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搜索嵌入式，共找到 33 条记录

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ARM Cortex-M 嵌入式固件开发

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sickn33/antigravity-awesome-skills

专注于ARM Cortex-M微控制器（如STM32、Teensy）的底层嵌入式固件和驱动开发。能够设计和实现完整的、可编译的驱动模块，覆盖I²C、SPI、UART等多种总线协议。精通实时操作系统、多任务并发模型，并能处理硬件级的内存屏障、DMA同步和缓存一致性问题，确保系统高性能和稳定性。

专业C语言系统级开发

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专业指导，用于编写高效率、内存安全且健壮的C语言代码。它涵盖了系统编程的最佳实践，包括严格的内存管理（malloc/free）、高级指针操作、POSIX标准、多线程（pthreads）和嵌入式系统约束。重点强调静态分析、全面的错误处理和性能调优，适用于复杂、底层的系统任务。

开源嵌入向量数据库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据，支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成（RAG）、语义搜索和文档检索，特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。

文档模板与电子签名工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能用于构建基于模板的自动化文档工作流。核心功能包括创建可重用的合同模板、通过API批量生成包含预填字段的文档，并支持为公网或匿名用户设置直接签名链接。适用于需要高度流程化、可嵌入式签名的商业场景。

嵌入式系统专家流程

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Jeffallan/claude-skills

为嵌入式开发者提供 MCU 规格分析、RTOS 驱动实现、外设配置与中断处理等全流程指导，强调资源优化、功耗与时间约束管理，并通过静态分析和逻辑分析仪验证实时行为。

嵌入式固件分析与逆向工程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了一套完整的嵌入式固件分析和逆向工程工作流。内容涵盖了从硬件层面的数据提取（如UART、JTAG、SPI Dump），到文件系统解析（SquashFS, JFFS2），再到使用Ghidra等工具进行二进制代码分析，以及识别缓冲区溢出、命令注入等常见安全漏洞，是安全研究人员的必备技能。

嵌入式固件恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具集用于对嵌入式设备（如路由器、物联网设备、UEFI/BIOS）的固件镜像进行深度安全分析。它通过固件提取、文件系统完整性检测、二进制逆向工程和底层分析，帮助用户识别和检测植入的恶意软件、后门、引导程序和系统级的非授权修改。

物联网安全评估与渗透测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于对整个物联网生态系统进行全面安全评估。它涵盖了物理硬件、嵌入式固件、网络通信和云API等多个层面。通过硬件调试（如JTAG/UART）、固件逆向工程、网络协议分析和云端模拟攻击，帮助用户发现智能设备堆栈中的所有安全漏洞。

Abridge EHR集成与认证配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了Abridge临床AI平台认证和集成凭证的设置流程。它指导用户如何连接到主要的电子健康记录系统（如Epic、Athena），通过OAuth 2.0和FHIR R4标准，实现安全、合规的嵌入式AI文档记录功能。

Grammarly API迁移深度解析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能深入指导开发者如何将过时的Grammarly Text Editor SDK迁移到最新的REST API。它详细介绍了从客户端嵌入式SDK到服务器端API调用模式的架构转变，并演示了如何使用新的API实现写作评分、AI检测和抄袭检测等功能。

HubSpot集成架构模式指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了三种可扩展的HubSpot集成架构模式。它帮助开发者根据项目规模（从小型的MVP到大型企业级应用）选择最佳设计方案。内容涵盖了嵌入式客户端、服务层（Service Layer）和专用API网关（Gateway）等关键模式，适用于构建高性能、高稳定性的CRM系统。

LangChain提示工程与版本控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能为LangChain应用提供了专业的提示工程解决方案。它解决了代码中嵌入式提示字符串易出错的问题，指导开发者将提示集中化并版本化。核心功能包括利用LangSmith平台进行提示的发布、回滚和A/B测试，通过固定的Commit Hash实现生产环境的稳定版本锁定，确保LLM应用的提示层可靠性。

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