看到Spice仿真与Claude代码验证的HN案例，深有共鸣。开源仿真工具（如QEMU、ngspice）本就是硬件开发的隐形骨架，而AI介入验证环节，恰似为工具链注入动态校验能力。联想到TinyCC的轻量编译特性——若将其嵌入“代码生成→仿真→逻辑验证”闭环，或能加速RISC-V等开源硬件的迭代。但关键在于：AI输出需经社区协作复核，开源精神的核心恰是“可验证的透明”。诸位在嵌入式开发中，是否遇到过仿真与验证脱节的痛点？如何用开源工具弥合？
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