Why: - 策略调整:登录后才能访问的内容从"禁止"改为"纳入本项目范围", 同时明确凭据管理红线(合法账号、不入 git、云服务器隔离)。 解锁 u.lceda.cn 工程源 JSON,这是训练数据质量的关键升级。 - 计划中"存储"和"运行环境"一直模糊,现在按 Charles 提供的广州云服务器 + 存储分级演进(Gitea LFS → 对象存储)给出清晰路径。 - 打通 oshwhub (EasyEDA) 与 bshada/open-schematics (KiCad) 两个生态, 需要一个 EDA→KiCad 批转换脚本。先把它纳入 plan,等拿到工程源再实现。 What: - CLAUDE.md: 登录态条款从"不抓"改为"合法账号可抓",凭据管理写死在 ~/.secrets/,事件记 docs/secrets.md;合规红线同步更新 - plan.md §0.5: 新增 基础设施段(机器初始化 / 调度 / 登录态获取) - plan.md §1.4: 存储分级演进(< 50 GB 云盘,50-200 GB 评估,> 200 GB 迁对象存储) - plan.md §1.6: 登录态抓 u.lceda.cn 工程源 - plan.md §1.7: scripts/convert_to_kicad.py 批处理,候选 easyeda2kicad.py - plan.md 风险表: 加账号封禁 / 转换失败 / 云服务器单点故障三条 - docs/sources/oshwhub.md: u.lceda.cn 从"未开放"移到"需登录,已纳入范围" - README.md 数据源表: 加"登录态"列 + 运行环境说明 - log.md: 本次策略变更记录 未改:未新增 docs/infra.md(等机器到位 + 真实细节后再写),scripts/convert_to_kicad.py 尚未实现(等拿到工程源样本再实现)。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
3.2 KiB
3.2 KiB
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
- 只抓取公开可访问、标注为开源或明确允许再分发的内容。
- 遵守目标站点的
robots.txt与 ToS;登录才能访问的内容不在本项目范围内。 - 每条记录保留
source_url、author、license、crawled_at作溯源。 - 商业使用前按许可证逐条核对(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