cleanyourtv-app
A community-built phone app for Clean Your TV: clean up an Android TV from your phone. No laptop, no coding agent, nothing uninstalled.
Primary embedded development skills
Translation pending
OtherGitHub @DunCanYounG-1Self-installOwner unconfirmed
Paste into Claude or ChatGPT for installation instructions suited to your environment.
Have you tried it? One tap is enough. No sign-in needed.
Repository information has not been collected yet.
No updates detected yet. GitHub releases will appear here.
The maker's introduction consists of the line above. Read the repository README for more details. Repository README ↗
Loading the full README.
Read the full README ↗| 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。 |
# 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。
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 |
auto-embedded 用平台钩子和角色化子代理跑一个强约束循环:
hw-lock.yaml。禁止改代码。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。
| 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 |
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。