先说你遇到的问题
“有数据为什么没发出去?”“这个 X 从哪里开始?”用自然语言发起调试。
让 AI 带着问题读波形:找出等待发生在哪里、异常从何时开始,再沿着信号、连接和代码核对原因。
“有数据为什么没发出去?”“这个 X 从哪里开始?”用自然语言发起调试。
先看全局,再聚焦局部,最后核对时间、信号值与真正被接受的事件。
用随包 skills 带上检查思路,也能为自己的接口补充信号映射和判断规则。
点击分析步骤,观察窗口如何收窄;也可以自己缩放、平移或拖选。
可以确认:发送意愿已出现,READY 低电平造成了 15–20 ps 的等待。20 ps 之后两者电平重叠,但 DATA 含 X,且边沿采样有同 tick 歧义;还不能宣布一次干净的协议传输。
这是用合成数据呈现的分析导览。缩放交互用来解释 wavedbg 的逐步聚焦方法;真实使用时,AI 通过本地工具查询波形与设计数据。网页中的分析步骤和结论已预先整理。
在本地连接 wavedbg 后,补上自己的数据路径、信号和时间范围,再把问题交给 AI。
请用 wavedbg 查看这段 ready/valid:先确认请求何时出现,再检查等待期间的 READY 和 DATA,给出时间证据,并说明是否足以确认一次时钟握手。
局部问题通常只需要少量信号和一段时间。wavedbg 让 AI 先找方向,再补充证据,避免把整份波形搬进对话。
先用变化概览找到值得看的区间,逐步缩小到相关信号和关键几拍,让返回的信息紧贴问题。
复用可用的本机会话、信号索引和概览摘要,减少重复打开、重复寻找和重复扫描。
先回答当前问题,再补相邻历史、连接和代码;遇到不完整结果,继续收窄或分段核对。
首次打开、建立索引和大范围扫描仍有成本。实际收益取决于数据、查询范围与缓存状态;本页没有给出真实大文件的加速倍数。
随 v0.2.1 提供 7 个 skills:一个主流程,加六个专用场景。它们帮助 AI 选择证据、遵循接口约定,并保留尚未证实的判断。
wavedbg从问题和时间范围出发,选择波形、设计连接与源码证据,保留尚未证实的部分。
试着问:信号何时变化wavedbg-axi按实际接口映射分析握手、背压、burst、ID 和包边界。
试着问:一条通道为什么停顿wavedbg-apb区分 setup、access 和 wait,按完成时刻核对寄存器数据与错误。
试着问:等待了几拍wavedbg-ahb保留地址/数据流水关系,避免把同刻的地址和返回数据错配。
试着问:HREADY 低时哪笔事务仍在等待wavedbg-clock-reset核对接收端边沿、复位顺序、门控和沿前/沿后观察规则。
试着问:时钟何时停止wavedbg-fifo依据已接受读写、深度、指针和读出规则核对占用量、顺序与标志。
试着问:请求是否真的被接受wavedbg-credit先明确额度、编码、VC 和归还时机,再逐拍核账并解释等待。
试着问:额度是否耗尽这些 skills 是基于通用查询能力的分析工作流,协议覆盖与判断规则以实际接口为准。
为自定义链路、项目内部总线或新的协议编写 skill,将团队经验沉淀成 AI 可以遵循的步骤。
真实查询需要本地 Linux / Python 环境,以及已授权、版本匹配的 Verdi 环境与对应波形、设计数据。接入 AI 助手后,从一个明确问题、一组相关信号和一段时间开始。