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用 Rust 重新定义
芯片验证效率

你用大白话说「要测什么」,Flintrix 帮你搭测台、跑仿真、查覆盖、出核签报告。 底下是 Rust 引擎,接 Verilator / VCS / Questa / Icarus / Xcelium—— 同一套测台代码,开源 CI 能跑,企业 sign-off 也能跑。

不用邀测码:在 flintrix.cn 免费注册 → 下载 online / offline 安装包 → 接上 AI IDE 就能跑闭环(含试用额度)。
58
个 MCP 确定性工具
44
份 workflow + docs Skill
5+ EDA
Verilator · VCS · Questa · Icarus · Xcelium
Rust
编译原生 · CORO–Worker–User

从「我想测这个」到核签报告
一条能回头的闭环

你说意图,Agent 按规程动手;编排器管步骤门禁,Rust 引擎真跑仿真。 每一步有证据、能重跑、可审计——不像聊天窗口那样聊完就散。

01
自然语言意图
验证人员描述验证需求
→
02
AI Agent 解析
意图理解 · Skill 路由 · MCP 调度
→
03
Orchestrator 编排
klymora-orchestrator v4.1
确定性状态机 · YAML SSOT
→
04
Rust 引擎执行
58 MCP Tools · P0–P3 Step-gates
klymora_sim · Trigger · Task
↓
↓
↓
08
审核与迭代
Human 验收 · 异常回退至 P0.5
←
07
核签报告
Sign-off · Evidence Bundle · 证据包
←
06
诊断与审计
Stop-reason 路由 · dump_task · 审计追踪
←
05
数据分析闭环
覆盖率 inspect · 断言健康 · 激励审计
↑
↑
↑
1
Skills 知识层
44 份 workflow SKILL.md · §0 铁律 · 按需加载 · 验证架构师可编辑
2
MCP 执行层
Rust 二进制 · 58 个确定性工具 · 12+ 只读 Resources · 9 个 Prompts · JSON-RPC
3
Registry 思维链层
workflow-full.yaml 单真源 · 编译进二进制 · 进程重启不丢失 · SHA256 证据校验
Skills 定规则,MCP 出工具,Registry 管流程。三层各司其职,通过稳定接口协作,改一层不动另外两层。

芯片验证,正在被四件事拖慢

🔄

仿真慢 · debug 循环靠人肉

  • 跑一次等几小时 → 出错看波形猜根因 → 改完再跑一轮
  • 一天跑 3 个闭环算高产,瓶颈是人工迭代延迟
📊

覆盖率收敛靠调参碰运气

  • 约束随机到 85% 容易,最后 15% 藏在约束盲区里
  • 调 seed、加定向 case、翻 URG 报告猜"哪里没盖到"——没有系统方法
❓

"测够了没有"没人能回答

  • 没有量化门禁,没有可审计的验证完成度证明
  • tapeout 前突击修 bug 是行业常态,sign-off 标准靠感觉
🎯

验证意图在"翻译"中层层失真

  • SPEC 描述的是"要验证什么",手写测台却要先把它翻译成数千行 SV/UVM 脚手架,再变成可执行激励
  • 每一次人工翻译都引入漂移:该覆盖的 corner case 漏了,该保持的协议语义偏了
Flintrix 让 Agent 直接从 SPEC 和接口开工,少一层「人肉翻译」; 你把时间花在策略和找 bug 上。debug、覆盖、sign-off 变成可回头的机器节拍: 每轮有证据、空洞能定位、签字说得清依据。

持久化思维链:可编译 · 可执行 · 可审计

Flintrix 的核心不是又一个仿真框架,而是将验证决策链从人脑短期记忆迁移到持久化结构—— 验证流程规范以 workflow-full.yaml 为单真源,编译进 Rust 二进制,进程重启不丢失,多人共享永远一致。

1
固化思维链骨架

P0–P3 验证流程以有向图表达,编译进 klymora-orchestrator 二进制。
不依赖 LLM 上下文窗口,session 重启后状态与路径完全一致。

2
每步局部 CoT

Agent 沿骨架行走,每步只做局部的 read → think → write → check。
上一步 verdict 决定下一步路由,不走岔路。

3
失败最小回溯 · 手术刀重跑

挂了只回到该回的那一步,不整盘重开。
核签后要再验一层?force-rerun 像手术刀:清过期章,SPEC / interface.rs 留着。

思维链对比:人类 vs Flintrix

维度 人类思维链 Flintrix 思维链
载体 人脑短期记忆 workflow-full.yaml 编译进二进制
持久性 做完就忘 / 靠笔记
靠人员稳定
永远一致 · 多人共享
进程重启不丢失
步骤顺序 凭经验排列 phases[].steps[].next 显式有向图
判据 "我觉得差不多了" verdict_derive / prover 硬性判定
失败回退 凭记忆回到上一步
可能漏掉依赖
resume_routing 最小回溯
只回到最小依赖前驱
修复知识 "我记得上次怎么修的"
人员离职即丢失
fix_loop.skills → klymora_get_skill 按需加载

不是又一个脚本层,
而是下一代验证基础设施

Flintrix 是基于 Rust + VPI/VHPI 构建的验证框架,覆盖从 UT(单元级)到 CT(芯片级)的全部前仿真层级。 向上提供类型安全的异步测台 API,向下统一抽象各仿真器差异。

Rust 类型安全与异步协程赋予验证基础设施系统级可靠性。CORO–Worker–User 三域架构让激励与 DUT 严格解耦; klymora-orchestrator 将验证流程固化为确定性状态机;klymora-run 吸收各 EDA 差异, 同一套测台 Rust 零改动贯通 Verilator 到 VCS 企业 sign-off。

验证层级全覆盖 · UT → CT
UT 单元测试 · ALU / FIFO / 基础逻辑
BT 模块测试 · 功能块组合 · 寄存器堆 / 控制器
IT IP 核级 · AXI / PCIe / USB 控制器
ST 子系统级 · 系统总线 · 多 IP 协同 · 含处理器核
TT Tile 级 · 多核互联 · 高速接口
CT 芯片级 · Sign-off · 覆盖率闭环 · AI 全自动
同一套 Rust 代码、同一个验证框架,自底向上逐级覆盖
44
个 workflow + docs Skill · 知识即代码,按需加载
5+ EDA
同时支持 Verilator、VCS、Questa、Icarus、Xcelium
0 运行时
Rust 编译产物为原生动态库,编译期类型安全
1 工作流
CORO–Worker–User 三域模型覆盖全部验证场景

给验证团队用的八样硬家伙

01

编排器把门,Agent 不能跳关

klymora-orchestrator 把 P0–P3 流程写进二进制状态机。 每步要过门禁才往下走;AI 只能干「当前这一步」,没法偷偷改状态冒充 Pass。

Step-gate · Stop-reason · 可审计
02

多 EDA 仿真器,一套代码全兼容

无需为每家 EDA 写分支测台。Flintrix 在框架内部吸收 Verilator、Synopsys VCS、Mentor Questa、Icarus、Cadence Xcelium 的 VPI 调度差异, 测台 Rust 零改动,切换 klymora-run --simulator 即可平移。

适合场景:开源 CI 与企业 sign-off 复用
03

CORO–Worker–User 三域架构

Flintrix 的"宪法级"激励拓扑将验证环境严格分层:User 域发事务、Worker 域做编解码与 scoreboard、Coro 域在仿真时间域精确驱采 RTL。

结果:协议激励与 DUT 严格解耦
04

Rust 异步协程驱动时序

基于 Trigger 和 Task 的调度系统,让"等一个时钟上升沿后采样 output"变成一行 await:

clk.rising_edge_ro().await?; // 采样 output
clk.rising_edge_rw().await?; // 驱动 input
05

开箱即用的 VIP 生态

VIP 覆盖协议
PCIe P-Tile Intel AVST / 683059
PCIe H-Tile Intel L-/H-Tile / 683111
PCIe US/USP Xilinx UltraScale / UltraScale+ AXI-S
AXI / AXIS AMBA 总线协议事务级激励
06

断言、覆盖率、审计三位一体

Rust 并发断言持续采样 DUT;SVA 健康门禁防"空转断言"——自动检测断言是否因时序错位或绑定错误而从未触发;zooseek-coverage 聚合代码 / 功能 / 断言覆盖,支持跨 EDA 对比与阈值门禁; 激励审计 --record 生成 trace.json,精确回放每一次 Drive / Sample / ClockEdge。

assert-capture assert-close assertion health dashboard zooseek coverage trace.json audit
Capture Platform · 验证完整度与可追溯性
07

AI 搭测台,人盯策略

给 SPEC 和接口,Agent 按规程生成 Harness / interface / scoreboard 骨架。 你从「手搓几千行 UVM」换成「审边界、补 corner、签 verdict」——脚手架交给机器。

SPEC → Harness · 人类在环
08

新能力:force-rerun —— 重跑像手术刀,不是拖把

验证已经签过,只想再跑某一层?说一句「重跑 P2.0」即可。 系统只清这一步该清的机器戳记,不会把你写好的 SPEC、interface.rs、测台母版一锅端。 全流程重开另有入口;日常迭代用手术刀,别用拖把。

force-rerun · 证据隔离 · 人说了算

三件事决定你敢不敢把验证交给机器

产品够不够深、人机怎么协作、账本够不够透明—— 下面三项都来自真实工程能力(Skills / MCP / 编排器),不是口号。

产品深度

从冒烟到 soak,门禁一层层叠上去

不是「跑通就算完」。激励拓扑有宪法,验证深度有分层,协议 VIP 按同一套规矩接。

  • §0 CORO–Worker–User 激励只能 User → Worker → Coro → RTL;Case 不许直驱 DUT 脚。SM-0..4 剖面(流 / MMIO / 多 Fixture)都在这条铁律里。
  • L1–L8 + P2.0–P2.7 冒烟、功能、压力、断言健康、激励审计、soak……每层有 pass_criteria;不够格进不了下一层。
  • 断言 · 覆盖 · 激励三位一体 SVA 健康门禁防「空转断言」;stimulus_verdict.json 门禁激励;zooseek 收覆盖报告。
  • 金标准 Harness 随身带 SM-1 FIFO、SM-2 PIO 等可运行样例写进包内 Skills——Agent 改你的 DUT 前,先有对照物。
用户互动

你说话,机器干活;关键节点你拍板

日常在 Cursor / Claude / OpenCode 里用自然语言推进;卡点、重跑、核签,人始终握着方向盘。

  • 说一句就能重跑一步 「重跑 P2.0」→ force-rerun 排队 → 编排器 resume。不用手改 JSON、不用假装 Pass。
  • 挂了先认账,再允许仿真 prove 失败会生成诊断一行话;Agent 必须 diagnosis_ack 复述后,才放行下一轮 simulate——防止装瞎硬跑。
  • Skill / 人工双门禁 未 prompt_ack 读规程,不许 verify;P0.6 SPEC、P3.2 人审要真正的 approve,不是环境变量一开就过。
  • 随时问「卡在哪」 status / round_status 只读仪表盘:当前步、证据、阻塞原因——Act 之前先看一眼。
技术透明度

每一步留痕,假 Pass 进不了账本

验证结论要能给同事、给审核、给未来的自己看。状态机写路径收紧,证据链可追溯。

  • 活的工作台 workflow.html 跟着编排器刷状态;不是事后拼出来的 PPT,是过程本身。
  • 证据包 + SHA 门禁 evidence_bundle、prove_step_gate:缺 JSON/HTML、缺签名,硬 FAIL。手改 state 冒充重跑,产品路径直接拒绝。
  • 激励可回放 --record → trace.json:每一次 Drive / Sample / 边沿有时间戳;波形与 RSUT 激励正交,可同开。
  • 故障路由公开 INTERFACE_FAIL、SIM_FAIL、ASSERTION_HEALTH_FAIL……stop_reason 告诉你回哪一步、该加载哪份 Skill,不靠猜。

AI 验证引擎规约

工具是确定的、规程是写死的、流程能重启接着跑——不绑死某一家大模型或 IDE。 Agent 可以换,验证账本还在。

状态机工作流 · P0–P3

22 步门控流水线,从 RTL 部署到 sign-off 全链路可审计;故障自动路由至精确恢复点。

P0→P1→P2→P3 | 7 + 3 + 9 + 3 steps
INTERFACE_FAIL → P0.5 TB_WRAPPER_FAIL → P0.7 COMPILE_ERROR → P1.2 SIM_FAIL → P1.1 STIMULUS_FAIL → P3.0 ASSERTION_HEALTH_FAIL → P2.4 THRESHOLD_FAIL → P3.0 SUCCESS → signoff

MCP 工具矩阵 · 58 个

所有验证能力通过 klymora-mcp JSON-RPC 暴露为确定性工具,IDE Agent 直接调用,结果可重现。

执行
bootstrap · verify · simulate · signoff · prompt_ack
治理 / 重跑
force_rerun_step · health · round_status · escalate_human
诊断
diagnose · evidence_bundle · prove_stop_reason · prove_step_gate
审计 / 激励
trace_audit · stimulus_check · stimulus_signoff · validate_stimulus_rules
覆盖 / 报告
coverage_inspect · coverage_recommend · compare_edas · signoff · round_status

Skill 知识基 · 44 份 workflow + docs

每类验证任务对应专用 Skill 规程文档,通过 klymora-index 统一路由;另含 API 参考与文档库 klymora-docs。

  • 刺激模型宪法 · §0 CORO–Worker–User
  • 协议 VIP · AXI / AXIS / PCIe
  • 断言 & 覆盖闭环 · P2.4 门禁
  • 仿真调试 & 多 EDA 适配
  • 签核报告 & 证据包
  • 审计追踪 · dump_task JSONL
klymora-index → SKILL_CATALOG.md 44 workflow + docs + meta
AI IDE 兼容层 · 11 端
Cursor OpenCode Kimi Code Claude Code Codex OpenClaw VS Code Lingma Trae Qoder Continue

安装:install-agent-integration.sh 一键对接 8 路 Skills 软链 + 14 路规则 + 6 路 MCP · 详见 MCP 与 Skills

LLM 后端兼容层
OpenAI GPT-5 Claude Sonnet-4 DeepSeek V3 / R1 Qwen 3.5 Kimi K2.5 MiniMax-M2.7 Cursor-Composer2

klymora-mcp 为确定性工具层;LLM 由 IDE 或私有化部署自行配置

分层架构,一处开发,多处部署

AI Agent / Human
IDE Agent · Natural language intent · Human gate at P0.6 / P3.2
↓
Orchestrator
klymora-orchestrator v4.1 · deterministic state machine · YAML SSOT
↓
MCP + Workflow
58 Tools · 12+ Resources · 9 Prompts · workflow_registry.json
↓
User Layer
测试用例 / Case / L7(async await + UserAPI)
↓
Worker Layer
事务编解码 · scoreboard · 有界队列(std::thread)
↓
Coro Layer
Rust async Task + Trigger(RO/RW/Edge/Timer)
↓
VPI/VHPI
klymora_sim 统一抽象
↓
EDA Engine
Verilator · VCS · Questa · Icarus · Xcelium
↓
RTL DUT
用户设计(.v / .sv / .svh)——只读,不修改

L1–L8 验证深度,逐层门禁

从冒烟到 soak、从定向到协同,每一层都有明确定义的完成标准和自动判据。 AI-Native 芯片验证基础设施 按层推进,覆盖率、断言健康、激励审计共同决定能否进入下一层。

L1
Smoke · 冒烟
编译通过 · 链路 alive · 基础激励可运行 · 1/N 包 PASS
L2
Function · 功能
核心功能正确 · scoreboard 数据完整性 · 多 beat 事务 · 阈值触发
L3
Stress · 压力
FIFO 边界 · 全速背靠背 · 并发随机事务 · drop/stall 统计
L4
Boundary · 边界
边界值 · 最小/最大长度 · 对齐边界 · 异常路径
L5
Error Injection · 错误注入
负向激励 · 协议违例 · 错误恢复 · 容错路径 · CRV 约束随机
L6
Soak · 长时运行
大包计数 · 长 wall-clock · 随机种子矩阵 · 稳定性验证
L7
Orchestrated · 协同
多 Agent 协同 · 全量回归 · 多 Fixture 并联 · Sign-off 候选
L8
Cross-EDA · 跨工具
VCS / Verilator 双跑 · 覆盖矩阵对比 · 同源保证门禁

真实项目:20 个用例
L1–L7 全层 PASSED

PCIe US/USP Endpoint 验证项目,从 SPEC → 测台 → 仿真 → 签核完整闭环。 编排器驱动全部 22 步 P0–P3 工作流,零人工干预完成全层验证。

20
测试用例
L1 smoke 1 · L2 func 5
L3 stress 2 · L4 boundary 2
L5 error 2 · L6 soak 3
L7 orch 2
→
P0–P3
22 步工作流
SPEC → 测台 → 编译 → 界面对齐
→ 分层验证 → 签核
→
100%
通过率
20/20 cases PASSED
simulation.exit_code=0
→
✓
核签完成
stop_reason=SUCCESS
reports/loop/summary.json
L6 · Soak 长时运行

soak_random_stress · soak_random_b2b · soak_random_gap

3 个长时 soak 用例,随机种子矩阵驱动,验证 DUT 在长时间连续激励下的稳定性。

  • soak_random_stress 满负载长时运转,scoreboard 端到端校验
  • soak_random_b2b 背靠背事务,无间隔压测
  • soak_random_gap 随机间隔模拟真实系统负载
L7 · 编排协同

orch_smoke · orch_stress

多 Agent 协同、全量回归级的编排用例,模拟多验证任务并行执行。

  • orch_smoke 基础链路 alive 确认
  • orch_stress 多通道并发事务 + 全速压测
闭合门禁

Human gate 已核签 + 证据链完整

P0.6 (SPEC 人工审核) 与 P1.0 (TB 架构选择) 两道人审门禁均 approved。

  • 证据 SHA256 校验 每步产物哈希验证,篡改即 FAIL
  • 幽灵 Pass 隔离 空证据冒充 Pass 被编排器拦截
  • 最小回溯 失败只回依赖前驱,不整盘重开

覆盖 UT → CT
全验证层级

自底向上逐级验证,同一套 Rust 框架、同一套 AI 工作流,从单元级穷举到芯片级 sign-off。

UT · BT

单元级与模块级验证

ALUs、FIFOs、寄存器堆等基础单元的定向与随机测试。Flintrix 的 async fn dut(SimObject) 模版与 klymora-run 秒级反馈,适合细粒度穷举。

IT

IP 核级协议验证

AXI-Stream FIFO、AXI4-Lite MMIO、PCIe TLP 等协议,通过 VIP + scoreboard + 断言三件套完成端到端数据完整性检查。Testbench 与 DUT 由 CORO–Worker 严格解耦。

ST · TT

子系统与 Tile 级集成

系统总线驱动多 IP 核协同工作,含处理器核的子系统级场景。Flintrix 的多 Fixture 与多时钟域支持,让集成验证环境水涨船高,无需另起炉灶。

CT · AI

芯片级 Sign-off 与 AI 闭环

同一套 Rust 测台在 VCS 上跑 coverage / FSDB 波形的企业 sign-off,同时在 Verilator 上跑 CI 快速门禁。AI-Native 芯片验证基础设施 自动完成部署 → 编译 → 仿真 → 诊断 → 修复 → 再验证的全闭环。

传统 EDA 流程 vs Flintrix 验证引擎

维度 传统 EDA 验证 Flintrix 验证引擎
流程知识载体 人脑记忆 + 团队脚本 workflow-full.yaml 编译进二进制
调试循环 人猜 → 改 → 跑 → 看波形 Agent 读报告 → stop_reason 路由 → 加载 skill → 改码 → 重判
跨 EDA 迁移 VCS 一套脚本、Questa 另一套 klymora-run --simulator vcs / questa
可审计性 git log 只记脚本改动 reports/loop/summary.json 每轮 verdict + SHA256 证据包
扩展方式 加流程 = 新人学 + 改 Makefile 加 step = 改 YAML · 加知识 = 改 SKILL.md

每个痛点,一个收益

vs 人工 debug 循环

Debug 闭环加速 10×

Agent 在分钟级完成读报告 → 定位 → 改码 → 重判的闭环迭代。验证团队从"等人跑完"中解放,把时间放回设计验证本身。

vs seed 调参碰运气

覆盖率系统性收敛

断言健康门禁 + CRV 约束定向组合 + 刺激审计,覆盖率空洞可定位、可靶向补充,不再靠猜盲区。

vs "我觉得差不多了"

Sign-off 可审计

每轮验证 verdict 固化在 reports/ 中,证据包随设计交付。tapeout 前不突击、不靠感觉,验证完成度有据可查。

vs 手搓 scaffolding

从写环境到审策略

AI 按规范生成测台骨架,工程师 70% 的脚手架时间被释放,团队规模可扩张、验证策略可沉淀,新人也能快速产出企业级 Harness。

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3

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一键对接 Cursor / Claude / OpenCode 等;用自然语言推进 P0–P3,编排器把门禁。

4

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flintrix-online 面向 AI-Native 芯片验证基础设施 多轮 verify 闭环与按量计费;flintrix-offline 面向企业内网 air-gap 部署,离线 .lic 授权。 两种交付共用同一引擎:测台 Rust 跨 EDA 零改动平移,用户 RTL 经 filelist 接入、Harness 不修改设计。

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内网部署 · .lic 授权

完整 klymora-run + Skills + MCP 本地运行。License 固定路径 ~/.config/klymora/license.lic 或环境变量 KAY_LICENSE_PATH, AES-GCM 加密 + Ed25519 签名 + 硬件指纹绑定,无需设备码在线激活。

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一套 Rust 测台 · 5+ EDA

禁止直接调用 verilator/vcs/vsim。Harness 部署、编译、仿真、--record 激励审计、--coverage 覆盖率、--verify 多轮闭环, 全部经 klymora-run 单一入口;框架内吸收各 EDA 差异,测台 Rust 零改动平移。

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把精力放回发现 bug

Flintrix 将验证流程固化为持久化思维链,Agent 在分钟级完成 debug 闭环迭代。
人不需要再管 seed 调参、波形翻找、判据靠猜——只需要关注芯片里到底有没有 bug。

验证流程编译进二进制 · 重启不丢失 · Agent 沿骨架行走 · 每步不跑偏 · verdict 硬判据 · 闭环可审计