Knowit
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为 Pro 3.x .epro2 工程源数据写解析骨架，下游做 EPRO2→KiCad 转换器
前的基础设施。在 ESP-VoCat (278 docs / 7.5 MB) + 220V 桌面电源
(771 docs / 26 MB) 端到端跑通，0 parse errors。
模块结构：
tools/epro2/parser.py 单行 → Op：rstrip("|") + split("||") + json.loads
tools/epro2/replay.py state-machine：DOCHEAD 设头；其它 op 按 id 做
upsert（payload=None 当 delete）；EDIT_HEAD/
META/CANVAS/PREFERENCE/PANELIZE 当 doc 级单
例存
tools/epro2/__main__.py CLI：传项目目录走 manifest.json 重放每个 doc，
按 docType 聚合输出 + 可选 --dump-doc 看单文
档详情
tools/epro2/tests/ 6 个单测 pin 死 trailing-pipe / 三段消息 /
id-only-no-payload / 嵌入管道符等坑
ESP-VoCat 输出示例：
Documents: 278 (parse_errors=0)
count docType objects ops deletes untyped_ops
105 SYMBOL 4124 4439 0 0
88 DEVICE 88 264 0 0
55 FOOTPRINT 4641 4855 0 0
9 SCH_PAGE 7982 8167 42 0
6 PCB 8428 8547 38 0
6 BOARD 9 18 0 0
6 SCH 9 26 0 0
1 BLOB 4 8 0 0
1 FONT 16 28 0 0
1 CONFIG 2 3 0 0
Top ops: ATTR 7035 / ELE_PLACEHOLDER 4225 / LINE 3005 / LAYER 2318 ...
PCB 文档单 dump 验证语义正确：META 含 title (PCB-EchoEar-CoreBoard-V1_0)
+ board 引用；CANVAS 含 origin/grid/unit (mm)；LAYER 1/2/3 = TOP/BOTTOM/
TOP_SILK 配色齐全。
跑法：
uv run python -m tools.epro2 data/raw/oshwhub/<project_uuid>
uv run python -m tools.epro2 data/raw/oshwhub/<uuid> --dump-doc <doc_uuid>
下一步（不在本 commit）：
1. 把对象间关系建起来（COMPONENT.partId → PART；LINE.lineGroup → WIRE；
PAD_NET id → PAD + NET 三方关联）—— 当前 replay 只做扁平 dict
2. EPRO2 → KiCad 序列化层（Forge 投影硬门槛）
3. 在 Pro 3.x 三个项目做整体回归（X86 主板 7374 docs 可作压力测试）
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