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updated:2026年5月25日 07:47
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SKILL.md
UCAgent是基于大语言模型的自动化任务执行AI代理,支持通用工作流配置和执行。本技能提供配置文件编写规范、自定义Checker开发指南、--emulate-config配置校验工具使用方法,帮助用户快速创建、验证和运行各类任务工作流。
从 analysis 中提取 RTL_BUG 属性,LLM 通过脚本将 Bug 详细信息写入 .formal_records.yaml。
自动解析环境分析文档和 wrapper.sv,为每个 RTL_BUG 生成 Python 测试函数框架,LLM 填写引脚驱动和断言逻辑。
提取和分析被测模块(DUT)的功能规格和形式化检测点
环境分析技能。Checker 已自动解析日志并生成骨架,LLM 仅需通过脚本填写分析详情。
指导解释覆盖率报告并优化未覆盖死角的技能
| name | sva-gen |
| description | 在 YAML 中编写 SVA 属性检测代码 |
本技能指导如何将 .formal_records.yaml 中的 sva_body 占位符翻译为完整的 SVA 断言代码。
SVA 编码规范参见
Guide_Doc/sva_property.md
UCAgent 采用 YAML 作为唯一事实来源 (SSOT) 的架构。
.sv 文件:checker.sv 和 wrapper.sv 是由系统自动根据 YAML 渲染生成的只读产物。update_sva_body.py 技能脚本更新检测点的实现代码。Check 工具进行验证时,系统会自动将 YAML 中的代码渲染到 .sv 文件中。针对 .formal_records.yaml 中标记为 [LLM-TODO] 的 sva_body 字段,构思对应的 SVA 逻辑。
确认注释中标注的 Style(Assume / Seq / Comb / Cover),选择 Guide_Doc/sva_property.md 中对应的代码模板。
使用 update_sva_body.py 脚本将代码注入 YAML。
python3 .ucagent/skills/formal/sva-gen/scripts/update_sva_body.py <CK-ID> "<SVA_CODE_BODY>"
示例:
python3 .ucagent/skills/formal/sva-gen/scripts/update_sva_body.py CK-ADD-CORE-EQUATION "##0 ({cout, sum} == a + b + cin);"
调用 ucagent.checkers.formal.PropertyStructureChecker。
checker.sv 和 wrapper.sv 供后续 EDA 工具使用。checker.sv 的修改都会在下次 Check 时被覆盖。property 内部的逻辑体,外层的 property ... endproperty 和标签实例化由模板自动生成。|-> 1'b1 占位符断言:必须实现真实逻辑。; 结尾。