في عالم الذكاء الاصطناعي (AI)، تعتبر الأنظمة الحالية المعتمدة على نماذج لغة التعامل مع تصميمات الواجهة الأمامية (Frontend Design) غالبًا نظمًا معزولة تؤدي مهامًا محددة. وهذا يؤدي إلى جهود هندسية متكررة ويقلل من إعادة استخدام الاستراتيجيات الناجحة في التصميم وتصحيح الأخطاء.
ما هي LEGO؟
تقدم LEGO منصة موحدة تعتمد على المهارات لتوليد تصميمات الواجهة الأمامية. حيث تقوم بتفكيك سير العمل الرقمي إلى ست خطوات مستقلة، وتمثل كل قدرة من قدرات الوكلاء كمهارة دائرية قابلة للتكوين في بنية "قابل للتوصيل" (Plug-and-Play).
بناء مكتبة المهارات
لبناء مكتبة هذه المهارات، تم استعراض أكثر من 100 ورقة بحثية، واختيار 11 مشروعًا مفتوح المصدر تمثيليًا، واستخراج 42 مهارة دائرية قابلة للتنفيذ في إطار نموذج الحالة المنتهية المكون من ست خطوات. يقوم "باني المهارات الدائرية" (Circuit Skill Builder) بأتمتة عملية استخراج المهارات بمعدل توسع خطي.
الأداء والتقييم
تحقق منصة LEGO النتائج الرائعة؛ حيث أظهرت تقييمات تجريبية على مجموعة صعبة من 41 مشكلة من VerilogEval v2، تحديدًا تلك التي تعجز GPT-5.2-Codex عنها، أن المهارات الدائرية الفردية المستمدة من LEGO قد قفزت بمعدل النجاح Pass@1 من 0.000 إلى 0.805. وهذا يعد زيادة تصل إلى 80.5% مقارنة بالأساس. تساهم التركيبات المهارية عبر المشاريع أيضًا في تحقيق 0.805 في Pass@1، متفوقة على Hierarchy-Verilog بنسبة 14.6% وVerilogCoder بنسبة 2.5%.
خلاصة
تظهر هذه النتائج أن تركيب المهارات المعيارية يدعم كلًا من الأتمتة الفعالة والمرنة لتصميمات RTL. تعتبر منصة LEGO وكل المهارات الدائرية متاحة للجمهور عبر GitHub: [رابط GitHub](https://github.com/loujc/LEGO-An-LLM-Skill-Based-Front-End-Design-Generation-Platform).