aklofas/kicad-happy

AI coding agent skills for KiCad electronics design. Works with Claude Code and OpenAI Codex. Analyze schematics, review PCB layouts, EMC pre-compliance, SPICE simulation, download datasheets, source components, and prep boards for fabrication.

무엇을 해결하는가

kicad-happy는 KiCad 프로젝트를 위한 AI 기반 설계 검토 도구입니다. 전자 엔지니어가 물리적 보드를 주문하기 전에 설계 버그, 레이아웃 오류 및 EMC (electromagnetic compatibility) 위험을 포착하도록 도와줌으로써, 보드 리스핀(respin)과 관련된 비용과 시간을 줄여줍니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot CLI, Google Antigravity와 같은 AI 코딩 에이전트에 통합할 수 있는 일련의 "skills" (Python 스크립트)를 제공합니다. 이 스크립트들은 KiCad 회로도, PCB 레이아웃 및 Gerbers를 구조화된 데이터로 파싱하여, AI 에이전트가 심층 분석을 수행할 수 있도록 합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

회로 분석: 전원 트리 추적, 서브 회로(필터 또는 모터 드라이브와 같은) 식별, 부품 값으로부터 실제 회로 동작 계산.
검증: 데이터시트와 부품 사양을 교차 참조하고 수동 네트워크를 검증.
시뮬레이션: 필터 주파수, opamp 이득을 검증하기 위한 SPICE 테스트벤치를 자동으로 생성하고 Monte Carlo 허용 오차 분석을 수행.
EMC 사전 준수 검사: 기하학적 및 분석적 모델을 기반으로 방사 방출 위험 및 접지면 공백을 예측하기 위한 44가지 규칙 검사를 실행.
제조 준비성: BOM을 감사하고, MPN 커버리지를 확인하며, DFM (Design for Manufacturing) 점수를 산출.

대상 사용자

AI 에이전트를 사용하여 설계 검토 및 사전 준수 테스트의 지루한 부분을 자동화하고자 하는 KiCad 사용자 전자 설계자 및 하드웨어 엔지니어.

주요 특징

에이전트 통합: 여러 AI 에이전트의 플러그인으로 작동하거나 자동화된 PR 리뷰를 위한 GitHub Action으로 작동.
의존성 없음: 분석 스크립트는 순수 Python 3.10+이며 실행을 위해 KiCad가 설치되어 있을 필요가 없습니다.
자동화된 SPICE: 테스트벤치를 생성하고 고충실도 시뮬레이션을 위해 PCB 트레이스 기생 성분을 주입.
EMC 위험 점수 산출: 구조화된 위험 점수 및 사전 준수 테스트 계획과 함께 잠재적인 FCC/CISPR 실패를 예측.
데이터시트 추출: 분석에 정보를 제공하기 위해 PDF 데이터시트에서 구조화된 사양을 추출함.