这次用 GPT-6 Astra 配合 KiCad 做 USBRescue，最让我惊喜的，不只是最后的板子设计，还有过程中逐渐积累起来的建库、原理图和 PCB 构建规范。
USBRescue 是一块用于远程控制 USB 连接的小板。目前的设计采用 54 × 48 mm 四层 PCB，可以分别控制目标端的电源与地连接，以及 USB 数据连接。从器件库、原理图，到 PCB 布局布线和 3D 预览，AI 都参与了实际工作。
板子的设计产出让我很满意。但如果只展示一张好看的 3D 图，反而容易忽略这次项目更有价值的部分：我们把许多原本依赖口头沟通和个人习惯的要求，变成了可以重复执行、检查和追溯的工程规则。
动图采用真实工程导出，不是 AI 生成的示意图。板级画面对应 9 月 14 日的设计快照；器件库画面是本次工作中积累的独立示例，不表示这些器件全部用于这块板。3D 画面也不是已打样实物。
器件库也是这次的重要产出
这次并不只是让 AI 从现成库里挑几个符号、接上连线。AI 还参与了原理图符号、PCB 封装和 3D 模型的建立与整理，以及它们和真实器件、采购型号之间的对应记录。
现在的建库规范，把内部料号、符号与封装实现版本、采购选项和修改记录分开管理，通过 XML 台账关联数据手册、模型和核验依据。一个封装不能因为“看起来差不多”就入库，一个 3D 模型也不能因为文件存在就算检查完成。
引脚映射、焊盘尺寸、极性、零度方向、模型配准都有明确要求。为了新器件修改相似封装时，也不能直接覆盖已经被其他器件使用的共享资产。哪些可以复用、哪些需要派生、哪些变化必须重新核验，都要留下依据。
这些要求让建库从一次性的画图，逐渐变成了一套能持续积累的工作方法。
把“画得规范”变成明确的要求
原理图也是一样。网格、字段排布、层次接口、局部电源域、差分网络命名，以及每一页的职责，都有对应约定。USBRescue 目前采用五页原理图，以架构页组织不同功能模块，而不是把所有内容堆在一张图上。
项目流程还区分了工程建立、原理图检查、PCB 检查和生产文件发布几个阶段。一次检查通过，只对当时的输入版本有效；设计、相关库实现或规则发生变化后，需要重新核验受影响的部分。
在这次实践中，我觉得 AI 在遵循明确规范方面表现非常优秀。要求越具体，检查依据越清楚，它就越容易在不同器件、图纸和修改批次之间保持一致。人工可以把更多精力放在设计意图和取舍上，而不是一遍遍重复说明基础要求。
但这里有一个前提：规范需要人参与建立和修正，检查本身也必须能反映真实问题。
走线细节，仍然需要人工介入
这并不是一次完全无人干预的设计。我在过程中直接调整过电路、布局和走线，也不断根据实际问题补充规则。AI 能很好地遵守已明确的要求，不等于它已经能稳定地做出工程师认可的每一段走线。
一个具体例子是 R10 到 Q1 的连接：它曾出现不必要的 0.20 → 0.15 → 0.20 mm 线宽变化，以及一小段折返。后来这条路径被整理为连续的 0.20 mm 走线。更重要的是，我们把这个问题变成了布线质量检查工具的回归案例，让后续检查能够识别类似情况。
其他调整还涉及重复或重叠的铜线、不合理的小折线、供电分支绕行，以及差分信号的真实通路。整条网络的铜线总长，并不能代替对实际信号路径的检查。
这也是本次项目的一个重要收获：发现问题后，不只修当前这块板，还把能明确表达的问题沉淀成规则和检查能力。但工具尚未覆盖的复杂绕行、实际铜形与整体取舍，仍然要靠人工看图和判断。
工程记录中，这一版已经做到 DRC 违规、未连接和原理图与 PCB 一致性错误均为零。不过，“零错误”不等于走线最优，更不等于信号完整性、制造和实板运行都已验证。生产输出、工厂确认、焊接和上电测试，仍是需要单独完成的后续阶段。
下一步，我想尝试两种方式
第一种，是让 AI 通过操作电脑的方式，直接使用 KiCad 的交互式布线工具，一边观察画面，一边调整局部路径。我认为这可能帮助它处理一些几何细节，但是否比现有方式更好，还需要实际比较，不能把“能操作界面”直接等同于“懂得好好布线”。
第二种，是提供经过人工审核、可以作为参考的模块布局与走线。例如 USB 接口、MCU 必要外围，或者稳压器与输入输出电容的局部电路。相比纯文字要求，一份合适的模块参考，可能更容易传达器件相对位置、走线方式和回流安排。
当然，参考不能机械照搬。器件、层叠、板型、周围铜形和约束发生变化后，仍然需要适配和重新检查。这两种方式目前都是我希望继续验证的方向，不是已经解决问题的结论。
板子之外，留下能继续用的东西
USBRescue 让我看到了 AI 原生硬件开发的实际价值：不仅能够推进一块板的设计，还能在人的参与下，把建库、画图、检查和交接的经验变成下一次项目可以继续使用的资产。
我的结论不是“AI 已经可以无人值守地完成硬件设计”，而是：GPT-6 Astra 已经能在明确、可检查的规范下承担大量实际工作。人工介入仍然重要，尤其是在规范还不能完整描述“什么才是好设计”的地方。