每个工具里塞一个小模型，这个思路值得认真对待

芯片研发工程师每天打交道的工具很碎——波形查看器、仿真平台、综合脚本、时序分析工具、代码review系统。这些工具各自独立，每个工具都有自己的操作逻辑和配置项。

一个工程师用了三年的波形查看器，他有一套固定的"查问题套路"：先看哪几个信号，按什么顺序展开层级，哪些信号的颜色是红色代表异常。这些偏好完全存在他脑子里，换个人坐到这台电脑前，什么都得重新配一遍。

这就是小模型能发挥作用的地方。

不需要多大的模型，一个轻量的本地模型，持续记录用户的操作序列，识别其中的模式，下次遇到相似情景时主动给出建议或者直接预填配置。这个逻辑和输入法的词频学习是同一种思路，只是作用的维度更复杂。

记录工程师的timing修复操作，归纳出常见的fix pattern，下次遇到类似violation时自动推荐对应策略。

大模型擅长处理泛化任务，但个人化、场景化的效率提升，往往是小模型和规则系统更能干净利落地解决的。

在资源有限的情况下，先把每个核心工具的"个人化适配"做好，比堆一个大而全的AI平台更实际，效果也往往更直接。

关键点：小模型和规则系统专注于个人化、场景化的效率提升，是大模型无法覆盖的重要补充，在资源受限的芯片研发环境下尤其务实。