EmbedrのAIは、横にいる組み込み開発パートナーを目指す

組み込み開発でほしいAIは、単に関数を補完するだけのものではありません。ビルドログを読み、ボードを理解し、データシートを参照し、実機に近い制約を意識する必要があります。

Fix with AI

コンパイルに失敗したとき、エラーをコピーして検索する代わりに、Embedrではビルド出力をそのままAIに渡せます。エージェントはログを読み、関連ファイルを確認し、最小限の修正を提案します。

センサーやICの仕様は、コードだけではわかりません。Embedrではデータシートを取り込み、ピン配置やレジスタ、動作条件をAIの文脈にできます。

目的は「AIチャットを開く」ことではなく、組み込み開発のループを短くすることです。書く、ビルドする、直す、実機で見る。その流れの中にAIが自然に入ることを目指しています。

組み込み開発のタスクに応じて、速度、コスト、推論力の違うAIモデルを使い分ける考え方。

Embedrが目指す、ファームウェア、データシート、基板、AIエージェントをつなぐ開発体験。

大きな組み込みプロジェクトで、関数名ではなく役割や意図からコードを探す考え方。