基于 EdgeOne Pages + OpenRouter 的智能硬件数据手册解析工具。自动解析硬件芯片数据手册 PDF，生成驱动函数代码、初始化代码和硬件信息分析。
- 📄 PDF 数据手册上传 — 支持拖拽或点击上传 PDF 文件
- 🤖 AI 智能分析 — 通过 OpenRouter 调用多种大模型，自动提取芯片关键信息
- ⚡ 驱动代码生成 — 针对目标 MCU 和编程语言，自动生成两个核心驱动函数 + 完整初始化代码
- 🔧 多平台支持 — 支持 C / Arduino / STM32 HAL / Python (MicroPython) / ESP-IDF / Rust
- 📊 管理后台 — 带密码登录的管理面板，支持模型选择、API Key 配置、调用统计、限额设置
- 💾 KV 持久化 — 所有配置和统计数据存储在 EdgeOne KV 中
hardware/
├── index.html # 前端主页 - 上传与分析
├── admin.html # 管理后台
├── css/
│ └── style.css # 全局样式（深色主题）
├── js/
│ ├── app.js # 前端主逻辑（PDF 解析、API 调用）
│ └── admin.js # 管理后台逻辑
└── edge-functions/
└── api/
├── analyze.js # 核心分析接口（PDF → AI → 结果）
└── admin/
├── login.js # 管理员登录
├── config.js # 配置管理（API Key、模型、限额）
└── stats.js # 调用统计与重置
| 组件 | 技术 |
|---|---|
| 部署平台 | EdgeOne Pages（边缘计算） |
| 边缘运行时 | EdgeOne Edge Functions（Worker） |
| 数据存储 | EdgeOne Pages KV Storage |
| 前端 | 原生 HTML + CSS + JavaScript |
| PDF 解析 | PDF.js（前端浏览器端） |
| AI 引擎 | OpenRouter API（多模型支持） |
- 登录 EdgeOne Pages 控制台
- 新建项目 → 连接 Git 仓库 → 选择本项目仓库
- 项目名称：
hardware-analyzer
- 控制台左侧导航 → KV 存储
- 创建命名空间：
AI_HARDWARE_TOOL - 进入项目设置 → KV 绑定
- 添加绑定：
- 变量名：
AI_HARDWARE_TOOL - 选择命名空间：
AI_HARDWARE_TOOL
- 变量名：
- 保存后重新部署项目
- 访问部署地址的
/admin.html - 默认密码：
admin123（建议首次登录后修改） - 在「API 配置」中填写：
- OpenRouter API Key：openrouter.ai/keys
- 使用模型（OpenRouter 模型 ID）：
- 稳定优先：
openai/gpt-4o - 性价比首选：
deepseek/deepseek-v4-flash - 速度优先：
google/gemini-2.0-flash-001
- 稳定优先：
- 每日调用上限：默认 100 次
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/api/analyze |
POST | 分析 PDF 数据手册（参数: text, mcu, language） |
/api/admin/login |
POST | 管理员登录（参数: password） |
/api/admin/config |
GET/POST | 获取/修改配置（需 Authorization） |
/api/admin/stats |
GET/POST | 获取统计/重置计数（需 Authorization） |
- 打开主页，上传硬件数据手册 PDF
- 选择目标 MCU 型号（如 STM32F103C8T6）
- 选择编程语言（C / Arduino / STM32 HAL 等）
- 点击「开始解析」，等待 AI 分析完成
- 查看分块卡片展示的分析结果：
- 芯片基本信息（型号、用途、供电、温度范围、通信方式、引脚说明）
- 工作原理简介
- 两个核心驱动函数代码（可一键复制）
- 完整初始化代码（可一键复制）
- 使用注意事项
- PDF 仅支持文本型 PDF，扫描件/图片型 PDF 无法提取文本
- 单次分析文本限制为 80000 字符，超长内容会自动截断
- API Key 和所有配置存储在 KV 中，不会硬编码在代码中
- 默认管理员密码
admin123，生产环境请务必修改
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