RNLRich Netlist
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RICH NETLIST · AGENT SKILLRNL 0.3 · Pakete 0.3

Für Agenten

Laden Sie das Skill-Paket herunter, damit Ihr Agent RNL lesen, schreiben, prüfen und zeichnen kann

RNL schreibt die Zeichnung eines Schaltplans in die Kommentare einer SPICE- oder Spectre-Netzliste, wobei allein die Netzliste weiterhin die Schaltung definiert. Das Skill-Paket ist ein Ordner im Format Agent Skills mit einer Kurzanleitung zur Sprache, einer Referenz der Standardpakete, Anleitungen zur Nutzung der Werkzeuge zum Prüfen und Zeichnen von Dateien sowie mit rnl check geprüften Beispielen. Diese Seite erläutert Download und Installation; der reine Texteinstieg für Agenten ist llms.txt.

Paket
rnl
Format
Agent Skills: SKILL.md mit Referenzdateien
Sprache
RNL 0.3
Pakete
Serie 0.3
Download
rnl-skill.zip
Lizenz
MIT · CC-BY-4.0 · CC0-1.0

01 · Ein Satz

Geben Sie Ihrem Agenten diesen Satz. Den Rest erledigt er selbst

Claude Code oder jeder andere Agent, der Webseiten lesen und Dateien schreiben kann: Er liest llms.txt, erfährt, wo das Skill-Paket heruntergeladen und wohin es entpackt wird, und folgt anschließend SKILL.md, um RNL zu lesen und zu schreiben.

Lesen Sie https://rich-netlist.github.io/rnl/llms.txt, installieren Sie den dort beschriebenen RNL-Skill und helfen Sie mir anschließend bei meiner RNL-Netzliste.

llms.txt ist der für Agenten gedachte Klartext: wie man installiert, welche Dateien das Paket enthält, wie man Dateien prüft und wo der Standard liegt. Er ist auf Englisch und liegt unter /rnl/llms.txt.

02 · Installation

Entpacken Sie es dort, wo Ihr Agent Skills speichert. Sie erhalten rnl/SKILL.md

Der Skill ist der Ordner rnl/. Claude Code speichert persönliche Skills unter ~/.claude/skills/, wo sie für jedes Projekt sichtbar sind, und projektspezifische unter .claude/skills/; andere Agenten nutzen laut ihrer Dokumentation ein eigenes Verzeichnis. Die folgenden Befehle entpacken das ZIP-Archiv in das persönliche Verzeichnis von Claude Code.

macOS · Linux · Git Bash

mkdir -p ~/.claude/skills
curl -fL https://rich-netlist.github.io/rnl/skill/rnl-skill.zip -o /tmp/rnl-skill.zip
unzip -o /tmp/rnl-skill.zip -d ~/.claude/skills

Windows PowerShell

New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.claude\skills" | Out-Null
Invoke-WebRequest https://rich-netlist.github.io/rnl/skill/rnl-skill.zip -OutFile "$env:TEMP\rnl-skill.zip"
Expand-Archive -Force "$env:TEMP\rnl-skill.zip" "$HOME\.claude\skills"

Manuell

rnl-skill.zip enthält den Ordner rnl/ mit sämtlichen Dateien. Entpacken Sie ihn und legen Sie rnl/ dort ab, wo Ihr Agent Skills speichert. Die SHA-256-Prüfsummen des ZIP-Archivs und jeder einzelnen Datei stehen in SHA256SUMS.txt, Größe und Adresse jeder Datei in manifest.json.

Ohne Installation

Ein Agent, der keine Dateien entpacken oder schreiben kann, liest den Klartext direkt: zuerst SKILL.md, die auf die Dateien unter references/ verweist. Alle Dateien liegen unter skill/rnl/ und sind unten aufgeführt.

Aus dem Repository

Die Quelle des Skills liegt unter skills/rnl/ im Repository: Klonen Sie es und kopieren Sie diesen Ordner, was auf dasselbe hinausläuft. Das ZIP-Archiv hier wird stets aus dem aktuellen Stand von main gebaut.

03 · Inhalt des Pakets

Eine Kurzanleitung, eine generierte Referenz und geprüfte Beispiele

Jede Datei ist als Klartext lesbar. Die Referenz wird aus den Dateien der Standardpakete generiert und bleibt so immer synchron mit ihnen, und jedes SPICE- oder Spectre-Beispiel im Paket wird in der CI mit rnl check geprüft.

04 · Prüfen und zeichnen

Prüfen Sie, was Sie schreiben. Nutzen Sie das erste verfügbare Werkzeug

Alle vier Werkzeuge teilen sich denselben Kern und lesen eine Datei daher auf genau dieselbe Weise. Die ersten beiden kann ein Agent direkt zum Prüfen und Rendern ausführen; die beiden Viewer dienen der interaktiven Betrachtung (auf Wunsch kann ein Agent den Desktop-Viewer aber auch installieren und starten). Alle Einzelheiten und Befehle stehen in references/tools.md.

rnl

Laden Sie das Archiv für Windows, Linux oder macOS aus der neuesten Kern-Veröffentlichung herunter oder kompilieren Sie es aus dem Quellcode (Rust 1.85 oder neuer): cargo build --release -p rnl-cli. rnl check FILE gibt die Diagnosemeldungen aus und beendet sich bei Fehlern mit Code 1; rnl render FILE -o DIR schreibt für jede Ebene ein SVG. Das vollständigste Werkzeug und zugleich das in der CI eingesetzte.

npm

npm i @rich-netlist/runtime (Node 18 oder neuer): derselbe Kern als WebAssembly, der Diagnosemeldungen und ein SVG für jede Ebene liefert. Er trägt die Versionsnummer des Befehls rnl und wird zusammen mit dem Kern veröffentlicht.

Web-Viewer

Für Nutzer mit Browser: rich-netlist.github.io/rnl/viewer/. Datei öffnen, Zeichnung und Probleme ansehen; es wird nichts hochgeladen. Ein Agent, der keinen Browser steuern kann, bittet den Nutzer, die Datei dort zu öffnen.

Desktop-Viewer

Windows 10 und 11, Linux x86_64 sowie macOS 13 oder neuer: Der Download ist auf der Werkzeug-Seite zu finden.

05 · Versionen und Lizenz

Immer auf dem Stand von main, und jede Datei nennt ihre Lizenz

  • VersionenDer Skill folgt der Sprachversion 0.3 (Revision 2) und den Standardpaketen der Serie 0.3. Sowohl Sprache als auch Toolkit sind noch Entwürfe, und Versionen 0.x geben kein Kompatibilitätsversprechen: Dateien der Version 0.2 nutzen andere Namen und werden mit den Paketen der Serie 0.2 gelesen.
  • Synchron gehaltenDas ZIP-Archiv und die Einzeldateien werden bei jeder Veröffentlichung der Website neu erzeugt und entsprechen daher immer dem aktuellen main. Die Referenz wird aus den Paketdateien generiert, die Kurzanleitung zusammen mit dem Standard gepflegt, und die Beispiele werden in der CI mit rnl check geprüft.
  • LizenzSKILL.md und die Werkzeughinweise stehen unter MIT, die Kurzanleitung zur Sprache unter CC-BY-4.0 (bei Weiterverwendung bitte Quelle nennen), und die Paketreferenz sowie die Beispiele unter CC0-1.0. Das Paket enthält weder Programmcode noch Schriftarten. Die Bedingungen stehen in LICENSE.md und unter LICENSES/ im Paket.
  • Fehler gefundenWeichen Skill oder Kurzanleitung vom Standard ab, ist der Standard maßgeblich; bitte melden Sie Abweichungen auf GitHub.