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技术复盘
VHDL2DRAWIO · 研发技术复盘
01 / 15
VHDL2Drawio:
从代码自动生成架构图
一个 VS Code 插件的研发,与一次复杂算法攻坚的 AI 协同实录
看懂复杂代码,
先要一张可靠的“系统地图”
1
做个实用工具
右键一键生成可编辑架构图
2
攻坚核心算法
突破自动排版与避障走线卡点
3
沉淀协同范式
从黑盒提问走向机器可验闭环
Draw.io 架构图生成结果
真实产物
实测
输入代码,秒级生成模块拓扑与连线初稿,支持后续自由编辑
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01 / 15
为什么做
VHDL2DRAWIO · 研发技术复盘
02 / 15
改动代码前,
先看清模块间的“调用图谱”
面对万行级复杂工程:没有全局架构图,直接读局部极易迷失
代码是线性读的,
系统架构是立体网状的
1
模块调用错综交织
数十个模块相互引用,单读细节极易迷失
2
手工梳理耗时易漏
grep + 拉框连线耗时数天,极易漏看关键信号
3
图纸随改随废
代码一重构旧图报废,难以长期同步维护
Manual vs Automated Comparison
方案对比
传统手工排查 (耗时卡手)
靠肉眼 grep + 人肉在绘图工具里连线
·
耗时以天计:
理清一个中等工程需要 2~3 天,时间浪费在搬砖上
·
极易漏看:
多重反馈与交叉连线全靠人眼核验,漏一根带偏排查
·
无法维护:
代码一改手绘图纸立刻报废,没人愿意二次维护旧图
VHDL2Drawio 自动化
在编辑器中右键一键生成可编辑架构图
✔
秒级提取:
耗时从天级缩减到 2 秒钟,快速重建模块连接拓扑
✔
绝对忠实:
代码写了什么就画什么,彻底避免人眼疏忽与假象
✔
随改随生:
代码迭代后重新右键一次即可,图纸永远与最新代码同步
图解
把繁琐机械、耗时数天的人工作业,彻底变为可复现的自动化工具
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02 / 15
为什么不让AI画
VHDL2DRAWIO · 研发技术复盘
03 / 15
为什么不能直接让 AI
读代码并画一张图?
严谨工程要的是 100% 真实,而不是“95% 大致像样”
95% 的“大致像样”,
是严谨工程中最大的暗坑
1
凭空脑补命名
虚构源码中根本不存在的模块名
2
静默吞并实例
将 3 个独立并发处理单元合为一个
3
反向握手被抹平
关键双向反馈控制信号被弱化消除
Ground Truth vs Direct AI Output
实测事实核对
真实源码 (事实)
XJ500 打印驱动模块的实际代码结构
·
真实模块名:
定义了专有实体
XJ500_PrintEngine
·
并发实例数:
明确声明了 3 个独立的边缘检测单元 (EdgeDetect)
·
关键控制流:
存在反向确认握手信号 (LineTransferred 闭环)
直接 AI 出图 (暗坑)
第一眼很合理,逐行核对全是暗坑
✘
脑补更名:
自己编造了 OutputControl,源码里根本搜不到该实体
✘
静默吞损:
图面上只画了 1 个单元,并发结构与引脚映射彻底失真
✘
控制抹平:
反向握手线被简化抹除,变成单向顺流,掩盖核心时序
★ 结论:AI 擅长出概念草图,严谨工程图必须由本地确定性解析器生成
图解
实测案例:直接让 AI 出图看似视觉顺畅,但微观结构经不起代码逐行核对
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03 / 15
产品定位
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04 / 15
不抢编译器的活:
做代码研读与沟通的轻量桥梁
EDA 擅长仿真时序,绘图擅长人工排版;我们补足快速理顺架构的缺失一环
专为研发人员
快速建立心智模型而生
1
EDA 综合工具
负责门级网表与物理时序(底层重武器)
2
绘图排版软件
负责自由编辑与正式技术汇报(人工画板)
3
VHDL2Drawio
秒级理清模块调用关系(轻量认知地图)
Tooling Ecosystem & Sweet Spot
生态位定位
EDA 原生视图
精细综合网表 (微观)
· 优势:绝对精确、绑定门级时序与物理仿真
· 劣势:启动慢、工程绑定深、无法脱离工具
· 汇报障碍:图面极度密集,很难向外部人员讲清
适合阶段:物理实现与硬件仿真
通用画图软件
人工架构图 (宏观)
· 优势:格式通用、排版自由美观、汇报友好
· 劣势:纯靠手工拖框连线,理一个工程要数天
· 维护困难:代码一改图纸作废,没人二次维护
适合阶段:文档定稿与最终答辩汇报
VHDL2Drawio 核心生态位
连接代码与图纸的自动化桥梁
★
不抢编译器的活:
不取代综合与仿真,只做源码结构的高效提取与拓扑还原
★
不取代人工作业:
机器完成 90% 繁琐机械排版,工程师保留 10% 自由定制空间
★
直击研读痛点:
右键一键生成可交互、可过滤、可二次微调的轻量架构图
目标群体:负责复杂系统阅读、模块接手、代码审查与架构汇报的研发人员
图解
工具定位矩阵:不替代底层 EDA,专注补足“快速看清架构”的高频研读需求
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04 / 15
产品演进
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05 / 15
降低使用门槛:
从自用脚本到 VS Code 插件
一个人写出工具不算完成,全团队无痛用起来才算真正落地
从个人提效脚本,
演进为团队级生产力资产
1
Python 脚本验证
快速验证 AST 语法解析与拓扑算法
2
VS Code 插件化
在日常编辑器中右键一键生成交互图
3
WebAssembly 打包
通过 Pyodide 内置引擎,免装环境开箱即用
Productization Evolution (CLI -> Extension -> WASM)
产品演进路径
阶段一 · 原型
Python 命令行脚本 (个人探索)
·
实现目标:
用 Python 快速验证语法解析、图论拓扑与 Draw.io XML 组装
·
落地瓶颈:
依赖 Python 环境与三方库,仅作者自己能跑通,无法团队推广
阶段二 · 产品化
VS Code 插件 (嵌入工作流)
·
体验升级:
无需切换终端,在代码编辑器中右键单文件/文件夹一键转换
·
双重视角:
内嵌 Webview 实现动态高亮交互,同时生成可编辑 Draw.io 文件
阶段三 · 零门槛
Pyodide WebAssembly 架构 (全员开箱即用)
✔
免装 Python:
借助 WASM 将核心图形算法内置,安装 VSIX 即可直接使用
✔
算法资产复用:
100% 继承 Python 成熟的 NetworkX 图论与几何避障逻辑
收益:彻底抹平环境配置摩擦,全团队新成员 10 秒完成安装开箱即用
图解
演进历程:从命令行自用脚本到零环境依赖的 VS Code 插件
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05 / 15
功能演示
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06 / 15
一次转换,
双轨交付
右键一键生成,兼顾排查定位与正式汇报双重需求
机器负责 90% 排版,
工程师保留 10% 微调
1
网页动态交互
点选双向高亮 · 拖动自适应避障
2
Draw.io 原生矢量
标准可编辑形状 · 自由美化排版
3
纯本地规则执行
零 Token 消耗 · 源码绝不出内网
Dual Output: Interactive Web & Editable Draw.io
功能产物
交互式 HTML 研读视图
可编辑 Draw.io 交付产物
集成
双轨交付:HTML 助力快速定位,Draw.io 满足正式汇报排版
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06 / 15
核心挑战
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07 / 15
自动排版是
复杂算法卡点
几何约束与图论算法交织,单轮 AI 修补频现恶性循环
不是调样式,
而是一群算法在画布上打架
1
多重约束冲突
模块尺寸各异,分层与避障规则互斥
2
推挤级联拉伸
为避开重叠向下推,冲散下方数十模块
3
修补恶性循环
修了这个坏了那个,单轮提示无法收敛
Issue #10 Defect Reproduction (Module Overlap)
真实缺陷现场
实测
Issue #10 真实穿模现场:推挤算法失效导致模块重叠,暴露了深层算法缺陷
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07 / 15
方案收敛
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08 / 15
不在聊天框扯皮:
用 Issue 沉淀客观事实
不急于写代码:Flash 提初案、Pro 查副作用、Codex 校真实路径
动笔写代码前,
先让多个 AI 在事实总线上互相找茬
1
固化事实基准
具体坐标与复现工程直接钉在 Issue
2
对抗性推演
Flash 破局,Pro 挑副作用,Codex 核路径
3
人类把关裁剪
砍掉过度设计,敲定最小可用解法
Issue #10 Multi-AI Architecture Review
方案评审记录
实测
Issue #10 真实记录:Gemini Pro 针对全局推挤方案提出副作用预警,推动方案收敛
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08 / 15
实现验收
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09 / 15
严防“虚假绿灯”:
在 PR 中用证据持续打假
PR #11 历经 8 次提交、4 轮 Review,直到隐蔽漏洞全部闭环
绝不轻信“代码跑通”,
必须核查分支到底有没有真实执行
1
拦截异常静默吞掉
揪出 catch 块偷偷吃掉几何异常的漏洞
2
戳穿假覆盖率欺诈
单测全绿,但输入参数压根没进目标分支
3
清除脆弱测试断言
清除硬编码金样对比,建立客观几何断言
PR #11 Blocking Review & Merged Trail
严格合入证据
实测
PR #11 历经 4 轮严格 Blocking Review,消除全部假覆盖后方予合入
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09 / 15
方法沉淀
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10 / 15
多 AI 协同:
建立确定性的工程闭环
从单次黑盒提问,走向“共享事实、对抗分工、机器断言”
告别黑盒提问,
把软件工程规范套在 AI 身上
1
共享事实总线
以 Issue/PR 为唯一依据,拒绝会话遗忘
2
对抗角色分离
写代码与找漏洞解耦,红蓝军对抗质检
3
机器可验契约
将质量标准收敛为机器自动跑的测试断言
Multi-AI Engineering Triad
协同模型
支柱一
共享事实总线 (Grounding Bus)
以 GitHub Issue / PR 为唯一事实源,固化复现条件与真实坐标,拒绝碎片化口头描述
支柱二
对抗角色分离
·
方案初案 (Flash):
快速提破局方向
·
风险挑错 (Pro):
攻击级联拉伸副作用
·
路径核验 (Codex):
逐行校对源码真实流
支柱三
机器可验契约
·
零重叠:
转为 AABB 几何碰撞断言
·
算法稳定:
多次运行输出哈希严格一致
·
打假测试:
强制覆盖真实异常出口
人类工程师的核心把关
裁撤过度设计,掌控最终边界
①
提供真实工业输入:
只有工程师知道真实工程长什么样,杜绝玩具样例
②
敲定收敛改动边界:
砍掉华而不实的复杂数学推演,选择工程最稳解法
※ 演进路径:早期人脑跨窗口搬运 → 后期 Agent 自动化流转;自动化的是搬运,而非决策
图解
三大工程支柱:共享总线 + 对抗分工 + 机器可验,打造确定性收敛闭环
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总结升华
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AI 提效的
三层境界
从局部单点代写,走向将工程师的标准沉淀为复利资产
从眼前单点提效,
走向让每一次纠偏产生复利
1
Level 1 做快一次
单点写函数改 Bug,收益随会话归零
2
Level 2 消除重复
做成轻量插件,一人攻坚全员受益
3
Level 3 积累能力
踩坑转化为自动化契约,能力指数复利
Three Levels of AI Efficiency Leverage Pyramid
能力金字塔
Level 3 · 最高境界
能力复利:让每一次纠偏留下工程资产
· 把 Issue/PR 踩坑沉淀为自动化测试用例、断言集与架构契约
· 下一次 AI 不再盲试,而是在成熟边界内稳定迭代,效率指数递增
Level 2 · 工具沉淀
消除重复:把复杂手工流程固化为工具
· 借助 AI 开发出 VHDL2Drawio 插件,消除团队数天手工画图重复劳动
· 一人攻坚,全团队长期受益,将手工耗时从“天级”压缩至“秒级”
Level 1 · 单点提效
做快一次:用 AI 缩短眼前特定任务
· 编写单点脚本、生成临时函数、解答疑问;收益随会话结束而归零
★ 核心转型:把“人眼看得出”,逐步转化为“AI 做得到、机器验得出”
图解
AI 提效三层阶梯:超越单次代码生成,通过工具化与规则沉淀实现工程能力复利
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备用答疑 A
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12 / 15
直接 AI 出图 vs 源码事实:
5 维核验对照表
回应“是否仅是提示词未调优”:概率模型无法保证 100% 确定性
严谨工程研发中,
95% 的“差不多”反而是最大陷阱
1
隐蔽改名导致断链
AI 脑补模块名,源码根本搜不到
2
并发实例静默合并
3 个独立单元被合为 1 个,丢失并发
3
反向握手信号丢失
双向控制被简化,破坏真实系统时序
Detailed 5-Dimensional Verification Table
全维比对表
核验维度
VHDL 源码事实
直接 AI 出图结果
判定
1. 模块命名
XJ500_PrintEngine 专有实体
虚构成 OutputControl (脑补名)
[不符] 虚构
影响:全局搜不到该实体,误导代码追溯
2. 实例数量
存在 3 个独立 EdgeDetect 实例
静默合并为 1 个节点,或直接遗漏
[不符] 吞损
影响:完全丢失硬件设计的并发度与真实引脚
3. 反馈路径
LINETRANSFERRED 反向握手信号
被完全简化为单向顺向连线
[不符] 失真
影响:关键握手协议消失,掩盖时序控制机制
4. 总线层级
Avalon Master 属于顶层外部总线
画成普通内部模块,同级平铺
[不符] 混淆
影响:内外接口抽象混淆,架构边界崩塌
5. 端口映射
严格对应的 port map 映射表
随性连线,凭空编造不存在的端口
[不符] 伪造
影响:导致引脚调试严重误判,完全不可信
结论:工程分析容不得“大致像”,每一条连线都必须有确定性源码依据
图解
5 项全维事实比对:直接 AI 生成图无法满足严谨硬件工程的 100% 忠实性要求
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备用答疑 B
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13 / 15
Issue #10 与 PR #11:
完整收敛历程复盘
真实工程记录:4 天跨度、8 次提交、22 条讨论的对抗全景
4 天真实工程攻坚:
不是几小时魔法,而是严谨推进
1
Day 1 锚定事实与反驳
Issue 固化重叠现场,Pro 预警级联拉伸
2
Day 2 纠偏根因与定契约
Codex 纠偏路径,人定 5 项硬约束
3
Day 3~4 严苛打假与合入
揪出异常被吞与假单测,重构断言后合入
Issue #10 Acceptance Criteria & 5 Constraints
工程契约记录
实测
Codex 提出的 5 项严格收敛约束,成为 PR #11 实现与验收的硬核标准
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13 / 15
备用答疑 C
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14 / 15
坦诚面对工具局限:
已知边界与降级策略
不夸大能力、坚守工程诚信——明确什么能做、什么需人工复核
明确工具已知边界,
是技术工具赢得信任的前提
1
定位于代码结构研读
逐文件解析,不替代 EDA 编译综合
2
不计算门级时序细节
提取静态拓扑,物理时序依赖专用仿真
3
密集连线显式降级
密集交叉时自动转为 Net Label 标签
Current Engineering Boundaries
已知边界与策略
1. 跨文件展开边界
当前逐文件解析源码,跨多文件实例化
需人工逐级展开;定位是轻量结构研读。
2. 不涉及门级网表与时序
提取静态结构连接与流向,不计算门延迟、
建立保持时间或驱动力;物理时序以 EDA 为准。
3. 密集连线降级 (Net Label)
遇到极致密集交叉或拓扑死锁时,
自动切换为 Net Label 语义标签解耦。
底线:宁可局部显式降级,绝不穿模乱拉
4. 复杂宏与参数展开
已支持标准参数映射 (Generic Map)。
高度递归与条件嵌套的 Generate 语句,
目前展示基础结构,深度展开需配合仿真。
持续演进方向
5. 单向出图而非实时双向同步
目前支持源码单向生成交互图与 Draw.io,
尚未支持在图上拖动引脚反向修改源码。
双向同步复杂度高且极易污染源码格式,
当前优先确保单向生成的 100% 稳定可靠。
图解
明确工具已知边界:不盲目承诺万能,用显式降级与人工复核确保工程严谨
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备用答疑 D
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15 / 15
为什么采用 Pyodide?
架构选型与工程取舍
权衡运行性能、包体积、用户体验与维护成本的技术决策全貌
技术选型没有完美方案,
只有最符合产品目标的权衡
1
无损复用成熟算法
100% 复用 Python 图论算法,免 TS 重写
2
彻底免除环境门槛
WASM 内置打包,用户免装配 Python
3
针对性治理冷启动
通过惰性加载与后台预热对冲启动延迟
Pyodide Architecture Trade-Offs
架构权衡与治理
[+] 巨大收益:零环境门槛 + 核心资产无损复用
·
免 Python 安装:
VSIX 安装包自包含 WebAssembly 运行时,全团队零门槛开箱即用
·
资产无损复用:
100% 继承经多轮严苛 Review 淬炼的 Python 图论与几何算法
[!] 现实代价:包体积增大与 WebAssembly 冷启动开销
·
插件体积增大:
打包 Pyodide 核心与运行时,.vsix 安装包体积增加约 20MB
·
首次冷启动延迟:
WebAssembly 实例解压与 Python 模块导入需 1~2 秒初始化耗时
[*] 治理手段:惰性加载、后台预热与体积精简
·
惰性初始化:
VS Code 启动时不加载,用户右键首次点击转换时触发静默预热
·
感知对冲:
前台给出友好进度反馈 + 后台常驻 WebWorker,二次转换毫秒级响应
·
裁剪精简:
剥离无关标准库与测试套件,严格控制离线安装包分发体积
图解
技术选型权衡:以 20MB 体积与 1 秒冷启动,换取全团队免环境配置的开箱即用
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