A
analog-circuit-skills
by @Arcadia-1v
4.0(20)
提供基于ngspice和Python的AI Agent模拟电路仿真技能,涵盖理论验证、电路搭建、仿真及晶体管尺寸设计,包含比较器和自举开关。
安装方式
git clone https://github.com/Arcadia-1/analog-circuit-skills.gitcompare_arrows
Before / After 效果对比
1 组使用前
传统上,模拟电路设计者需手动编写网表、配置仿真参数,耗时且易出错,难以快速迭代和验证复杂电路。
使用后
借助AI Agent技能,可自动化生成、仿真和验证模拟电路,大幅缩短设计周期,提高复杂电路的验证效率和准确性。
SKILL.md
analog-circuit-skills
一个面向 AI Agent 的模拟电路仿真技能合集,基于 ngspice + Python。 每个技能涵盖理论验证、电路搭建、仿真和晶体管尺寸设计。
技能总览
| 技能 | 工艺节点 | VDD | 主题 |
|---|---|---|---|
| comparator | 45nm PTM HP | 1.0 V | StrongArm 动态比较器 |
| bootstrap_switch | 180 / 45 / 22nm PTM | 1.8 / 1.0 / 0.8 V | 自举采样开关 |
| LDO | — | — | 低压差线性稳压器 (开发中) |
自举开关
用于高线性度 ADC 前端的自举 NMOS 采样开关。 自举机制使 Vgs 始终等于 VDD,与输入信号无关,从而实现恒定的导通电阻——这是 8 比特以上精度采样的关键。
波形图 — 采样阶段 VGATE 始终跟踪 VIN + VDD:

关键特性:
- 自举机制:使用 1pF 引导电容(CB)将采样晶体管的栅极电压提升至 VIN + VDD
- 恒定导通电阻:Vgs = VDD 保持常数,不受输入信号影响
- 多工艺支持:在 180nm / 45nm / 22nm 工艺节点上验证
StrongArm 比较器
高速 SAR ADC 中的动态再生比较器。 仿真展示积分阶段(VXP/VXN)、锁存再生(VLP/VLN)和数字输出的完整时序。

运行方式
# 自举开关(所有仿真)
cd bootstrap_switch/assets
python run_tran_bts.py
# StrongArm 比较器
cd comparator/assets
python run_tran_strongarm_comp.py
所有输出(日志、图像)保存到技能专用目录:.work_bootstrap/ 或 .work_comparator/。
环境依赖
- ngspice — 电路仿真器(需在 PATH 中)
- Python 3 +
numpy、matplotlib、scipy - 已安装技能:
.claude/skills/下的ngspice、gmoverid、transistor-models
文件结构
analog-circuit-skills/
├── comparator/ # StrongArm 比较器技能
│ ├── SKILL.md # 详细文档
│ └── assets/ # 网表模板 + Python 脚本
├── bootstrap_switch/ # 自举采样开关技能
│ ├── SKILL.md # 详细文档
│ └── assets/ # 网表模板 + Python 脚本
├── .work_comparator/ # 比较器临时输出目录
├── .work_bootstrap/ # 自举开关临时输出目录
└── README.md # 本文件
技能详情
完整的理论、电路设计、仿真方法说明请参见各技能目录下的 SKILL.md。
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易用性
文档
兼容性
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统计数据
安装量4
评分4.0 / 5.0
版本
更新日期2026年5月20日
对比案例1 组
用户评分
4.0(20)
5
35%
4
35%
3
15%
2
10%
1
5%
为此 Skill 评分
0.0
兼容平台
🔧Manual
时间线
创建2026年4月24日
最后更新2026年5月20日