Knowit
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Downstream came back with concrete requirements: don't pre-compute Std
shape[] tilde strings, just dump the raw EPRO2 `objects: {id: payload}`
dict and they'll write a ~100-LoC adapter on their side. Pulling the
tilde-mapping work back saves us from second-guessing positional fields
without their parser to verify against, and shortens our pcb_writer
from ~500 lines to ~40.
Output shape (Std envelope intact, just no `shape[]`):
{
"success": true, "code": 0,
"result": {
"uuid", "puuid", "title",
"docType": 3 | 1,
"components": {},
"dataStr": {
"head": {
"docType": "3" | "1",
"editorVersion": "facere-epro2/0.1 (epro2 <X.Y.Z>)",
"units": "mil",
"epro2_doc_uuid": ...,
"epro2_editor_version": ...,
},
"BBox": {x, y, width, height}, # mil
"layers": [...], # Std layer-string array
"objects": dict(doc.objects), # raw EPRO2, 1:1
"preference": {}, "netColors": [], "DRCRULE": {},
}
}
}
Per-doc spec downstream gave us:
- shape[] dropped (empty placeholder misleads adapter)
- all units mil (no mm conversion — Std canvas already declares mil)
- head.units="mil" so adapter doesn't have to guess
- BBox min/max across known x/y/startX/endX/centerX fields; adapter
can refine by walking path arrays itself
- layers[] keeps Std's 17-line default + inner SIGNAL layers actually
used (21~Inner1.., 22~Inner2..)
- empty stubs preference/netColors/DRCRULE for grep-based triage
New: docs/sources/epro2_to_std_mapping.md with the full EPRO2 OPTYPE →
Std verb table that downstream's adapter authors will copy from. Tables
include the layer-id remapping (the 5↔7 paste/mask flip, 11→10 outline,
12→11 multi, SIGNAL 15+→21+), PCB op mappings, SCH op mappings (marked
best-effort: no Std SCH samples in our corpus), and the 5-Voltage
placeholder COMPONENT → extra net flag trick. Extracted from the
previous Option-3 writer (commit fe6971f) so adapter writers don't
have to reverse-engineer it from source.
ESP-VoCat smoke: 6 PCB + 9 SCH = 15 JSON files, head.units=mil
preserved, no shape[] field present. 82 → 84 unit tests pass.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
FacereDataset
为 Facere 专有模型训练与硬件设计知识库提供数据支撑的开源硬件设计数据集。
目标
采集、清洗、结构化互联网公开可用的硬件设计资产（原理图、PCB、BOM、Gerber、3D 模型、固件、文档），输出：
- 训练数据集：可直接喂给 LLM / 多模态模型做预训练、SFT、RAG 的结构化语料。
- 检索型知识库：按元器件、拓扑、应用领域可查的设计参考库。
- 派生产物：元件封装库、常见子电路模板、BOM 成本曲线等。
数据来源（第一批）
| 站点 | URL | 覆盖 | 许可 | 复杂度 | 登录态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 立创开源平台 | oshwhub.com | 12 493 公开项目（附件 + 元数据） | GPL 3.0 / Public Domain / CC-BY-SA 为主 | 中 | 不需要 |
| 立创 EDA 工程源 | u.lceda.cn | 原理图 + PCB + 组件 JSON | 同 oshwhub 项目 | 中 | 需要（合法账号，见 CLAUDE.md） |
HF bshada/open-schematics |
huggingface.co | 10K+ KiCad 已预处理 schematics | CC-BY-4.0 | 极低（整包镜像） | 不需要 |
| GitHub | github.com | KiCad / EasyEDA repo | 各 repo 自定 | 低（gh API） | 不需要 |
| Hackaday.io | hackaday.io | 项目叙事 + 文件 | 作者自定 | 中 | 不需要 |
| CERN OHR | ohwr.org | 高质量工业级 | CERN-OHL | 低 | 不需要 |
| Wikifactory | wikifactory.com | 社区项目 | 作者自定 | 中 | 不需要 |
运行环境：专用云服务器（广州），登录凭据集中在 ~/.secrets/。详情见 docs/infra.md（部署后创建）。
详细爬取计划见 plan.md；当前已入库项目清单见 projects.md。
仓库结构
FacereDataset/
├── README.md 项目简介（本文件）
├── CLAUDE.md Claude Code 项目级指令
├── plan.md 分阶段爬取与处理计划
├── log.md 执行日志（时间倒序）
├── crawlers/ 各站点爬虫（一站一子包）
├── schemas/ 统一数据 schema（project.schema.json）
├── scripts/ 去重、格式转换、完整性校验工具
├── data/ 数据产出（raw/ processed/，大文件走 LFS 或外部存储）
└── docs/ 设计笔记、法律合规、数据字典
合法与伦理
- 产出结果用于研究，不公开，不再分发
- 只抓取公开可访问、标注为开源或明确允许再分发的内容。
- 每条记录保留
source_url、author、license、crawled_at作溯源。 - 后续按许可证逐条核对清洗（CC-BY 要求署名，CC-BY-SA 要求同许可分享，等）。
快速开始
# 克隆
git clone https://git.deepknow.site/Facere/FacereDataset.git
cd FacereDataset
# 安装（Python 3.11+，uv）
uv sync
# 运行某个爬虫
uv run python -m crawlers.oshwhub --limit 10
当前处于骨架初始化阶段，爬虫尚未实现。见
plan.mdPhase 1。
维护
- 主要维护者：Charles（
git.deepknow.site/Knowit） - 远端：
git.deepknow.site/Facere/FacereDataset - 问题追踪：Gitea Issues