硬核！首个AI远程调试器，AixProbe 开源了！有配套Skill技能包

AI 无法触碰硬件，是嵌入式开发的真实痛点，AixProbe 是目前开源社区里第一个系统性地尝试解决这个问题的项目。我做了一个AI远程调试器，名为AixProbe！

AI 无法触碰硬件，是嵌入式开发的真实痛点，AixProbe是目前开源社区里第一个系统性地尝试解决这个问题的项目

前言

我做了一个AI远程调试器，名为AixProbe！

它最大的亮点是

能通过MCP协议

让AI直接触碰硬件

现存的远程调试方案，比如J-Link远程调试等，操作者必须是人。

而AixProbe实现了AI agent → MCP → OpenOCD → 硬件。

演示动图

它具体能做什么？

它拥有远程调试设备的大多基础功能，同时还具备“AI”功能

MCP服务接口：接入Claude Code等AI代理。AI能远程读取硬件状态并参与调试。

AI Skill技能包：预设HardFault诊断、时钟诊断、内存诊断等流程。AI能自动分析程序崩溃或跑飞原因。

桥接模式（USB Host）：接入ST-Link/J-Link等外部调试器。能让手中旧调试器获得WiFi远程和AI能力。

内置 OpenOCD(GitHub 主线版)：基于官方最新源码交叉编译。场景：支持最新发布的芯片型号，不用你自己去费劲移植 OpenOCD。

JTAG/SWD双协议调试：兼容ARM和RISC-V架构。能调试STM32或RISC-V单片机。

WiFi 6远程烧录与调试：无线完成固件烧录、断点调试、寄存器读写。如果你的设备已装壳，或是安装在机柜离了，无需拆壳接线，也能远程调试。

UART串口桥接：串口透传与数据录制。出差也能远程抓取目标板的串口运行日志。

多电平IO适配：拨码切换3.3V/2.5V/1.8V/1.2V。能调试不同工作电压的芯片，无需额外电平转换板。

SVD文件导入：解析芯片寄存器。

直连模式（CH347F）：板载芯片直接输出JTAG/SWD信号。一根排线就能直连目标板，不依赖其他工具。

ADB调试接口：供电+ADB调试。能调试Android或嵌入式Linux设备。

CLI命令行配置：完整Linux Shell环境。能自主习惯命令行的开发者快速配置网络等参数。

GUI Web配置界面：可视化配置，自动切换SSH/ADB。不熟悉Linux指令的用户也能配置设备。

自定义按键：用户可编程。

4颗LED指示灯：显示电源/就绪等状态。能快速判断设备是否正常启动。

12V电源输入：能外接独立供电。

……

小编OS：

可以看出来，其实它的本质是一台运行嵌入式Linux的微型网关设备，其内置开源调试引擎 OpenOCD，搭载 WiFi 6 无线通信，通过 JTAG/SWD 协议与目标开发板直连，同时开放 MCP（Model Context Protocol）服务接口，使 Claude Code、Trae 等AI编程代理能够直接远程读取和操作硬件。

接下来，我们瞅瞅，这个AI调试器的硬件/软件设计方案！

硬件设计方案

作者基于嘉立创EDA，设计了一块四层板。

系统框架

CONN

PWR

T113-S3-CORE

CORE NAND

NET

JTAG

PCB图

硬件参数

主控：T113-S3
模拟开关芯片：CH442Q
DC-DC电源芯片：SY8113BADC
线性稳压器(LDO)：XC6206P252MR
NAND FLASH：GD5F1GQ4UBYIGR
无源晶振：XL2EL89COI-111YLC-24M
wifi蓝牙二合一模块：rtl8723bs
USB转换芯片：CH347F
拨码开关：DP-04RP
无源晶振：0132M4-8.000F20DTNLL
IDC刺破式连接器：HC-JN254-2-05-W
排针：HX PZ2.54-2x3P WC-A

软件说明

配套Skill技能包

专门为AiProbe开发了完整的嵌入式调试开发的技能包，涵盖日常工作场景，让AI更准确的识别调试MCU，技能主要包括：

系统配置

AixProbe提供两种配置方式，兼顾不同用户习惯：

CLI命令行模式（面向嵌入式「老炮」）：完整Linux Shell，灵活高效

GUI图形界面模式（面向初学「小白」）：Web管理界面，可视化配置专门为不懂Linux指令的小白，开发了配置上位机，上位机会自动切换连接方式，网络ssh优先，如果无网络则自动切换到ADB，上位机已经自动打包了adb工具，电脑端无需任何配置，双击单文件exe，即可运行

文章的最后

所以，AI调试器，到底带来了什么改变？

以前：

曾经，嵌入式开发是AI 编程的盲区，AI 只能看代码，出了硬件 Bug，AI只能瞎猜："是不是你线接错了？是不是你时序不对？" 猜完还得你去验证。

现在（有了 AixProbe）：

AI 能直接“操作”硬件。

它能“看”，能直接读寄存器，看到单片机停在哪里，看到内存溢出在哪里。

它能“做”，能直接烧录固件、复位、抓串口数据。

它有“脑子”，能结合你预设的 Skill（技能包），自己跑一套诊断流程，告诉你"HardFault 是因为堆栈溢出"。

改变在于：

以前是你发掘问题，询问AI，再去验证；现在AI 能查问题，省去了你发掘问题和询问问题的步骤。

但是（泼冷水）：

AI 能调好用到什么程度，取决于：

Skill 写得好不好（你得告诉 AI 遇到这种情况查哪里）。

AI 模型本身聪不聪明（给它数据了，它能不能推理出正确结论）。

同时，作者目前仅是提供了一个"黑盒 MCU 探测"的演示视频。AI 能不能真的在复杂嵌入式项目中可靠地诊断问题、给出修复建议，还需要大量实战验证。直白的说，这是一个方向正确但尚未成熟的概念。小编推荐这个项目，一方面是因为它的“新颖”，一方面更是期待更多人看到它之后，它后续的内容是否能持续“丰富”，是否能真正运用到实际“生产力”。

开源网址

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开源网址：https://oshwhub.com/guiwu1/project_rsowazwu