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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。
在 YAML 中编写 SVA 属性检测代码
| name | sva-opt |
| description | 指导解释覆盖率报告并优化未覆盖死角的技能 |
本技能指导如何根据覆盖率检查结果对断言集合进行增补,实现 COI 覆盖闭环。
COI 概念、fanin.rep 格式、信号映射表参见
Guide_Doc/coi_coverage.mdSVA 编码规范参见Guide_Doc/sva_property.md
调用 Check → 读取 Checker 返回的 COI 覆盖率数据和未覆盖信号列表。 Formal 工具的执行时间可能很长,尤其在多时钟域和大状态空间设计上,这是正常现象。不要因为短时间没有输出就频繁中断或重试,优先等待更长时间的结果再做判断。
对照 Guide_Doc/coi_coverage.md 中的信号→断言映射表,判断每个未覆盖信号:
update_spec.py 在 .formal_records.yaml 中新增 CK-XXX 检测点条目。update_sva_body.py 为新检测点编写 SVA 代码实现:python3 .ucagent/skills/formal/sva-gen/scripts/update_sva_body.py <CK-ID> "<SVA_CODE_BODY>"
ucagent.checkers.formal.PropertyStructureChecker。系统会自动根据最新的 YAML 渲染并覆盖 checker.sv,确保新断言生效。⚠️ 必须用 assert 验证行为正确性,不能仅靠 cover 刷 COI
使用 RunSkillScript 工具执行以下命令重跑验证,并查看新的 COI:
python3 .ucagent/skills/formal/sva-opt/scripts/run_formal_verification.py -timeout 3600
如果设计状态空间明显较大,可以将 -timeout 继续提高到 7200 或更长。
.formal_records.yaml 再改 checker.svGuide_Doc/coi_coverage.md)