論文の概要: LEGO: An LLM Skill-Based Front-End Design Generation Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23355v1
• Date: Sat, 25 Apr 2026 15:44:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.29192
• Title: LEGO: An LLM Skill-Based Front-End Design Generation Platform
• Title（参考訳）: LEGO: LLMスキルベースのフロントエンドデザイン生成プラットフォーム
• Authors: Jincheng Lou, Ruohan Xu, Jiecheng Ma, Runzhe Tao, Xinyu Qu, Yibo Lin,
• Abstract要約: 私たちは、フロントエンド設計生成のための統合されたスキルベースのプラットフォームLEGOを紹介します。 デジタルフロントエンドフローを6つの独立したステップに分解し、すべてのエージェント能力を標準化された構成可能な回路スキルとして表現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.25658408340244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Existing LLM-based EDA agents are often isolated task-specific systems. This leads to repeated engineering effort and limited reuse of successful design and debugging strategies. We present LEGO, a unified skill-based platform for front-end design generation. It decomposes the digital front-end flow into six independent steps and represents every agent capability as a standardized composable circuit skill within a plug-and-play architecture. To build this skill library, we survey more than 100 papers, select 11 representative open-source projects, and extract 42 executable circuit skills within a six-step finite state machine formulation. Circuit Skill Builder automates skill extraction with linear scalability. Agent Skill RAG achieves submillisecond retrieval without relying on embedding models. Empirical evaluation on a hard subset of 41 VerilogEval v2 problems that gpt-5.2-codex fails to solve under extra-high reasoning effort shows that individual circuit skills constructed within LEGO raise Pass@1 from 0.000 to 0.805. This is an 80.5% gain over the baseline. Cross-project skill compositions also reach 0.805 Pass@1. They outperform hierarchy-verilog by 14.6% and VerilogCoder by 2.5%. They also match MAGE. These results show that modular skill composition supports both effective and flexible RTL design automation. The LEGO platform and all circuit skills are publicly available at GitHub: https://github.com/loujc/LEGO-An-LLM-Skill-Based-Front-End-Design-Generation-Platform
• Abstract（参考訳）: 既存のLLMベースのEDAエージェントは、しばしばタスク固有のシステムである。 これにより、繰り返しのエンジニアリングの努力と、成功した設計とデバッグ戦略の再利用が制限される。 私たちは、フロントエンド設計生成のための統合されたスキルベースのプラットフォームLEGOを紹介します。 デジタルフロントエンドフローを6つの独立したステップに分割し、すべてのエージェント能力をプラグアンドプレイアーキテクチャ内の標準構成可能な回路スキルとして表現する。 このスキルライブラリを構築するために、100以上の論文を調査し、11のオープンソースプロジェクトを選択し、42の実行可能な回路スキルを6ステップの有限状態マシンで抽出する。 Circuit Skill Builderは、線形スケーラビリティでスキル抽出を自動化する。 Agent Skill RAGは埋め込みモデルに頼ることなく、サブミリ秒の検索を実現する。 gpt-5.2-codexで解けない41のVerilogEval v2問題のハードサブセットに関する実証的な評価は、LEGO内で構築された個々の回路技術がPass@1を0.000から0.805に引き上げていることを示している。 これはベースラインを80.5%上回った。 クロスプロジェクトスキルコンポジションも0.805 Pass@1に到達した。 ランキングは14.6%、VerilogCoderは2.5%を上回った。 また、MAGEとも一致している。 これらの結果から, モジュール型スキルコンポジションは, 有効かつ柔軟なRTL設計自動化をサポートすることがわかった。 LEGOプラットフォームとすべての回路スキルはGitHubで公開されている。

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