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让Claude成为更好的电气工程师

Anthropic与定制电路板制造商Diode Computers合作，通过领域专家协作训练Claude在专业任务上的表现。Diode开发了基于Starlark的领域特定语言Zener来描述PCB原理图，并利用Claude Code从非结构化文档自动生成参考设计。文章指出常见失败模式包括遗漏数据手册细节、误读原理图图像以及误解或误用Zener。目前正通过与专家合作改进Claude在电气工程任务中的代理性能。

AnthropicClaude

译文 AI 逐段翻译

让Claude成为更优秀的电气工程师

与领域专家（如定制电路板制造商）的合作如何帮助我们训练Claude更有效地处理专业任务。

类别企业AI
产品Claude Enterprise
日期：2025年12月12日
阅读时间：5分钟
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Diode Computers 使用AI设计和制造定制电路板。Diode的工具链将电路板设计转化为软件问题；就像软件工程师可以通过Claude Code等工具提高效率一样，Diode正在应用相同的技术帮助电气工程师设计可在数小时内完成制造的电路板。

Diode开发和维护Zener语言，这是一种基于Starlark的领域特定语言，用于描述印刷电路板（PCB）原理图，以及pcb，它使用Zener语言在KiCad之上提供自动化功能。

电气工程师的一项重要任务是构建参考设计：当设计者想要使用某个芯片时，他们依赖数百页的文档来理解该芯片正常运行需要哪些组件。一个典型的芯片可能需要多达十几个辅助部件——电阻、电容、电感等——而且关于如何连接它们的信息往往组织不佳。

电气工程师已经在使用Claude Code 从非结构化文档中自动生成Zener参考设计，然后进行审查。但鉴于该环境的新颖性，包括特定领域的工具和深厚的专业知识要求，Claude在生成参考设计时的代理性能以及对该特定电气工程任务的一般理解仍有改进空间。在自动生成参考设计的任务中，常见失败模式包括：

遗漏数据手册中关于电路配置方式的细微差别
误解参考原理图图像
误解或误用Zener

当我们发现Claude在需要深厚专业知识的特定领域任务上存在能力差距时，我们可以与领域专家合作，教导Claude改进这些任务。这些知识被编码在公开发布的Claude模型中，以便所有Claude模型用户受益，无论是在Claude Code、claude.ai，还是他们自己的基于Claude的系统和应用程序中。

问题界定

我们与Diode合作开展了一项联合计划，以了解并改进Claude自动生成参考设计的能力。在这个代理任务中，Claude被要求将芯片的文档作为输入，并为其生成完整的Zener参考设计。要正确完成此任务，Claude必须阅读大量文档，理解密集的技术写作和图形，并编写一个完全可配置的原理图，充分表达芯片的所有配置和操作模式。在这个代理设置中，Claude可以使用读取和写入文件及执行bash命令的工具，并且可以访问Zener编译器、语言文档和几个示例，但除此之外没有其他内容。

确定参考设计是否正确也并非易事。关于运行所需的确切组件和参数，文档往往规定不足。为了解决这个问题，每个参考设计都使用自定义的测试台进行评分：测试台不对单个组件的存在进行绝对断言（例如“电源和地之间有一个20uF电容”），而是编码更高层次的要求（例如“电源和地之间至少有22uF的电容”）。这确保了模型获得的信号准确但不过于严格。

鉴于这个定义明确的任务以及判断任务成败的清晰标准，我们与Diode合作，在Sonnet 4.5及后续Claude模型的训练中引入了改进，以更好地自动生成电路板的参考设计。

基准测试结果

为了对Claude在此任务上的性能进行基准测试，我们使用了一组生成的参考设计，并使用了Claude Opus 4.1、Claude Sonnet 4和Claude Sonnet 4.5进行盲测对比评估。我们发现，Diode的电气工程师在10次中有8次偏好Claude Sonnet 4.5的参考设计。与其他模型相比，Claude Sonnet 4.5更擅长捕捉文档材料中的细微差别，并且更擅长遵循其工具链的约定和语义。