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version unknown

embedded-project-governance

@crichars⭐ 104 stars

A lightweight, risk-scaled workflow for AI-assisted embedded firmware development. Use when onboarding an embedded project, investigating or implementing firmware changes, working around generated code, handling shared interfaces, protocols, Flash/NVM, boot, DMA, ISR/RTOS concurrency, hardware bring-up, recovery, or target verification. Supports minimal user input and structured Issue-style tasks.

Choose how to use this skill

You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.

Adopt or update this skill from https://proskills.md/skills/other/crichars-embedded-project-governance. First identify the installation path supported by this platform, detect whether it is already installed, compare the installed version with the latest stable release, show me what will change, and only then install or update it. If no native installer is available, use the complete package or source fallback described on the page.

1. Native installer

This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.

Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.

2. Complete package recommended

Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.

No complete ProSkills package is published for this listing yet.

3. Prompt-only

Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.

Need only the instruction file?

Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.

No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.

—/10

// RATINGS

⭐GitHub Stars

⭐⭐⭐ 104 on GitHubGitHub ↗

Popular

🟢ProSkills Score

—

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// README

嵌入式项目开发治理

面向 AI 辅助嵌入式固件开发的轻量治理 Skill，让 AI 先调查和复用，再按风险实施最小正确变更，并通过项目文档沉淀开发上下文。

为什么需要

AI 可以搜索工程、分析调用链和生成代码，但在真实嵌入式项目中，问题不只是“能不能写出代码”：

没有调查项目结构就开始修改；
已有驱动、接口或工具没有复用；
简单需求被扩展成不必要的抽象、任务或依赖；
生成代码与用户代码边界不清；
忽略 DMA、ISR、RTOS 任务之间的所有权；
没有确认 Flash/NVM 的范围、对齐、寿命和掉电恢复；
把编译通过或一次通信成功当成硬件验收。

这个 Skill 关注的是 AI 如何参与嵌入式项目，而不是替代 MCU SDK、HAL、IDE、烧录器或硬件测试工具。

核心能力

调查与复用

修改前先读取项目规则、事实基线、构建文件、相关代码和调用链，检查已有驱动、BSP、SDK、HAL、RTOS、工具和测试能力，优先使用项目已有入口。

风险与授权

根据任务影响选择轻量或完整流程。涉及公共接口、协议、持久化、启动、Flash/NVM、DMA 所有权、看门狗、安全、电源或执行器时，先确认范围、恢复方式、验证方法和实现授权。

最小正确变更

不增加没有证据支持的抽象、任务、队列、锁、依赖和文件；同时保留必要的边界检查、超时、错误处理、并发保护和恢复路径。

文档沉淀与接续

把项目事实、任务决策和验证结果保存到项目中，使后续 AI 或开发者能够恢复上下文、继续任务和复查证据。

工作方式

调查
→ 复用与风险判断
→ 明确目标、范围、约束和验收
→ 提出最小方案
→ 获得授权
→ 实现与验证
→ 正确性审查和最小性审查
→ 沉淀结果

正确性审查检查必要的功能、边界、错误、并发、恢复和验证是否遗漏；最小性审查检查是否增加了重复能力、无关文件或不必要复杂度。

使用方式

简单模式

适合新手、陌生项目或信息不完整的任务：

$embedded-project-governance

项目路径：C:\work\firmware
目标或现象：串口偶尔接收不到数据。
请先调查，不要修改代码。

AI 会先从项目和权威资料中查找可确认信息。无法自行确认、且会改变方案、风险或验收的问题，再由用户决定。

结构化任务模式

适合复杂或高风险任务：

目标：<可观察结果>
范围：<文件、模块或边界>
当前问题：<现象或原因>
参考：<已有实现或文档>
限制：<不可修改项、资源、安全或兼容性限制>
验收：<如何观察成功>

不知道的内容可以写 UNKNOWN。结构化输入会减少探索范围，但不会跳过调查、风险判断和授权门禁。

从零项目

空目录也可以使用。先初始化治理文件，补充 PROJECT.md 中的已知事实和 UNKNOWN 项，再让 AI 建立第一个可验证切片。不要让 AI 在硬件信息不足时自行决定芯片配置、Flash 布局或完整架构。

项目文档

初始化后，项目中会包含：

AGENTS.md：当前项目长期遵守的 AI 开发规则；
PROJECT.md：硬件、工具链、构建方式、约束、验证环境和未知项；
.ai-governance/capability-map.md：已存在并确认过的能力、入口、所有权和验证方式；
docs/templates/requirement.md：需求、范围、约束和验收模板；
docs/templates/design.md：设计、恢复、资源和回滚模板；
docs/templates/task.md：当前任务、批准范围、风险和状态模板；
docs/templates/verification.md：构建、主机、目标板验证和剩余风险模板。

这些文件不要求每次全部填写。按任务风险选择必要记录即可。它们的作用是让信息不只存在于一次聊天中，便于任务暂停后换 AI 或换开发者继续工作。

安装

Codex

在 Codex 中输入：

请使用 $skill-installer 从 https://github.com/crichars/embedded-project-governance 安装这个 skill。

安装后新开会话，使用 $embedded-project-governance 调用。

Claude Code

将仓库克隆到 Claude Code 的个人 skills 目录：

git clone https://github.com/crichars/embedded-project-governance $HOME\.claude\skills\embedded-project-governance

然后使用 /embedded-project-governance 调用。

初始化项目

安装后，让 AI 执行：

请初始化 C:\work\my-firmware，不要覆盖已有文件。

也可以在 skill 目录中直接运行：

.\scripts\init-project.ps1 -ProjectPath C:\work\my-firmware

脚本默认保留已有文件。只有明确确认覆盖范围后，才使用 -Force。脚本目前已在 Windows PowerShell 环境验证。

文件结构

embedded-project-governance/
├─ SKILL.md
├─ agents/openai.yaml
├─ project-template/
│  ├─ AGENTS.md
│  ├─ PROJECT.md
│  ├─ .ai-governance/
│  │  └─ capability-map.md
│  └─ docs/templates/
│     ├─ requirement.md
│     ├─ design.md
│     ├─ task.md
│     └─ verification.md
├─ scripts/
│  └─ init-project.ps1
├─ README.md
└─ LICENSE

SKILL.md：AI 使用的通用工作规则；
agents/openai.yaml：Codex 界面显示信息；
project-template/：复制到实际项目中的治理文件和模板；
scripts/init-project.ps1：初始化治理文件，不分析硬件、不修改固件、不烧录。

状态与边界

任务状态按以下顺序区分：

Planned → Implemented → Build Passed → Host Verified → HW Verified → Accepted

编译通过不等于目标板验证，没有目标证据不能称为 HW Verified，没有维护者接受剩余风险不能称为 Accepted。

本项目不替代：

芯片手册、勘误和工程师的硬件判断；
IDE 构建、烧录、接线和目标板观察；
Git、Pull Request、CI、代码审查和权限管理。

它提供的是工作流约束，不是强制安全沙箱。

当前验证

已完成 Codex 和 Claude Code 的基础安装与调用验证，也测试了 GitHub 全新克隆、空项目初始化、默认不覆盖、高风险 Flash/NVM 门禁和新 AI 读取项目文档恢复任务状态。

这些验证不代表所有 AI、工具链、项目和硬件场景都已经覆盖。

反馈与贡献

欢迎实际安装试用。使用过程中如果发现流程过重、规则不合理、复用判断不准确，或嵌入式项目中还有重要的通用风险没有覆盖，可以提交 Issue 和 PR。

觉得项目有参考价值的话，欢迎点个 Star。

感谢 Linux.do 社区支持。

License

MIT

// HOW IT'S BUILT

KEY FILES

SKILL.mdREADME.md

// REPO STATS

104 stars

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