embedded-software-engineer-agent：受控可审查的嵌入式软件开发Agent规则库

embedded-software-engineer-agent是一套针对Codex、ChatGPT、Claude的嵌入式软件工程师Agent规则仓库，旨在解决AI辅助嵌入式开发中精确性不足、易产生幻觉代码的问题。项目核心理念为受控开发与审查优先，通过严格Prompt约束和工作流设计，让AI按阶段、可验证地推进开发，而非一次性生成完整工程，确保资料不全时不胡乱编写代码。

嵌入式开发对精确性要求极高，寄存器配置错误可能导致硬件损坏，时序问题易引发系统不稳定。AI在资料不全时易"幻觉"出错误代码，传统AI代码生成工具常一次性输出完整工程，缺乏验证环节，难以满足生产级开发需求。这些问题促使项目探索受控、可审查的AI辅助开发模式。

项目提供四类核心交付物构建完整规则体系：

1. Prompt：明确AI角色、边界与禁止行为（如资料不全时禁止写代码）；
2. Workflow：将开发拆分为资料审查、关键追问、模块拆解、单模块开发/验证、系统集成、回归测试七个阶段；
3. Templates：结构化模板（如项目信息收集、硬件审查、模块计划等）确保输出可追踪；
4. Examples：真实场景示例（如STM32外设开发）展示规则应用。

适用场景：V1支持单MCU/SoC项目（如STM32）、常见外设（UART/SPI/I2C等）、裸机/轻量RTOS；不支持Linux BSP、复杂GUI、多核异构等场景。 使用方式：

• 最稳妥：提供整个仓库+项目资料；
• 最轻量：复制system.md+rules.md+output_contract.md；
• 最工程化：持续填写templates沉淀团队文档。 最小示例：用户提供STM32F407资料与需求后，Agent先审资料、提关键问题、拆解模块，再分阶段开发验证。

维度	传统AI代码生成器	embedded-software-engineer-agent
开发模式	一次性生成	分阶段、可验证
资料要求	可有可无	必须审查
代码来源	AI"想象"	官方优先
质量保证	无	单模块验证+集成测试
可审查性	低	高（完整模板记录）
适用场景	原型验证	生产级开发

项目价值：将AI定位为"技术审查+模块开发助手"，既发挥AI信息处理能力，又保留人类工程师决策权，提供可预测、可验证的开发辅助，适合生产级嵌入式项目。

协作指南：聚焦规则、模板与示例；新增规则优先并入现有文件；提交改动需说明解决的工程问题；坚守"官方优先、阶段控制、验证闭环"原则。 工程化建议：推荐采用最工程化模式，在项目推进中持续填写templates文档，将Agent输出转化为团队可复用的工程资产，确保开发过程可追溯、可交接。