AutoProber: автоматизация летающих зондов на основе искусственного интеллекта для аппаратного взлома
Что делает AutoProber
AutoProber — это автоматизированный стек летающих зондов для хакеров аппаратного обеспечения, предназначенный для предоставления ИИ-агентам всего необходимого, чтобы перейти от обнаружения новой цели на плате к безопасному зондированию отдельных контактов. Система обрабатывает обнаружение целей, картографирование с микроскопа, движение ЧПУ с контролем безопасности, проверку зондов и контролируемое зондирование контактов.
Рабочий процесс и работа
Типичный рабочий процесс включает указание агенту загрузить проект, подключение всего оборудования, подтверждение агентом работоспособности всех компонентов, выполнение калибровки и установки в исходное положение, присоединение специального зонда и кронштейна микроскопа, а затем уведомление агента о новой цели на плате. Агент найдёт местоположение цели, сделает отдельные кадры, записывая координаты XYZ, отметит контактные площадки, контакты, микросхемы и другие особенности, объединит кадры, аннотирует карту, добавит цели для зондирования на веб-панель для одобрения или отклонения, протестирует одобренные цели и отчитается.
Управление оборудованием и безопасность
Всем оборудованием можно управлять через веб-панель, скрипты на Python или самим агентом. Проект рассматривает движение оборудования как систему управления станком, а не обычное веб-приложение. Модель безопасности требует постоянного мониторинга канала 4 осциллографа во время любого движения, причём любой триггер на канале 4, неоднозначное напряжение, сигнал тревоги ЧПУ или реальный контакт ограничения по X/Y/Z служат условием остановки. Восстановительное движение не выполняется автоматически.
Структура репозитория
apps/— Скрипты для оператора и точка входа панели управления Flaskautoprober/— Многоразовый пакет Python для ЧПУ, осциллографа, микроскопа, логирования, безопасностиdashboard/— Одностраничная веб-панель управленияdocs/— Архитектура, справочники по устройствам, операции и руководства по безопасностиcad/— Печатаемые файлы STL для текущей специальной головки инструментаconfig/— Примеры файлов окружения/конфигурации
Аппаратный стек
Протестированная архитектура использует:
- Совместимый с GRBL контроллер ЧПУ в стиле 3018 через USB-последовательный порт
- USB-микроскоп, обслуживаемый mjpg_streamer
- Осциллограф Siglent по LAN/SCPI для мониторинга безопасности на канале 4 и измерений на канале 1
- Оптический концевой выключатель, подключённый к внешнему источнику питания 5В и каналу 4 осциллографа
- Опциональная сетевая розетка с управлением для контроля питания лаборатории
Справочные компоненты
Прототип использует конкретные компоненты, включая оптический концевой выключатель, USB-микроскоп, SainSmart Genmitsu 3018-PROVer V2, Matter Smart Power Strip, осциллограф Siglent SDS1104X-E, провода Dupont, пружину от ручки или аналогичную лёгкую компрессионную пружину, и 3D-принтер для печати деталей головки инструмента.
Лицензия и статус
Репозиторий представляет собой автономный релиз-кандидат с доступом к исходному коду под лицензией PolyForm Noncommercial 1.0.0 с возможностью коммерческого контакта. Используется Python с разрешением зависимостей через uv.lock.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Открытый CLI-интерфейс использует Claude Haiku для автоматизации аудита расходов в Xero.
Разработчик выпустил инструмент с открытым исходным кодом для командной строки на Python, который использует Claude Haiku 4.5 для автоматизации аудита расходов в Xero. Инструмент следует подходу 'сначала детерминированный код, затем ИИ для заполнения пробелов', что позволяет удерживать затраты на уровне нескольких центов за запуск аудита.
Каскадный граф: Интерактивная карта энергетических ограничений ИИ и узких мест в цепочке поставок
Каскадный граф — это направленный граф знаний физической экономики, отображающий 405 узлов (драйверы, узкие места, географии, тикеры), соединённых 597 обоснованными рёбрами, чтобы проследить, как структурное давление каскадно распространяется от ограничений энергии и физики до инвестируемых активов.
Клод Код против Кодекса: Реальное тестирование сборки – 36 файлов против 28, бесконечный цикл и разница в стоимости в $0.46
Разработчик сравнивает Claude Code и Codex (через Cursor) на двух реальных задачах: бот для триажа PR и веб-интерфейс для ревью кода через WebSocket. Claude создал 36 файлов за 12 минут с нулевыми ошибками TypeScript; Codex сделал рабочий интерфейс, но попал в бесконечный цикл React. Разница в стоимости: ~$0.46.
Обновление Void-Box добавляет изолированную интеграцию OpenClaw-Telegram через микро-ВМ KVM.
Void-Box, среда выполнения с ограниченными возможностями для ИИ-агентов, теперь включает рабочий пример, запускающий OpenClaw, подключенный к Telegram, полностью изолированный в отдельных микро-ВМ KVM. Система создает микро-ВМ по требованию для каждого этапа выполнения и уничтожает их после завершения, чтобы предотвратить утечку состояния.