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

Nexus: протокол взаимодействия ИИ с открытым исходным кодом, обеспечивающий обнаружение, доверие и платежи.
Nexus — это самодостаточный протокол, который позволяет ИИ-агентам находить друг друга, договариваться об условиях, проверять ответы и обрабатывать микроплатежи без участия человека. Он включает пять уровней: обнаружение, доверие, протокол, маршрутизация и федерация, имеет 66 тестов и лицензию MIT.

Навык OpenClaw для локальной транскрипции встреч с помощью Whisper
Новый навык OpenClaw под названием ghostmeet обеспечивает локальную транскрипцию встреч с использованием Whisper. Он захватывает аудио с вкладок браузера через расширение Chrome и может генерировать сводки с помощью Claude, причём всё аудио и транскрипция обрабатываются локально на вашем компьютере.

Навыки агента SwiftUI: Улучшение разработки интерфейсов с помощью ИИ
SwiftUI Agent Skill — это инструмент с открытым исходным кодом, который использует ИИ для улучшения разработки представлений SwiftUI, внедряя лучшие практики и оптимизации.

Подключение OpenClaw к Qwen2.5: осуществимость и соображения
Исследуйте возможность подключения OpenClaw к локальной модели Qwen2.5 Coder с 7 миллиардами параметров, чтобы решить проблемы с лимитом запросов при использовании API Gemini 3.