AI导哈

PCB设计自动化工具

Jigsaw是一款AI驱动的PCB设计自动化工具，通过自然语言处理自动完成组件选择、兼容性验证和BOM生成，适用于硬件工程师快速完成电路设计。

  • by charlespers
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 charlespers/Jigsaw

使用说明

从自然语言到在几分钟内完成PCB设计，而不是几个小时。

查看演示 • 融资演示稿 • 安装

问题

硬件工程师花费数天（有时是数周）手动研究组件、交叉引用数据表和构建物料清单。什么应该是一个创造性的设计过程，变成了一项乏味的研究任务。

痛点：

  • 分析50多页数据表以验证兼容性
  • 比较多个供应商的定价和可用性
  • 交叉参考电压要求、引脚配置和接口协议
  • 从头开始构建BOM，容易出现人为错误

这是应该自动化的工作。

我们适合的地方

Jigsaw位于人工智能驱动的设计自动化和硬件工程的交叉点。我们不是在取代工程师，而是通过处理研究和验证工作来增强他们的能力，这样他们就可以专注于创新。

我们的解决方案

Jigsaw使用由模型上下文协议支持的AI代理来自动化整个PCB设计工作流程。用自然语言描述您的电路，并观看我们的系统：

  1. 分析需求 并分层识别组件
  2. 搜索供应商 根据规格、定价和可用性获得最佳零件
  3. 验证兼容性 所有组件（电压、接口、引脚数）
  4. 生成完整的物料清单 实时定价和规格

魔法？你可以通过每个组件的选择实时看到AI的原因，就像高级硬件工程师一样。

演示

查看全俯仰甲板→

您将获得：

  • 使用AI推理片段进行实时组件分析
  • 具有智能元件放置功能的交互式PCB查看器
  • 完整的零件清单，包括定价和数据表链接
  • 用于迭代优化的上下文感知聊天

运作原理

模块化架构

独立的MCP服务处理所有AI通信。前端通过服务器发送事件流式传输实时组件分析，而PCB查看器使用基于智能网格的布局来优化组件组织。

层次推理

AI按逻辑顺序分析组件（MCU→ 力量→ 传感器→ 被动），在继续之前确保每一步的兼容性。这反映了经验丰富的工程师如何进行设计。

情境感知智能

当需求不明确时，人工智能会提出澄清问题。系统无缝暂停分析，等待上下文，然后恢复——在整个对话过程中保持状态。

安装

git clone https://github.com/yourusername/jigsaw.git
cd jigsaw/Jigsaw/frontend
npm install
npm run dev

集 VITE_MCP_SERVER_URL 在 .env 用于后端集成。

部署

此项目已配置为在Vercel上部署。看 VERCEL_DEPLOYMENT.md 详细说明。

快速部署：

  1. 推送到GitHub
  2. 在Vercel上导入项目（自动检测React Router v7）
  3. 集 VITE_MCP_SERVER_URL 环境变量
  4. 部署

快速开始

  1. 用自然语言描述你的电路
  2. 观看AI实时分析组件
  3. 如果需要更多上下文，请通过聊天进行优化
  4. 审查物料清单和出口或采购

关键创新

实时流媒体

具有智能缓冲的服务器发送事件可确保可靠的组件分析更新，即使在网络变化的情况下也是如此。

智能PCB布局

基于网格的布局系统可以防止重叠，优化组件组织，创建真正有意义的布局。

类型安全架构

集中式类型定义确保了前端和后端的一致性，减少了集成错误并加快了开发速度。

文档

未来路线图

自动布线•3D PCB预览•导出格式（KiCad、Altium）•直接供应商订购•团队协作

团队

查尔斯·米尔伯格 • 卢克·桑伯恩 • Phu Duong

建造于 哈克普林斯顿2025

由以下材料制成⚡ Jigsaw团队

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