概要
https://zenn.dev/wurly/articles/07005a253521dd
詳細内容
## Codex CLI で組み込みソフトウェア開発 PoC
https://zenn.dev/wurly/articles/07005a253521dd
実機デバイスを用いた組み込み開発において、Codex CLIを活用したコード編集・ビルド・実機検証の完全な自動ループを構築・検証する。
**Content Type**: 🛠️ Technical Reference
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Codex CLI, 組み込み開発, ESP32, LVGL, エージェントワークフロー]]
本記事は、OpenAIのコーディング特化エージェント **Codex CLI** を、**ESP32-S3** と **LVGL** を用いた組み込みソフトウェア開発に適用したPoC（概念実証）の記録である。コーディングや **Docker** 経由のビルドだけでなく、実機への書き込み、ログ監視、さらに **USBカメラ** を用いた実機画面のキャプチャとAIによる画像解析までを一連のループに組み込んでいる点が極めて特徴的である。
技術的なポイントとして、AIに直接複雑なコマンドを打たせるのではなく、`build.sh` や `flash.sh` といった「安全な操作API」としてのラッパースクリプトをリポジトリ内に用意し、エージェントの操作対象を抽象化する手法が紹介されている。また、**Docker** ソケットやUSBデバイスへのアクセスを許可するための **sandbox** 設定（`danger-full-access`）など、実運用上のハマりどころについても具体的な知見を共有。AIがビルドエラーを自己修正するだけでなく、撮影画像から「UIコンポーネントが正しく表示されているか」を視覚的に判断できる点は、組み込み開発の自動化において極めて高いポテンシャルを示唆している。
AIエージェントを作業の相談相手ではなく「実務の実行役」として活用し、ハードウェアが絡む開発プロセスの自動化を模索しているエンジニアにとって、実装のヒントが詰まった一足先の事例となっている。