ENGEDR est un IDE de type Arduino propulsé par AI conçu pour simplifier le développement pour les microcontrôleurs compatibles Arduino. Il ressemble beaucoup à l’éditeur de code de Cursor et utilise l’éditeur Monaco de Microsoft et les outils Arduino CLI pour permettre des fonctionnalités telles que les suggestions de code intelligentes, la génération de squelettes de projet et le débogage visuel.
ENGEDR a toutes les fonctionnalités Arduino que vous connaissez, et en plus de cela, vous pouvez ajouter d’autres LLM et expérimenter simplement en ajoutant le plugin requis et en les connectant via des touches API. Nous avons déjà vu Arduino publier leur éditeur Arduino Cloud basé sur Claude, qui s’exécute dans le navigateur pour une assistance de codage contextuelle. Mais le problème avec cela est que si vous n’avez pas Internet, vous ne pouvez pas utiliser l’IDE. ENCEDR s’exécute localement et utilise Gemini 2.5 Flash LLM de Google, ce qui signifie que vous pouvez compiler et déboguer votre code hors ligne sans avoir besoin d’une connexion Internet constante. De plus, ENGEDR vous donne un contrôle et une confidentialité plus importants par rapport à la configuration à un modélisation à un modèle unique de l’éditeur de cloud Arduino.
Caractéristiques principales de l’embedr Ai IDE
- Plateforme – s’exécute localement sur votre ordinateur (pas basé sur le navigateur)
- Compatibilité – Fonctionne avec des planches compatibles avec Arduino via Arduino CLI
- Modèle AI – Propulsé par Google Gemini 2.5 Flash LLM
- Éditeur – Construit sur l’éditeur de Microsoft Monaco (utilisé dans VS Code)
- Caractéristiques principales
- Génération de croquis du langage naturel à Arduino
- Achèvement du code en ligne et débogage assisté par l’IA
- Projeter la création du squelette à l’aide d’invites
- Interface et outils de débogage visuel
- Fonctionne hors ligne avec le support complet de compilation et de débogage
- Prend en charge les LLM externes via le plugin et la clé d’API
- Cas d’utilisation
- Code de débogage avec l’IA
- Développement rapide avec le code généré par LLM
- Explorer plusieurs modèles d’IA dans les flux de travail Arduino
- Apprendre Arduino avec des suggestions de code intelligentes
Quand j’ai découvert cela pour la première fois, je voulais l’essayer immédiatement, parce que j’étais en train de coder avec des Gémeaux depuis quelques mois maintenant, et jusqu’à présent, cela m’a donné des résultats très décents, pour le moins. J’ai pu coder un tableau de bord complet complet basé sur l’ESP32 en environ 30 minutes, qui comprenait des boutons pour les appareils, un contrôleur LED RVB, un contrôleur de vitesse du ventilateur et une section pour afficher les données de température et d’humidité – toutes avec des commandes manuelles pour les commutateurs et les contrôleurs de ventilateur.
J’ai installé l’IDE, je l’ai ouvert et j’ai été immédiatement déçu de voir qu’il n’y a rien pour ESP32. Mais de toute façon, j’ai sélectionné Arduino Uno WiFi et utilisé l’invite d’exemple pour un système de sécurité domestique. Il a d’abord généré un nom approprié pour le projet, puis a défini la conception du système. Ensuite, il a généré le code et inclus la bibliothèque WiFilink, mais la compilation a échoué. Il a essayé d’installer la bibliothèque mais a échoué à nouveau. Il a ensuite supprimé la bibliothèque, modifié l’esquisse et le code a finalement compilé. Dans l’ensemble, l’outil a l’air bien, mais le manque de soutien pour ESP32 est décevant.
Le projet est en début de développement et vous pouvez trouver plus d’informations à ce sujet sur son site officiel. L’IDE est gratuit pour jusqu’à 20 demandes, 500 compléments / mois. Après cela, vous devez payer 3 $ / mois pour 800 demandes et 24 $ / mois pour une utilisation illimitée. Le code source est sur GitHub sous une licence non commerciale, qui peut entrer en conflit avec les licences MIT et GPLV3 utilisées par le rédacteur en chef de Monaco et Arduino CLI.
Via hackster.io
Retrouvez l’histoire de Raspberry Pi dans cette vidéo :
