md / AGENTS.md 有什么区别?

静态规则文件靠模型自己读、自己记——越写越臃肿,还会悄悄掉出上下文。auto-embedded 通过平台钩子分场景注入(会话开始 / 每轮 / 按子代理角色),用机械检查(脚本 exit code)守门,任务状态落盘可跨会话续作。

只能用于 Claude 吗?

不是。一次 aemb init 同时交付 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、GitHub Copilot、Gemini CLI、Windsurf,各自用原生配置和钩子机制接线;另有 7 个平台预留注册位。

会动我现有的代码吗?

不会。只写入 .auto-embedded/ 和各平台配置接线,全部记录在 manifest 里;aemb uninstall 可干净剥离(先自动备份)。

它能保证 AI 不犯错吗?

不能——也不假装能。它做的是大幅降低概率(证据要求、冻结硬件表、机械分层检查),并在高风险点强制暂停问你,而不是放任 AI 猜。硬件设计与物理实测仍然靠人。

和老项目 embedded-dev 什么关系?

本仓库就是它的继任者——原地更名。上一代 Claude 单插件的协议、知识库、比赛模式已全量吸收;原独立旧仓归档于 auto-embedded-legacy,旧链接自动重定向。

哪些事它不做?

原理图/PCB 设计、器件选型、焊接、示波器实测、量产认证。它是固件软件链路的工程执行框架——边界诚实,见 核心概念。

Star History

Star History Chart

社区与资源

许可协议

本项目采用 PolyForm Noncommercial License 1.0.0(LICENSE · 官方协议)。

个人自用、学习研究、教育与公益用途免费;任何商业用途须另行获取商业授权——包括但不限于:盈利性公司在内部使用、把本项目嵌入商业产品或服务、用它承接付费项目等。是否构成”商业用途”以协议的 Noncommercial Purposes 一节为准。

商业授权咨询请通过 GitHub Issues 联系作者。

官方仓库 • PolyForm Noncommercial 1.0.0 • 作者 DuncanY · 架构对标 Trellis