Agent skill
embedded-iot
Quellcode ansehen: travisjneuman/.claude
Installation
npx skills add travisjneuman/.claude --skill embedded-iot198
Installationen
EU-hosted inference API
Power your AI agent skills with open-source models.
Drop-in OpenAI-compatible API. No data leaves Europe.
MiniMax
MiniMax M3
$0.50 / $1.90
per M tokens
Z.ai
GLM 5.3 Flash
$0.20 / $0.60
per M tokens
MoonshotAI
Kimi K3
$4.00 / $18.00
per M tokens
DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
$0.40 / $1.42
per M tokens
Embedded Systems & IoT
Microcontroller Platforms
| Platform | Best For | Language | IDE |
|---|---|---|---|
| ESP32 | WiFi/BLE IoT devices | C/C++, MicroPython | PlatformIO, Arduino IDE |
| STM32 | Industrial, real-time | C/C++ | STM32CubeIDE, PlatformIO |
| Arduino | Prototyping, learning | C++ (Arduino) | Arduino IDE, PlatformIO |
| Raspberry Pi Pico | RP2040, dual-core | C/C++, MicroPython | Thonny, VS Code |
| nRF52 | BLE-focused IoT | C, Zephyr | nRF Connect SDK |
Firmware Patterns
GPIO & Peripherals
// ESP-IDF GPIO example
gpio_config_t io_conf = {
.pin_bit_mask = (1ULL << GPIO_NUM_2),
.mode = GPIO_MODE_OUTPUT,
.pull_up_en = GPIO_PULLUP_DISABLE,
.pull_down_en = GPIO_PULLDOWN_DISABLE,
.intr_type = GPIO_INTR_DISABLE,
};
gpio_config(&io_conf);
gpio_set_level(GPIO_NUM_2, 1);I2C Communication
// Read sensor via I2C
i2c_cmd_handle_t cmd = i2c_cmd_link_create();
i2c_master_start(cmd);
i2c_master_write_byte(cmd, (SENSOR_ADDR << 1) | I2C_MASTER_WRITE, true);
i2c_master_write_byte(cmd, REG_TEMP, true);
i2c_master_start(cmd);
i2c_master_write_byte(cmd, (SENSOR_ADDR << 1) | I2C_MASTER_READ, true);
i2c_master_read(cmd, data, 2, I2C_MASTER_LAST_NACK);
i2c_master_stop(cmd);
i2c_master_cmd_begin(I2C_NUM_0, cmd, pdMS_TO_TICKS(1000));
i2c_cmd_link_delete(cmd);RTOS (FreeRTOS)
// Task creation
void sensor_task(void *pvParameters) {
while (1) {
float temp = read_temperature();
xQueueSend(data_queue, &temp, portMAX_DELAY);
vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000));
}
}
xTaskCreate(sensor_task, "sensor", 4096, NULL, 5, NULL);
// Mutex for shared resources
SemaphoreHandle_t spi_mutex = xSemaphoreCreateMutex();
if (xSemaphoreTake(spi_mutex, pdMS_TO_TICKS(100)) == pdTRUE) {
spi_transfer(data);
xSemaphoreGive(spi_mutex);
}IoT Protocols
MQTT
// ESP-IDF MQTT client
esp_mqtt_client_config_t mqtt_cfg = {
.broker.address.uri = "mqtt://broker.hivemq.com",
};
esp_mqtt_client_handle_t client = esp_mqtt_client_init(&mqtt_cfg);
esp_mqtt_client_start(client);
esp_mqtt_client_publish(client, "/sensors/temp", "23.5", 0, 1, 0);Key IoT Protocols
| Protocol | Transport | Use Case |
|---|---|---|
| MQTT | TCP/TLS | Pub/sub messaging, telemetry |
| CoAP | UDP/DTLS | Constrained devices, REST-like |
| BLE | Radio | Short-range, low power |
| LoRaWAN | Radio | Long-range, low data rate |
| Matter | IP | Smart home interoperability |
Best Practices
- Power management: Deep sleep modes, wake-on-interrupt, duty cycling
- Watchdog timers: Always enable, reset periodically, catch firmware hangs
- OTA updates: Dual partition scheme, rollback on boot failure, signature verification
- Memory: Static allocation preferred, avoid heap fragmentation, use memory pools
- Testing: Hardware-in-the-loop (HIL), mock hardware interfaces for unit tests
Verwandte Skills
Mehr aus dieser Quelle: travisjneuman/.claude
So verwenden Sie diesen Skill
- 1
Install embedded-iot by running
npx skills add travisjneuman/.claude --skill embedded-iotin your project directory. Führen Sie den obigen Installationsbefehl in Ihrem Projektverzeichnis aus. Die Skill-Datei wird von GitHub heruntergeladen und in Ihrem Projekt platziert. - 2
Keine Konfiguration erforderlich. Ihr KI-Agent (Claude Code, Cursor, Windsurf usw.) erkennt installierte Skills automatisch und nutzt sie als Kontext bei der Code-Generierung.
- 3
Der Skill verbessert das Verständnis Ihres Agenten für embedded-iot, und hilft ihm, etablierte Muster zu befolgen, häufige Fehler zu vermeiden und produktionsreifen Code zu erzeugen.
Was Sie erhalten
Skills sind Klartext-Anweisungsdateien — kein ausführbarer Code. Sie kodieren Expertenwissen über Frameworks, Sprachen oder Tools, das Ihr KI-Agent liest, um seine Ausgabe zu verbessern. Das bedeutet null Laufzeit-Overhead, keine Abhängigkeitskonflikte und volle Transparenz: Sie können jede Anweisung vor der Installation lesen und prüfen.
Kompatibilität
Dieser Skill funktioniert mit jedem KI-Coding-Agenten, der das skills.sh-Format unterstützt, einschließlich Claude Code (Anthropic), Cursor, Windsurf, Cline, Aider und anderen Tools, die projektbezogene Kontextdateien lesen. Skills sind auf Transportebene framework-agnostisch — der Inhalt bestimmt, für welche Sprache oder welches Framework er gilt.
Data sourced from the skills.sh registry and GitHub. Install counts and security audits are updated regularly.