Haciendo de Claude un mejor ingeniero eléctrico

Diode Computers diseña y fabrica placas de circuitos personalizadas con IA. El toolchain de Diode convierte el diseño de placas de circuito en un problema de software: igual que los equipos de ingeniería de software ganan eficiencia con Claude Code, Diode aplica las mismas técnicas para que los equipos de ingeniería eléctrica diseñen placas listas para fabricar en horas. 

Diode desarrolla y mantiene el lenguaje Zener, un lenguaje específico de dominio basado en Starlark para describir esquemas de placas de circuitos impresos (PCB), y pcb, que utiliza el lenguaje Zener para proporcionar automatizaciones sobre KiCad.

Una tarea importante para los equipos de ingeniería eléctrica es crear diseños de referencia: cuando quien diseña quiere usar un chip determinado, debe consultar cientos de páginas de documentación para entender qué componentes necesita el chip para funcionar. Un chip típico puede requerir hasta una docena de componentes auxiliares (resistencias, condensadores, inductores y similares), y la información bien estructurada sobre cómo conectarlos puede ser escasa. 

Los equipos de ingeniería eléctrica ya usan Claude Code para generar automáticamente diseños de referencia en Zener a partir de documentación no estructurada, antes de revisarlos. Pero dada la novedad de este entorno, que incluye herramientas específicas de dominio y requiere un conocimiento especializado profundo de la materia, aún hay margen de mejora en el rendimiento agéntico de Claude a la hora de generar reference designs, y la comprensión general de Claude de esta tarea específica de ingeniería eléctrica. En la tarea de generar automáticamente diseños de referencia, los modos de fallo más habituales al intentarla son los siguientes:

• Matices que faltan en la hoja de datos sobre cómo configurar los circuitos
• Interpretar mal imágenes esquemáticas de referencia
• Malentendido o uso indebido de Zener

Cuando detectamos carencias en las capacidades de Claude para tareas específicas de dominio que exigen un conocimiento profundo de la materia, podemos colaborar con expertos del sector para enseñar a Claude a mejorarlas. Este conocimiento se incorpora a los modelos Claude publicados, de forma que todos los usuarios de los modelos Claude se benefician, ya sea en Claude Code, Claude.ai o en sus propios sistemas y aplicaciones con tecnología de Claude.

Delimitar el problema

Colaboramos con Diode en una iniciativa conjunta para comprender y mejorar la capacidad de Claude a la hora de generar automáticamente diseños de referencia. En esta tarea agéntica, se le pide a Claude que tome como entrada la documentación de un chip y produzca un diseño de referencia completo in Zener. Para hacerlo correctamente, Claude debe leer numerosas páginas de documentación, comprender textos técnicos densos y figuras, y redactar un esquema completo y configurable que exprese todas las configuraciones y modos de funcionamiento del chip. En esta configuración agéntica, se le proporcionan a Claude herramientas para leer y escribir archivos y ejecutar comandos de bash, y tiene acceso al compilador de Zener, a la documentación del lenguaje y a algunos ejemplos, pero nada más.

Determinar cuándo un diseño de referencia es correcto tampoco es trivial. La documentación suele estar incompleta respecto a qué componentes y parámetros exactos se requieren para el funcionamiento. Para resolver esto, cada diseño de referencia se evalúa mediante un banco de pruebas personalizado: en lugar de afirmaciones absolutas sobre la presencia de componentes individuales (p. ej., "un condensador de 20 uF entre alimentación y tierra"), el banco de pruebas codifica requisitos de nivel superior (p. ej., "al menos 22 uF de capacitancia entre alimentación y tierra"). Así se garantiza que la señal que recibe el modelo sea precisa, pero no demasiado restrictiva.

Dada esta tarea bien definida, con criterios claros para evaluar su éxito o fracaso, trabajamos con Diode para introducir mejoras en el entrenamiento de Sonnet 4.5 y los modelos Claude posteriores, con el fin de generar automáticamente mejores diseños de referencia para placas de circuito.

Evaluación del resultado

Para comparar el rendimiento de Claude en esta tarea, utilizamos un conjunto de pruebas of diseños de referencia generados en una evaluación comparativa a ciegas entre Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 y Claude Sonnet 4.5. Descubrimos que los equipos de ingeniería eléctrica de Diode prefirieron los diseños de referencia de Claude Sonnet 4.5 en 8 de cada 10 ocasiones. En comparación con otros modelos, Claude Sonnet 4.5 tenía más probabilidades de captar pequeños matices en la documentación y se le daba mejor seguir las convenciones y la semántica de su toolchain.

Direcciones futuras

La colaboración con Diode puede replicarse con cualquier empresa, en cualquier ámbito o sector, en el que Claude se despliegue de forma agéntica en tareas con criterios claros de éxito y fracaso. Anthropic mejora constantemente Claude para convertirlo en el mejor colaborador virtual en el mayor número posible de ámbitos y sectores. Las tareas y flujos de trabajo que exigen conocimiento profundo de la materia y procesos, herramientas y flujos de trabajo específicos de dominio son excelentes candidatos para colaborar más de cerca con Anthropic.

Si te interesa colaborar con Anthropic para mejorar futuras versiones de Claude, rellena este formulario y nos pondremos en contacto.

Agradecimientos 

Este artículo se escribió en colaboración entre Davide Asnaghi y Lenny Khazan, de Diode Computers, y Connor Jennings, David Hershey y Nicholas Marwell, de Anthropic.