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auto-embedded —— 装进工程、跨 7 个 AI 平台的 RIPER-5 + spec 注入 + 工具链框架

Name: auto-embedded
Author: DunCanYounG-1

它是什么（与 embedded-dev 的区别）

embedded-dev 是全局单 skill 插件：refs 全局只读、靠模型自觉、frontmatter hook 对 user-skill 不生效、且只在 Claude 可用。 auto-embedded 对标 Trellis，把同一套能力做成装进每个固件工程、跨多个 AI 编码平台的基座：

项目级 hook 必然运行：aemb init 把注入接线写进工程的各平台配置（Claude settings.json、Cursor/Codex/Copilot hooks.json、Gemini settings.json、OpenCode JS 插件…），AI 工具必然执行（不依赖 skill frontmatter hook）。
项目级 spec 库：.auto-embedded/spec/（分层、可版本化、可覆盖），而非全局只读 refs。
相关性自动注入：会话起始注入阶段+spec 索引；派 Scout/Builder/Verifier 时按 per-task *.jsonl 只 push 该角色相关的 spec。
学习回流：REVIEW 用 task.py promote 把决策/约定/坑沉淀回 spec，跨会话/跨任务复利。
工具链一体化：24 个工具调用技能（编译/烧录/调试/串口/CAN/Modbus/VISA/静态分析/内存分析/RTOS/检索），脚本随框架装进 .auto-embedded/tools/，全平台都能调。
一次写、全平台交付：同一套 common 命令/技能/Agent 经占位符渲染成各平台正确语法，由各平台 configurator 写对应注入接线。

支持平台

已打通（7）：claude cursor codex opencode copilot gemini windsurf 预留位（7，注册表就绪、configurator 待实现）：kilo kiro antigravity qoder codebuddy droid pi

第一步：判断工程是否已安装

主交付物是固件且在某个工程目录时，先查该工程根有没有 .auto-embedded/：

没有 → 新接入，跑一次 init：
```
aemb init <工程根> -u <开发者名> --platforms claude,cursor,codex   # 或 --claude --cursor …，或 --all
```
会脚手架 .auto-embedded/（运行时内核 + spec + 24 工具脚本）+ 写各平台注入接线/agents/skills/commands + 智能合并配置文件（settings.json/hooks.json/config.toml/package.json，只增删 aemb 片段）。安装后在该工程新开一个会话，注入 hook 就会自动带出现场。
已有 → 接线已在注入现场。读注入的 <auto-embedded-session> 块 + .auto-embedded/workflow.md，按 RIPER-5 推进。

日常驱动用 slash 命令 / 技能（init 已写进工程）： /aemb:start <标题> · /aemb:continue · /aemb:finish-work · /aemb:status（Cursor 等为 /aemb-…，Codex 为 $aemb-…）。

命令速查

脚手架（aemb = npm 全局安装出的命令；或 node dist/cli/index.js）：

aemb init   <工程> -u <名> [--platforms a,b | --<平台> … | --all]   # 安装运行时 + 选定平台接线
aemb update <工程>            # 升级 managed（脚本/hooks/agents/commands/工具），保留 spec/tasks/用户改动
aemb doctor <工程>            # 体检 7 平台接线
aemb check  <工程> [--arch|--hw|--spec|--json]   # 机械门禁
aemb backup <工程>            # 备份 .auto-embedded/
aemb uninstall <工程>         # 按 manifest 剥除 aemb 片段 + 删 .auto-embedded（先备份）

底层脚本（slash 命令内部调它，也可直接用）：

python .auto-embedded/scripts/task.py start "<标题>" | phase PLAN | select builder spec/architecture/index.md "原因" | promote conventions "<学习>" | list | journal "<摘要>" | archive

工作流（RIPER-5，权威在工程的 workflow.md）

每条回复开头声明 [MODE: 阶段]。默认 RESEARCH 起；含写代码的清单项进 EXECUTE 前必须过 PLAN 审查门并获用户确认。

阶段	干什么	角色
RESEARCH	查芯片/库、读 spec、引脚规划写 hw-lock.yaml、证据写 research.md	Scout(只读)
INNOVATE	评候选方案	—
PLAN	出实施清单（路径+签名+寄存器+验证标准+review+层级）；零占位符	—
EXECUTE	按轮次最小实现，每轮带 trace_id+验证标准+证据；本地 git 快照	Builder(单写者)
REVIEW	验证门→硬件合规(对照 hw-lock)→分层门禁→promote 回流	Verifier(只审)

多文件/长任务按 Scout→Builder→Verifier 分权，同一时刻只一个 Builder 写。派 Agent：aemb-scout|aemb-builder|aemb-verifier，hook（push 平台）或 prelude（pull 平台 Codex/Copilot/Gemini 子 Agent）会按角色注入相关 spec。

工具调用技能（24，全量目录）

24 是全量目录。aemb init 按工程 profile（芯片/构建/OS 探测）精简装：例如纯 STM32+Keil 工程只装 build-keil/flash-*/debug-* 等相关技能，不装 build-idf/build-scons。全量装用 aemb init --full；事后增减用 aemb add/remove <pack>；查当前装了什么用 aemb profile。

脚本随框架装进 .auto-embedded/tools/<skill>/scripts/，按需用 python 调；SKILL 描述自动触发：

编译：build-cmake build-iar build-idf build-keil build-makefile build-platformio build-scons（RT-Thread）
烧录：flash-idf flash-jlink flash-keil flash-openocd flash-platformio
调试：debug-gdb-openocd debug-jlink debug-platformio
观测/分析：serial-monitor static-analysis memory-analysis rtos-debug
总线/仪器：can-debug modbus-debug visa-debug
驱动：peripheral-driver（开源驱动搜索→评估→适配/骨架；方法论见 .auto-embedded/refs/stm32-hal/）
检索：zhihu-search（知乎站内问答检索）

知识库与专项流程（自上一代 embedded-dev 全量吸收，按需加载）

上一代 embedded-dev 的离线知识库与专项流程已 bundle 进运行时，随 aemb init 装入工程，按需读取（不自动全量注入，防撑爆上下文）：

.auto-embedded/refs/（80+ 篇）—— STM32/GD32 API、引脚规划、IMU、故障分类、编码规范、驱动移植、竞赛清单/契约…总览见 refs/index.md；refs/stm32-hal/ 为 STM32 HAL 方法论 + BSP 模板领域包。
.auto-embedded/modes/（13 个专项流程）—— RIPER-5 主干外的专项工作流：competition（比赛 6-Agent + CP 门禁）、datasheet-lookup、netlist-lookup、gd32-board、mspm0-board、rtos-rtthread、seekfree-lib、matlab-*、industrial-data-acquisition、mcp-healthcheck、workflow-orchestration。总览见 modes/index.md。

比赛模式：用户说"启用比赛模式"时进入 .auto-embedded/modes/competition.md，由 6 个专职 subagent 并行推进： embedded-arch（唯一决策者/路由/集成）· embedded-drv（驱动）· embedded-alg（算法）· embedded-matlab（MATLAB 仿真）· embedded-qa（验证门）· embedded-report（报告），配合 CP-0~CP-5 决策门与 Defect Ticket 回派协议。并行编排完整支持 Claude；其余平台装入 agent 定义但派发受限（Codex 禁 spawn、Copilot 无 Task 映射），降级为单代理按 modes/competition.md 顺序走 CP 门禁。日常 RIPER-5 仍用 aemb-scout/builder/verifier 三角色。

spec 库（项目级，可演进）

.auto-embedded/spec/ 五层（见各 index.md）：architecture（六层模型+ARCH-1~8）、conventions（证据优先/复用优先/ISR/临界区/Git 快照）、hardware（事实基线 + 机器可读 hw-lock.yaml）、guides（思维清单）、governance（记忆边界）。新增/改约定就改对应 index.md；REVIEW 用 promote 沉淀，下次自动注入。

架构（开发者向）

src/types/ai-tools.ts（平台注册表数据）→ src/configurators/*（每平台行为 + shared.ts 占位符渲染 + merge.ts 配置合并 + hooks.ts 共享 hook 分发）→ templates/（common/ 共享 body、shared-hooks/ 三个 Python hook、<平台>/ 私有模板、auto-embedded/ 运行时内核 + 工具脚本）。新增平台：加注册表条目 + 写 configurators/<平台>.ts + 在 configurators/index.ts 注册。

自测

bash tests/test-auto-embedded.sh

临时工程里 init --all 并断言整条闭环（7 平台脚手架/doctor/幂等/内核/工具脚本 shared 导入/SessionStart+面包屑+子 Agent 注入/卸载全清）。

Use it

Copy one of these into your project. Installing also returns the manifest and these snippets.

yaml

targets:
  - https://api.opensmartroute.ai/api/v1/registry/duncanyoung-1-auto-embedded-auto-embedded/manifest   # or paste the manifest below

Manifest

An Open Capability Manifest: the router reads it to know what this does, what it costs and when to pick it.

duncanyoung-1-auto-embedded-auto-embedded.ocm.jsonjson

{
  "ocm": "1",
  "id": "duncanyoung-1-auto-embedded-auto-embedded",
  "kind": "skill",
  "name": "auto-embedded",
  "description": "全平台嵌入式 AI 开发框架（对标 Trellis）：把 RIPER-5 五阶段协议 + 四文件记忆 + 分层架构门禁 + Scout/Builder/Verifier 多 Agent + 24 个工具调用技能（build/flash/debug/serial/can/modbus/visa/static/memory/rtos/scons），做成『装进工程、项目级 hook 必然运行、按角色自动注入相关 spec、REVIEW 学习回流』的闭环，并一次写、全平台交付（Claude/Cursor/Codex/OpenCode/Copilot/Gemini/Windsurf）。用 `aemb init` 在固件工程里安装运行时与各平台注入接线。当用户要为 STM32/ESP32/GD32/MSPM0/RISC-V/国产 MCU 工程搭建可复用开发规范基座、让约定自动注入、跨会话可恢复、编译/烧录/调试一体化，或问到 auto-embedded/aemb/spec 注入/项目级 hook/全平台时使用。不适用于纯 Web/移动/桌面软件或与硬件无关的通用 C/C++。",
  "publisher": "DunCanYounG-1",
  "version": "1.0.0",
  "capabilities": {
    "domains": [
      "coding",
      "travel"
    ],
    "tags": [
      "skill-md",
      "auto-embedded",
      "aemb",
      "spec",
      "hook",
      "riper-5",
      "scout",
      "builder",
      "verifier",
      "hw-lock"
    ],
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      "en"
    ]
  },
  "quality_prior": 0.6,
  "examples": [
    "全平台嵌入式 AI 开发框架（对标 Trellis）：把 RIPER-5 五阶段协议 + 四文件记忆 + 分层架构门禁 + Scout/Builder/Verifier 多 Agent + 24 个工具调用技能（build/flash/debug/serial/can/modbus/visa/static/memory/rtos/scons），做成『装进工程、项目级 hook 必然运行、按角色自动注入相关 spec、REVIEW 学习回流』的闭环，并一次写、全平台交付（Claude/Cursor/Codex/OpenCode/Copilot/Gemini/Windsurf）。用 `aemb init` 在固件工程里安装运行时与各平台注入接线。当用户要为 STM32/ESP32/GD32/MSPM0/RISC-V/国产 MCU 工程搭建可复用开发规范基座、让约定自动注入、跨会话可恢复、编译/烧录/调试一体化，或问到 auto-embedded/aemb/spec 注入/项目级 hook/全平台时使用。不适用于纯 Web/移动/桌面软件或与硬件无关的通用 C/C++。"
  ],
  "primary": false,
  "metadata": {
    "source": {
      "provider": "github",
      "repository": "https://github.com/DunCanYounG-1/auto-embedded",
      "path": "SKILL.md",
      "ref": "1e1fce0370c0a4cb78d9403f52bc988683cd5cfd",
      "url": "https://github.com/DunCanYounG-1/auto-embedded/blob/1e1fce0370c0a4cb78d9403f52bc988683cd5cfd/SKILL.md",
      "key": "DunCanYounG-1/auto-embedded/SKILL.md"
    }
  },
  "instructions": "# auto-embedded —— 装进工程、跨 7 个 AI 平台的 RIPER-5 + spec 注入 + 工具链框架\n\n## 它是什么（与 embedded-dev 的区别）\n\n`embedded-dev` 是**全局单 skill 插件**：refs 全局只读、靠模型自觉、frontmatter hook 对 user-skill 不生效、且只在 Claude 可用。\n`auto-embedded` 对标 Trellis，把同一套能力做成**装进每个固件工程、跨多个 AI 编码平台的基座**：\n\n- **项目级 hook 必然运行**：`aemb init` 把注入接线写进工程的各平台配置（Claude `settings.json`、Cursor/Codex/Copilot `hooks.json`、Gemini `settings.json`、OpenCode JS 插件…），AI 工具必然执行（不依赖 skill frontmatter hook）。\n- **项目级 spec 库**：`.auto-embedded/spec/`（分层、可版本化、可覆盖），而非全局只读 refs。\n- **相关性自动注入**：会话起始注入阶段+spec 索引；派 Scout/Builder/Verifier 时按 per-task `*.jsonl` 只 push 该角色相关的 sp",
  "cost": {
    "context_tokens": 1378
  }
}

Fetch it by URL: GET /api/v1/registry/duncanyoung-1-auto-embedded-auto-embedded/manifest?version=1.0.0

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