Una revisión enfocada del diseño FPGA
Si usas Claude Code o cualquier otra herramienta de IA con agentes, puede que hayas intentado que una IA revise tu diseño FPGA. Si el resultado no te convenció, aquí tienes una sugerencia para mejorarlo.
En concreto, es posible centrar la revisión del agente de IA en determinados temas y, de diversas formas, indicarle cómo llevar a cabo esa revisión. Un conjunto de habilidades (skill set) hace exactamente eso: da forma al comportamiento del agente para que la revisión se base en información correcta y no en todo aquello con lo que se entrenó a la red neuronal. ¿Y qué es «información correcta»? Los hechos que están escritos en el conjunto de habilidades.
Hay un conjunto de habilidades basado en el contenido de este sitio web disponible para su uso. Si quieres probarlo, coloca los archivos de tu diseño FPGA donde el agente de IA pueda acceder a ellos y escribe un prompt (indicación) como este:
> Using the skill set from https://github.com/billauer/01signal-review, perform a review of the FPGA project. Write out the HTML files.
El agente de IA (Claude Code o lo que tengas) ejecutará una revisión basada principalmente en el conjunto de habilidades de ese repositorio de GitHub, que a su vez refleja el contenido de este sitio web. Por tanto, el informe de revisión se centrará en los temas que se tratan aquí. Por ejemplo, en este sitio web hay una serie de páginas que hablan de los resets (las señales de reinicio). ¿Está tu diseño a la altura de lo que se explica allí? Puede que se te haya olvidado resetear un pequeño registro, o puede que haya un error más fundamental. El informe de revisión te lo dirá. Eso espero. Una revisión con IA no es determinista.
Usar la IA para comprobar tu diseño: lo bueno y lo malo
Resulta que los agentes de IA son bastante buenos leyendo código y encontrando errores. El problema es que a menudo se inventan errores que no existen. Y cuando lo hacen, suelen salir con una explicación muy convincente, que tiende a basarse en una o varias afirmaciones incorrectas. Puede que la red neuronal se entrenara con información incorrecta, puede que saque una conclusión equivocada a partir de información correcta, o puede que sea otra cosa. Hay quien a esto lo llama alucinaciones; yo lo llamo basura.
Otro problema que resulta molesto es la priorización: por ejemplo, es probable que un agente de IA coloque los errores de sintaxis y otros «rompecompilaciones» (build-breakers) en lo más alto de la revisión. Algo de razón hay en hacerlo, ya que el diseño no compilará hasta que se corrijan esos errores. Pero rara vez aporta algo mencionar esos errores en un informe de revisión: normalmente las herramientas señalan el problema cuando se niegan a compilar. Solo cuando el asunto no es evidente merece la pena mencionarlo en la revisión.
Y con demasiada frecuencia, las herramientas de IA se enganchan a un detalle menor y hacen una montaña de un grano de arena. Es fácil descartar toda la revisión cuando los primeros puntos suenan a disparate.
Todos estos problemas se resuelven en gran medida con un conjunto de habilidades.
Cómo ayuda un conjunto de habilidades
Un conjunto de habilidades consta de varios archivos, en su mayoría con texto plano legible por humanos. Es algo parecido a un manual de instrucciones para el agente de IA sobre cómo realizar la revisión del diseño (o cualquier otra tarea, ya puestos). Ese texto hace principalmente tres cosas:
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Definir qué es verdad: qué es correcto y qué es incorrecto, en términos de hechos y de prácticas de diseño.
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Definir prioridades: señalar qué es importante y qué es relativamente perdonable.
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Definir cómo llevar a cabo la revisión. Aquí es donde se dan instrucciones sistemáticas al agente, dividiendo la tarea de revisión en tareas separadas, de modo que la revisión se realice de forma metódica. Esto suele hacerse en el archivo principal del conjunto de habilidades (normalmente llamado SKILL.md).
La primera y la segunda parte ayudan a reducir los disparates en el informe de revisión. Vienen a ser un tutorial condensado sobre los temas que hay que examinar durante la revisión del diseño, fijando tanto los hechos como las prioridades. Al mencionar explícitamente una lista de cosas que comprobar, el agente de IA se apoya más en hechos correctos y sólidos, y menos en su propio conocimiento incorporado.
La tercera parte organiza el proceso de revisión, pero en el conjunto de habilidades de 01signal tiene un papel aún más importante: incluye dos pasos finales en los que el agente de IA verifica su propio informe.
En el último paso, un agente de IA distinto parte de cero y actúa como inspector. Recorre todo el informe y verifica que todas las afirmaciones de hecho provienen directamente del conjunto de habilidades. Las afirmaciones que no se sustentan de esta forma se reformulan en el informe con un lenguaje dubitativo (por ejemplo, una pregunta retórica), en lugar del tono seguro que suelen emplear las herramientas de IA. Ahora bien, la herramienta de IA no puede llegar a ninguna conclusión sin usar su propio conocimiento incorporado. Aun así, en el informe debe quedar claro qué parte está fundamentada (procede del conjunto de habilidades y usa un lenguaje seguro) y qué parte no lo está (justo lo contrario).
Y el contenido del conjunto de habilidades tampoco está grabado en piedra, por supuesto. Puede ser incorrecto y puede estar incompleto. No es casualidad que esté publicado en GitHub.
Esto no sustituye al conocimiento
Ya lo he dicho en otro lugar de este sitio y lo repito: no hay sustituto para nuestro cerebro, ni lo hay para adquirir conocimiento. Las herramientas de depuración y las herramientas de IA ayudan, pero al final somos nosotros, los humanos, quienes tomamos las decisiones.
Una revisión con IA no hará que tu diseño FPGA funcione. Pero puede orientarte en la dirección correcta. Y como el conjunto de habilidades se basa en las páginas de este sitio web, la revisión no solo te dice qué puede estar mal, sino también dónde puedes leer más sobre ello.
Así que, si cometiste un error por un simple fallo humano, corrígelo y ya está. Pero si fue porque no sabías algo, para y tómate el tiempo necesario para llenar ese hueco. Al fin y al cabo, esa es la ventaja de un conjunto de habilidades derivado de un sitio web.