安装 Embed Labs CLI
使用 npm 全局安装，后续更新、插件安装和开发板环境包都由 embedlabs 命令统一管理。
npm install -g embedlabs@latest
embedlabs doctor
EMBED LABS / AI-NATIVE BOARD TOOLCHAIN
让 AI 真正操作开发板
嵌派实验室把开发板状态、能力、构建、刷写和验证封装成本地工具链，让 OpenCode / Codex 可以直接面向真实硬件执行任务。
终端原生
本地控制面
硬件可验证
opencode / dbtstatus
sample
OpenCode
Codex
dbt-agentd
$ opencode
用户: 查看当前开发板状态
⚙ dbtstatus
{
"board": "泰山派 / 1M-RK3566",
"transport": "SSH / USB ECM",
"connected_device": true,
"ssh_ready": true,
"control_service_ready": true
}
当前为脱敏真实样例
START HERE
通过 npm 安装 Embed Labs，再接入 AI 客户端
npm 包会安装统一 CLI、本地 Go Bridge 和插件安装器；登录账号后，可直接安装 Codex / OpenCode 插件，并按开发板选择本地环境包。
登录账号并安装插件
先打开控制台注册账号，完成邮箱验证码验证后创建 API Key；再把这台电脑绑定到账号并安装 Codex / OpenCode 插件。
https://api.embedboard.com/dashboard
注册 / 获取 Key
embedlabs auth login --token <key>
embedlabs plugin install all
选择开发板环境并询问硬件
先查看已支持和已安装的开发板环境，再让 AI 读取真实状态、查询能力和执行工具。
embedlabs local toolchain list查看当前开发板状态当前开发板有哪些能力NEW PARADIGM
从“人适配开发板”切换到“AI 调用开发板能力”
用户只描述目标，OpenCode / Codex 负责对话入口，Embed Labs 的本地控制面负责事实、能力约束、构建和刷写执行，最终回到真实硬件结果。
User
Terminal
OpenCode
Codex
Client UI
dbt-agentd
Status
Capability
Jobs
Runtime
TaishanPi / RP2350 / More boards
TERMINAL-FIRST STATE
状态查询就应该像用户实际使用时一样出现在终端里
状态、链路和工具结果都以终端会话返回，便于直接判断下一步能否构建、刷写或控制开发板。
codex / opencode client session
terminal
$ codex
用户: 查看当前开发板状态
⚙ dbtstatus
connected_device: true
board: 泰山派 / 1M-RK3566
transport: SSH / USB ECM
board_ip: 198.19.77.2
ssh_ready: true
control_service_ready: true
AI:
当前连接：泰山派 1M-RK3566
链路状态：USB ECM / SSH 已连接
SSH：可用；控制服务：可用查看当前开发板状态
查询泰山派支持的能力
实现交通灯，并用 local-LLVM 构建部署
还能探索哪些开发板能力？
BOARD COVERAGE
按开发板家族组织能力，而不是散落一堆脚本
当前页面展示前期支持对象；后续新板卡会按能力包和板卡家族继续接入，不需要重写 AI 调用方式。
RK3566 / 当前支持 1M-RK3566
泰山派
当前支持 1M-RK3566，覆盖状态识别、USB ECM、SSH、Loader/Maskrom、刷写、构建和板端能力。
1M-RK3566
RP2350
ColorEasyPICO2
单 USB、BOOTSEL、flash、verify、日志与初始化固件工作流。
ColorEasyPICO2
RP2350
Raspberry Pi Pico 2 W
面向 Pico 2 W 的固件生成、刷写、验证和无线能力扩展。
Pico 2 W
EXPANDING
更多开发板
通过统一状态、能力、构建和刷写协议接入，页面不把当前三种板卡表达成最终边界。
CAPABILITY DOMAINS
从“猜命令”变成“读取能力后执行”
Identify
Understand
Build
Operate
Recover
BUILD MODES
泰山派构建不只一种路径
Docker 适合隔离和可复现，local-LLVM 适合追求更高运行效率的高效开发。auto 会检查两边环境并选择可用路径。
auto
自动选择可用构建环境
docker
共享镜像 + rk-sdk-workspace
local-llvm
Mac 本地 LLVM + 官方 workspace
REAL WORKFLOWS
真实演示
这里集中展示已经发布的真实开发流程视频，从 Mac 本地开发泰山派，到 AI 修改 Qt 界面，再到协议采集驱动自动调试。
本地短演示素材
终端/客户端状态与控制
从本地 agent 读取状态，展示设备、链路、构建环境和恢复入口。
AI 修改启动 Logo
用 AI 生成修改方案，再通过工具链构建并写入开发板镜像。
LED 功能演示
从能力上下文到真实硬件反馈，展示 AI 工具不是只停留在文本里。