FlashForge
NAND Flash AI 平台

FlashForge

从 SPEC 到量产代码,自动化完成整个 Flash 支持流程

拖入 Flash SPEC PDF,自动解析、对比、生成代码、做白盒验证
把原本 5 天的流程,压缩到 1 小时

5
→ 1 小时
70%
代码可用率
100%
知识可溯源
⚡ FlashForge
五大能力 · 围绕 SPEC 全流程
📖
SPEC 智能
PDF 自动解析入库,自然语言提问即时回答
⚖️
Flash 对比
新 Flash vs 基准 Flash 自动 Diff,Matrix 可视化
🧬
代码生成
基于差异自动生成初始化、擦写读、重读、高级功能代码
白盒验证
自动插桩 → CLI 执行 → AI 分析 → PASS/FAIL 报告

一次 Flash 支持的完整链路

从拖入 SPEC 到交付,全程 AI 驱动

📄
拖入 SPEC
原始 PDF 文件
🧠
AI 解析
结构化重点列表
⚖️
AI 对比
差异 Matrix
🧬
AI 生成
代码 patch
AI 验证
PASS/FAIL 报告
🎁
交付
文档 + 代码 + 报告
WHAT YOU GET

每个 Flash,都交付这些

从原始 SPEC 输入,到可用的工程产物,全自动产出。

📚
标准技术文档
每个 Flash 一份统一格式的可溯源文档
  • 概述、命令集、时序、寄存器、特性
  • 每个数据点标注 SPEC 章节 + 页码
  • 团队 Wiki / 内部网页发布
🔍
差异对比 Matrix
新 Flash vs 基准 Flash 的参数级对比
  • 字段级 added / removed / modified
  • BICS 代际差异识别
  • 网页可视化,团队可访问
🧬
支持代码 Patch
基于 Diff 自动生成可用的 Flash 支持代码
  • 初始化、擦写读、重读、高级功能模块
  • 统一 diff 格式,可直接 review
  • 每个改动标注 SPEC 出处
白盒验证报告
100% 覆盖率自测验证报告
  • 自动插桩关键变量和流程节点
  • CLI 执行后 AI 对比 SPEC 预期值
  • PASS/FAIL + 异常诊断
🔗
统一知识检索
一个入口,查遍 SPEC / JIRA / Confluence
  • "MT29F 的 tR 是多少?" 即时回答
  • "谁做过这个 Flash?" JIRA/CF 查询
  • 回答带溯源链接,可验证
持续知识积累
每个新 Flash 都让平台更聪明
  • 知识库持续扩充
  • Prompt 模板和验证策略迭代
  • 新人友好,1 天上手
IMPACT

把研发精力花在真正重要的地方

80 倍的效率提升背后,是团队整体工作方式的进化。

80×
整体研发提速
5 天 → 1 小时 / Flash
500×
SPEC 学习提速
2 天啃 PDF → 5 分钟 AI 问答
100×
验证效率提升
手动 → AI 自动
经验可复用
永久可查,跨人跨项目

让 Flash 开发不再依赖个人英雄主义

过去:一个新 Flash 来了,谁做过?不知道。SPEC 在哪?看 PDF。改哪儿?凭经验。烧一下试试——挂了,重来。

现在:拖入 SPEC,AI 一条龙跑完对比、生成、验证。新人 1 天上手,老兵从重复劳动中解放,专注架构和异常路径设计。

"Flash 来了不用紧张,问一下 AI——它已经知道这个 Flash 的所有特性、对比差异、需要改的代码、能跑的验证方案。"
ROADMAP

我们已经走到这一步

从知识库到全链路,逐步推进。每个阶段的具体方案见实施方案页。

查看详细实施方案 →

Phase 0 · 已完成 SPEC 文件路径整理
建立 Flash SPEC 文件归档结构,为后续解析做准备
Phase 1 · 进行中 SPEC 解析 + RAG 知识库
PDF → Markdown → FAISS 向量库,自然语言检索 SPEC。这是所有后续阶段的基石。
Phase 2 · 下一站 对比引擎 + 标准文档
参数结构化提取 → 自动 Diff → Matrix 网页。同时生成可溯源标准文档,MCP 接入 JIRA/Confluence。
Phase 3 代码生成
基于 Diff + 标准文档,自动生成 Flash 支持代码 patch,标注 SPEC 出处
Phase 4 白盒验证自动化
代码自动插桩,CLI 执行收 log,AI 分析 SPEC 预期 vs 实测,输出 PASS/FAIL 报告
Phase 5 全链路打通
拖入 SPEC → AI 自动跑完整链路 → 交付。新 Flash 来一个,系统越跑越快