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eda-spec2gdsEDA规格转GDS

Drive an open-source EDA workflow from spec to GDS using OpenClaw skills, workspace files, and CLI tools. Use when the user wants to turn a hardware spec into RTL, testbenches, synthesis results, OpenLane backend runs, GDS output, or report summaries; also use when creating, iterating, or auditing an AgentSkill for AI-driven chip design workflows.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.1
安全检测
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概述
安装方式
版本历史

eda-spec2gds

eda-spec2gds 技能

⚠️ 安全须知: 本技能包含可选的系统安装脚本(scripts/installubuntu24mvp.sh、scripts/bootstrapeda_demo.sh),这些脚本需要 sudo 权限并会修改系统状态。这些脚本应仅在隔离的开发环境(虚拟机、容器或专用工作站)中运行,不得在生产系统上运行。核心技能操作(RTL 生成、文件管理、报告收集)基于文件操作,是安全的。

在工作区内执行分阶段、以工件为先的开源 EDA 流程。优先使用确定性脚本执行,使智能体专注于规划、生成、诊断和迭代。

工作流程

1. 首先规范化规格说明

  • - 在编写 RTL 之前,将自由格式的需求转换为结构化的规格说明。
  • 读取 references/spec-template.md 并生成 input/normalized-spec.yaml。
  • 如果缺少时钟/复位、IO、目标流程或时序目标,则停止并向用户询问或记录明确的假设。

2. 初始化项目目录

  • - 使用 references/workflow.md 中的布局,在 eda-runs// 下创建运行文件夹。
  • 根据需要从 assets/project-template/ 复制或生成起始文件。

3. 分别生成 RTL 和测试平台

  • - 将 RTL 写入 rtl/design.v。
  • 将测试平台写入 tb/testbench.v。
  • 将假设和设计说明记录在 reports/rtl-notes.md 中。

4. 按严格顺序运行验证

  • - 在仿真之前运行 lint/语法检查。
  • 在综合之前运行仿真。
  • 在 OpenLane 之前运行综合。
  • 除非用户明确要求,否则不要跳过失败的阶段。

5. 将工件视为事实来源

  • - 保存日志、报告、VCD 波形、网表、配置和摘要文件。
  • 优先使用文件输出而非 GUI 工具。GTKWave/KLayout 等 GUI 查看器是可选的辅助工具,不是必需的步骤。

6. 先诊断再编辑

  • - 对于失败情况,读取 references/failure-patterns.md。
  • 对失败进行分类:规格说明缺口、RTL 错误、测试平台错误、综合问题或后端/配置问题。
  • 首先修复最可能的最小原因。

7. 清晰总结每个阶段

  • - 说明通过/失败状态。
  • 列出关键工件路径。
  • 记录假设、阻碍因素和下一步建议操作。

硬性规则

  • - 如果仿真失败,不要启动后端。
  • 如果综合失败或顶层模块不明确,不要启动 OpenLane。
  • 不要在不记录假设的情况下,默默发明缺失的接口、时钟、复位或时序目标。
  • 除非用户明确要求高级功能,否则优先使用单时钟、无宏、无 CDC 的 MVP 流程。
  • 使用 scripts/ 中的脚本进行可重复操作,而不是每次重新发明 shell 命令。

默认项目布局

除非用户已有现有项目结构,否则使用此布局:

text
eda-runs//
├── input/
│ ├── raw-spec.md
│ └── normalized-spec.yaml
├── rtl/
│ └── design.v
├── tb/
│ └── testbench.v
├── constraints/
│ └── config.json
├── lint/
│ └── lint.log
├── sim/
│ ├── compile.log
│ ├── sim.log
│ └── output.vcd
├── synth/
│ ├── synth.ys
│ ├── synth.log
│ ├── synth_output.v
│ └── stat.rpt
├── backend/
│ └── openlane_project/
├── reports/
│ ├── summary.md
│ ├── risks.md
│ ├── next-steps.md
│ └── ppa.json
└── metadata.json

资源映射

  • - 当规格说明不完整或不明确时,读取 references/spec-template.md。
  • 当需要分阶段执行顺序时,读取 references/workflow.md。
  • 在设置或调试 OpenLane 之前,读取 references/openlane-playbook.md。
  • 当运行失败且需要故障排查路径时,读取 references/failure-patterns.md。
  • 在总结综合/后端报告时,读取 references/ppa-report-guide.md。
  • 在为此工作流程准备 Ubuntu 主机时,读取 references/ubuntu-24-setup.md。
  • 当想要一个具体的首次运行示例时,读取 references/demo-walkthrough.md。
  • 当想要一个用于进度和工件的 Web 视图时,读取 references/dashboard-plan.md。
  • 使用 scripts/ 中的脚本进行初始化、规格规范化、环境检查、安装、lint、仿真、综合、OpenLane、后端结果收集、GDS 预览渲染、工件 Web 服务、报告收集和运行摘要。
  • 使用 assets/examples/simple-fifo/ 作为第一个冒烟测试用例。
  • 使用 assets/openlane-config-template.json 作为默认后端配置模板。

快速开始

前提条件

在使用此技能之前,确保您的环境具有:

必需工具:

  • - python3(3.8+)
  • yosys(综合)
  • iverilog + vvp(仿真)
  • docker(OpenLane 后端)

可选工具:

  • - verilator(更快的仿真)
  • klayout(GDS 可视化)
  • gtkwave(波形查看)

选项 A:环境已准备就绪

如果您的系统已安装 EDA 工具链:

  1. 1. 使用 scripts/initproject.py 初始化运行目录。
  2. 将用户需求保存到 input/raw-spec.md。
  3. 使用 scripts/normalizespec.py 和 references/spec-template.md 将其规范化为 input/normalized-spec.yaml。
  4. 编写或复制 rtl/design.v 和 tb/testbench.v。
  5. 运行 scripts/checkenv.sh 验证工具可用性。
  6. 依次运行 scripts/runlint.sh、scripts/runsim.sh、scripts/runsynth.sh。
  7. 仅在这些步骤通过后,准备 constraints/config.json 并运行 scripts/runopenlane.sh。
  8. 使用 scripts/collectreports.py 收集工件,并使用 scripts/summarize_run.py 进行总结。

选项 B:全新环境设置

⚠️ 仅在隔离/开发环境中运行!

  1. 1. 查看 scripts/installubuntu24mvp.sh 了解系统更改
  2. 运行安装脚本(需要 sudo):bash scripts/installubuntu24mvp.sh
  3. 重新登录或运行 newgrp docker 以应用 Docker 组更改
  4. 拉取 OpenLane 镜像:docker pull efabless/openlane:latest
  5. 验证安装:scripts/check_env.sh
  6. 继续执行快速开始选项 A

MVP 范围

默认使用支持以下功能的 MVP 流程:

  • - 单个模块或小型设计
  • 单时钟域
  • 简单的复位行为
  • 生成或手写的 Verilog RTL
  • 基于测试平台的仿真
  • Yosys 综合
  • 使用模板配置的 OpenLane 后端运行
  • 报告收集和总结

在尝试高级主题(如 CDC、SRAM/宏、多时钟约束、DFT 或签核级收敛)之前,请先与用户沟通。

安全与隔离

本技能的功能

安全的、基于文件的操作(核心技能):

  • - 生成 RTL 和测试平台代码
  • 管理项目目录结构
  • 运行本地 EDA 工具(yosys、iverilog)
  • 收集和总结报告
  • 提供本地仪表板服务

修改系统的操作(仅限可选设置脚本):

  • - 通过 apt 安装系统包(scripts/installubuntu24_mvp.sh)
  • 修改 Docker 组成员身份(usermod -aG docker)
  • 创建 Python 虚拟环境
  • 从 Docker Hub 拉取 Docker 镜像

推荐部署方式

  • - ✅ 开发工作站,具有 sudo 权限
  • 隔离的虚拟机(推荐用于生产评估)
  • Docker-in-Docker 容器环境
  • ⚠️ 共享的生产系统 - 先审查脚本
  • 在关键基础设施上未经审查的执行

脚本审计清单

在运行安装脚本之前:

  1. 1. 审查 scripts/installubuntu24mvp.sh 中的 apt/pip/docker 命令
  2. 审查 scripts/bootstrapeda_demo.sh 中的演示设置

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 eda-spec2gds-1776124067 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 eda-spec2gds-1776124067 技能

通过命令行安装

skillhub install eda-spec2gds-1776124067

下载

⬇ 下载 eda-spec2gds v1.0.1(免费)

文件大小: 50.3 KB | 发布时间: 2026-4-14 10:43

v1.0.1 最新 2026-4-14 10:43
Security update: added metadata declarations, security warnings, and comprehensive SECURITY.md guide. Addresses ClawHub review feedback.

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