Lucas Gerads尝试将Claude Code应用于硬件开发，通过赋予其访问示波器和SPICE模拟器的能力，显著提升了电路验证、嵌入式编程和数据分析的效率。这种方法尤其简化了原本繁琐的数据对齐和标准化工作，适用于从简单到复杂的电路设计。

SPICE仿真→示波器→Claude代码验证工作流

作者Lucas Gerads分享了他近期在硬件开发中使用Claude AI的实践经验。他尝试了一种创新方法：让Claude AI直接访问示波器和SPICE仿真器，这为电路验证、嵌入式编程和数据分析带来了显著效率提升。

核心工作流程

1. 初始尝试：直接使用自然语言描述让Claude生成电路设计，发现仅适用于简单电路
2. 改进方案：通过连接实际测试设备形成闭环验证系统
3. 典型应用：
   • SPICE电路模型验证
   • 嵌入式系统开发
   • 自动化数据分析（特别是时间轴归一化和数据对齐）

关键经验总结

示波器使用建议

• 需明确告知Claude物理连接配置
• 确保使用实时测量数据
• 避免直接传输原始数据，采用文件交互方式

微控制器开发要点

• 提供明确的引脚分配图
• 准备标准化Makefile（包含编译、烧录等基本功能）

相关资源

作者开源了三个配套工具库，包括示波器控制服务、SPICE封装库以及演示项目文件。

注：本文展示的方法虽然以简单电路为例，但同样适用于复杂电路设计和实际嵌入式项目。

以下是评论内容的总结：

正面观点： 1. 认为该技术能有效连接仿真与硬件，提高设计效率： - "Very cool idea closing the loop between simulation and real hardware" (评论1) - "this kind of thing is super cool to close the loop" (评论10)

2. 在教育领域有应用潜力：
   • "This should be useful to her" (评论7，指物理学教师的教学应用)

负面观点： 1. 指出AI在电路设计中的局限性，容易产生错误： - "It completely hallucinated the capabilities of the board" (评论3) - "they fall apart when trying to do anything other than design the simplest circuit" (评论12)

2. 认为某些场景下人工更可靠：
   • "Heh, this is like the last thing you need claude for. I mean, you have eyes and brain" (评论8)

技术讨论： 1. 关于工作流程的可靠性： - "Have you found the MCP-driven workflow reliable enough" (评论1) - 改进方法案例："Rewrote it with Python analyzers that spit out JSON" (评论5)

2. 工具使用建议：
   • "having LLMs work with mermaid diagrams makes describing and modifying circuits less annoying" (评论4)
   • 需要辅助工具："I had to write a script to talk to the simulator" (评论12)

幽默/比喻： - "Measure with a micrometer, mark with a pencil, cut with an axe" (评论6，用比喻形容设计过程的不精确性)

[注：所有评论均无评分数据，因此未包含认可度分析]