docs: 更新 Claude Code 插件高效运用指南 (加 embed-ai-tool 3 个嵌入式 skill)

补充内容:
- 一、资源总览: 新增 "embed-ai-tool 嵌入式专项 Skills (3 个)" 行
- 五、自动触发表: 加 serial-monitor / rtos-debug / static-analysis 触发关键词
- 五、协同表: 加 embed-ai-tool 与插件配合的工作流
- 八、新电脑环境恢复指南:
  * 新增步骤 3.1.5 安装 embed-ai-tool 3 个 skill (git clone + cp)
  * 8.3 恢复内容清单新增 embed-ai-tool 行
  * 可选依赖工具说明 (pyserial / cppcheck / llvm)

3 个 skill 用途:
- serial-monitor: 串口抓包/日志分析 (避免手动复制粘贴日志)
- rtos-debug: FreeRTOS 任务/栈/死锁分析
- static-analysis: cppcheck/clang-tidy/MISRA-C 静态扫描

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

Claude Code插件高效运用指南.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Claude Code 插件高效运用指南
 
-> 更新日期: 2026-04-13（新增 GSD 执行框架 + 完善工具链全景）
+> 更新日期: 2026-05-19（新增 embed-ai-tool 3 个嵌入式专项 skill：serial-monitor / rtos-debug / static-analysis）
 > 适用环境: macOS / Claude Code 2.1.79+ / ESP32 嵌入式开发
 
 ---
@@ -14,6 +14,7 @@
 | **GSD 执行框架** | **68 个 Skills** | 防上下文腐烂、任务编排、context monitor、原子提交 |
 | 自定义 Skills (~/.claude/skills/) | 11 个 | ESP32 专用 6 个 + RK3588/Linux 驱动 4 个 + 硬件驱动工作流 1 个 |
 | 第三方 Skills (~/.claude/skills/) | 7 个 | find-skills、tmux、summarize、tavily-research、embedded-systems、think、health |
+| **embed-ai-tool 嵌入式专项 Skills** | **3 个** | serial-monitor（串口抓包/日志分析）、rtos-debug（FreeRTOS 任务/栈/死锁）、static-analysis（cppcheck/clang-tidy/MISRA-C） |
 | 内置 Skills | 6 个 | simplify、loop、claude-api、schedule、update-config、keybindings-help |
 
 ---
@@ -567,6 +568,9 @@ allowed-tools: Bash, Read, Grep, Glob    # 可选，限制可用工具
 | **embedded-systems** | 涉及固件开发、RTOS、中断处理、DMA、功耗优化、裸机编程、volatile 声明等通用嵌入式工程原则 |
 | **think** | 新功能、架构决策前。质疑需求、压力测试设计、提供 2-3 方案对比（不用于小 Bug 修复） |
 | **health** | Claude 行为异常、hooks 失效、Skills 配置冲突时。审计六层配置栈，按严重程度分级报告 |
+| **serial-monitor** | 说"抓串口"、"看串口日志"、"识别串口"、需要监控 UART 启动日志或断言输出 |
+| **rtos-debug** | 说"FreeRTOS 任务"、"栈水位"、"死锁"、"线程感知调试"、`pxCurrentTCB`、`uxTaskGetSystemState` |
+| **static-analysis** | 说"静态分析"、"cppcheck"、"clang-tidy"、"MISRA-C"、提交前缺陷扫描 |
 
 ### ESP32 Skills 与插件配合
 
@@ -579,6 +583,14 @@ allowed-tools: Bash, Read, Grep, Glob    # 可选，限制可用工具
 | esp-code-review | "帮我审查代码" | 先 esp-code-review → 再 `/review-pr` 双重审查 |
 | esp-driver | "写一个I2C驱动" | `/feature-dev` 设计 → esp-driver 生成 → `/code-review` 审查 |
 
+### embed-ai-tool 嵌入式专项 Skills 与插件配合
+
+| Skill | 触发方式 | 与插件配合 |
+|-------|---------|-----------|
+| **serial-monitor** | "抓串口" / "看启动日志" / "识别 ESP32 串口" | serial-monitor 抓日志 → esp-analyze-log 解析 → `/revise-claude-md` 记录 |
+| **rtos-debug** | "FreeRTOS 任务栈不够" / "死锁分析" / "看 pxCurrentTCB" | rtos-debug 分析任务/栈/优先级 → esp-troubleshoot 排障 → `/commit` 记录修复 |
+| **static-analysis** | "提交前静态扫描" / "cppcheck 一下" / "MISRA-C 检查" | static-analysis 扫描 → esp-code-review 二次审查 → `/commit-push-pr` 发布 |
+
 ### RK3588/Linux 驱动 Skills 与插件配合
 
 | 自定义 Skill | 触发方式 | 与插件配合 |
@@ -697,6 +709,40 @@ npx skills add tw93/Waza@think -g -y
 npx skills add tw93/Waza@health -g -y
 ```
 
+#### 步骤 3.1.5：安装 embed-ai-tool 嵌入式专项 Skills（3 个）
+
+这 3 个 skill 是手动从 GitHub 仓库 `LeoKemp223/embed-ai-tool` 复制的，不通过 `npx skills add`：
+
+```bash
+# 临时 clone
+cd /tmp && git clone --depth 1 https://github.com/LeoKemp223/embed-ai-tool.git
+
+# 复制 3 个 skill 到 ~/.claude/skills/
+cp -r /tmp/embed-ai-tool/skills/serial-monitor   ~/.claude/skills/
+cp -r /tmp/embed-ai-tool/skills/rtos-debug        ~/.claude/skills/
+cp -r /tmp/embed-ai-tool/skills/static-analysis   ~/.claude/skills/
+
+# 复制 shared 公共模块 (rtos-debug / static-analysis 依赖 tool_config.py 等)
+mkdir -p ~/.claude/skills/shared
+cp /tmp/embed-ai-tool/shared/*.py             ~/.claude/skills/shared/
+cp /tmp/embed-ai-tool/shared/platform-compatibility.md ~/.claude/skills/shared/
+
+# 清理
+rm -rf /tmp/embed-ai-tool
+```
+
+**可选：安装这 3 个 skill 依赖的外部工具**（用到才装，不强制）:
+
+```bash
+# serial-monitor 依赖
+pip3 install pyserial
+
+# static-analysis 依赖
+brew install cppcheck llvm  # llvm 自带 clang-tidy
+```
+
+> **注意**：脚本调用走 `python3 ~/.claude/skills/<skill>/scripts/<script>.py`，依赖未装时 skill 会提示安装命令。
+
 #### 步骤 3.2：安装 GSD 执行框架
 
 GSD（Get Shit Done）是防上下文腐烂的任务编排框架，安装后自动启用 context monitor hook：
@@ -743,6 +789,7 @@ idf.py --version    # 应输出 ESP-IDF v5.4.2
 | 本指南文档 | Git 备份 | ❌ | clone 后自动生效 |
 | 插件代码（9 个插件） | 远程下载 | ✅ | 执行 `claude plugins install`（步骤 3） |
 | 第三方 Skills（7 个） | 远程下载 | ✅ | 执行 `npx skills add`（步骤 3.1） |
+| **embed-ai-tool 嵌入式专项 Skills（3 个）** | **GitHub clone** | **✅** | **执行 `git clone + cp`（步骤 3.1.5）** |
 | GSD 执行框架（68 个 Skills） | 远程下载 | ✅ | 执行 `npx get-shit-done-cc@latest`（步骤 3.2） |
 | Claude Code 程序 | npm 远程 | ✅ | 执行 `npm install -g` |
 | ESP-IDF v5.4.2 | GitHub | ✅ | 执行 `git clone` + `install.sh` |

main/dzbj/ai_chat_ui_eaf.c

@@ -96,31 +96,35 @@ typedef struct {
 } eaf_emotion_map_t;
 
 static const eaf_emotion_map_t s_emotion_map[] = {
-    // 默认/积极 → m06
-    {"neutral",     "hiyori_m06.eaf"},
-    {"happy",       "hiyori_m06.eaf"},
-    {"laughing",    "hiyori_m06.eaf"},
-    {"funny",       "hiyori_m06.eaf"},
-    {"loving",      "hiyori_m06.eaf"},
-    {"relaxed",     "hiyori_m06.eaf"},
-    {"delicious",   "hiyori_m06.eaf"},
-    {"kissy",       "hiyori_m06.eaf"},
-    {"confident",   "hiyori_m06.eaf"},
-    {"silly",       "hiyori_m06.eaf"},
-    {"blink",       "hiyori_m06.eaf"},
-    {"curious",     "hiyori_m06.eaf"},
-    // 思考/疲倦 → m07
-    {"sleepy",      "hiyori_m07.eaf"},
-    {"thinking",    "hiyori_m07.eaf"},
-    {"confused",    "hiyori_m07.eaf"},
-    {"embarrassed", "hiyori_m07.eaf"},
-    {"dizzy",       "hiyori_m07.eaf"},
-    // 负面/严肃 → 暂用 m07（m03 未导入）
+    // 22 种情绪 → 8 张 EAF (m01~m08, 2026-05-20 全 8 张接入)
+    // 注: 具体动作内容需要用户在 EAF Packer 中确认后调整, 当前是按情绪类别 +
+    //     编号顺序的初版分配, 烧录后看效果再精准调整
+    // 默认/积极组 (12 → m01..m05 均分, 每张约 2-3 种情绪)
+    {"neutral",     "hiyori_m01.eaf"},
+    {"happy",       "hiyori_m01.eaf"},
+    {"blink",       "hiyori_m01.eaf"},
+    {"laughing",    "hiyori_m02.eaf"},
+    {"funny",       "hiyori_m02.eaf"},
+    {"curious",     "hiyori_m02.eaf"},
+    {"loving",      "hiyori_m03.eaf"},
+    {"relaxed",     "hiyori_m03.eaf"},
+    {"delicious",   "hiyori_m04.eaf"},
+    {"kissy",       "hiyori_m04.eaf"},
+    {"confident",   "hiyori_m05.eaf"},
+    {"silly",       "hiyori_m05.eaf"},
+    // 思考/疲倦组 (5) → m06
+    {"sleepy",      "hiyori_m06.eaf"},
+    {"thinking",    "hiyori_m06.eaf"},
+    {"confused",    "hiyori_m06.eaf"},
+    {"embarrassed", "hiyori_m06.eaf"},
+    {"dizzy",       "hiyori_m06.eaf"},
+    // 负面/严肃组 (3) → m07
     {"sad",         "hiyori_m07.eaf"},
     {"crying",      "hiyori_m07.eaf"},
     {"angry",       "hiyori_m07.eaf"},
-    {"surprised",   "hiyori_m07.eaf"},
-    {"shocked",     "hiyori_m07.eaf"},
+    // 惊讶组 (2) → m08
+    {"surprised",   "hiyori_m08.eaf"},
+    {"shocked",     "hiyori_m08.eaf"},
 };
 #define EMOTION_MAP_SIZE (sizeof(s_emotion_map) / sizeof(s_emotion_map[0]))
 
@@ -153,6 +157,13 @@ static int find_cache_index_by_name(const char *name) {
             return i;
         }
     }
+    // Fallback: 找不到精确匹配时 (例如 PoC 阶段 bin 里只有一张表情但代码映射到 m06/m07),
+    // 用 cache 里第一个可用 EAF 替代, 保证设备能显示动画 (验证阶段方便用)
+    // 注: 实际产品阶段所有情绪都该有对应 EAF, 这条 fallback 仅 PoC 兜底
+    if (s_eaf_cache_count > 0 && s_eaf_cache[0].data) {
+        ESP_LOGW(TAG, "Asset %s 不在 cache, fallback 到 %s", name, s_eaf_cache[0].name);
+        return 0;
+    }
     return -1;
 }
 
@@ -186,8 +197,11 @@ static esp_err_t switch_emotion_by_asset(const char *asset_name) {
     };
     gfx_anim_set_src_desc(s_anim_obj, &src);
 
-    // 居中显示，hiyori 209×360 居中放 360×360 屏
-    gfx_obj_align(s_anim_obj, GFX_ALIGN_CENTER, 0, 0);
+    // 贴底显示, 让 240×320 数字人脚部紧贴屏底
+    //   底部 40px (= 360-320) 给数字人脚部 (跟之前 360×360 EAF 视觉一致)
+    //   顶部 40px 留透明空白 (chroma key 透明, 露出背景图)
+    //   字幕 56 高度在数字人上层 (z-index), 显示时覆盖最下方约 56px (含脚部)
+    gfx_obj_align(s_anim_obj, GFX_ALIGN_BOTTOM_MID, 0, 0);
 
     // 全部帧 + EAF_DEFAULT_FPS + 永远循环
     gfx_anim_set_segment(s_anim_obj, 0, 0xFFFFFFFF, EAF_DEFAULT_FPS, true);
@@ -260,14 +274,22 @@ void ai_chat_screen_init(void) {
     }
     uint32_t file_count = header[12] | (header[13] << 8) | (header[14] << 16) | (header[15] << 24);
     ESP_LOGI(TAG, "  MMAP file_count=%u", (unsigned)file_count);
+    // 自动适配新旧两版 EAF Packer 的 MMAP 格式 (2026-05-20 新版 Packer entry 变 32B)
+    //   旧版: header[8] = 0x10, entry 28B = name(16) + size(4) + offset(4) + pad(4)
+    //   新版: header[8] = 0x14, entry 32B = name(16) + reserved(4) + size(4) + offset(4) + pad(4)
+    const bool is_new_mmap = (header[8] == 0x14);
+    const size_t ENTRY_SIZE = is_new_mmap ? 32 : 28;
+    const size_t FSIZE_OFFSET   = is_new_mmap ? 20 : 16;
+    const size_t FOFFSET_OFFSET = is_new_mmap ? 24 : 20;
+    ESP_LOGI(TAG, "  MMAP 版本=%s, ENTRY_SIZE=%zu",
+             is_new_mmap ? "新版(0x14)" : "旧版(0x10)", ENTRY_SIZE);
     // 跳过 reserved 16B 到 entry table 起点 (0x20)
     fseek(f, 0x20, SEEK_SET);
-    const size_t ENTRY_SIZE = 28;  // 16 + 4 + 4 + 4
     const size_t DATA_START = 0x20 + file_count * ENTRY_SIZE;
 
     s_eaf_cache_count = 0;
     for (uint32_t i = 0; i < file_count; i++) {
-        uint8_t entry[28];
+        uint8_t entry[32];  // 按最大 entry 大小分配, 兼容旧/新版
         fseek(f, 0x20 + i * ENTRY_SIZE, SEEK_SET);
         if (fread(entry, 1, ENTRY_SIZE, f) != ENTRY_SIZE) {
             ESP_LOGE(TAG, "  entry[%u] 读取失败", (unsigned)i);
@@ -276,8 +298,14 @@ void ai_chat_screen_init(void) {
         char name[17] = {0};
         memcpy(name, entry, 16);
         name[16] = '\0';
-        uint32_t fsize = entry[16] | (entry[17] << 8) | (entry[18] << 16) | (entry[19] << 24);
-        uint32_t foffset = entry[20] | (entry[21] << 8) | (entry[22] << 16) | (entry[23] << 24);
+        uint32_t fsize = entry[FSIZE_OFFSET]
+                       | (entry[FSIZE_OFFSET + 1] << 8)
+                       | (entry[FSIZE_OFFSET + 2] << 16)
+                       | (entry[FSIZE_OFFSET + 3] << 24);
+        uint32_t foffset = entry[FOFFSET_OFFSET]
+                         | (entry[FOFFSET_OFFSET + 1] << 8)
+                         | (entry[FOFFSET_OFFSET + 2] << 16)
+                         | (entry[FOFFSET_OFFSET + 3] << 24);
 
         // 只缓存 .eaf 文件
         size_t nlen = strlen(name);