Matlab Review Fi Code

Überprüft MATLAB Fixed-Point (fi) Code auf Performance, Codegen-Effizienz und Korrektheit

von matlab · matlab/matlab-agentic-toolkit

Getestet · Funktioniert ★ 9.2/10

Matlab Review Fi Code — Überprüft MATLAB Fixed-Point (fi) Code auf Performance, Codegen-Effizienz und Korrektheit

Was es kann

Eine Code-Review-Checkliste, die MATLAB Fixed-Point Code inspiziert und Anti-Patterns über 11 Prüfungen hinweg kennzeichnet: skalare fi() in Schleifen, Name-Value-Konstruktoren, Akkumulator-Bit-Wachstum, Standard-fimath, Fixed-Point-Division, transzendente Funktionen auf fi-Eingaben und mehr. Wird ausgelöst beim Review von MATLAB Code, der fi, fimath, numerictype oder quantizenumeric verwendet, oder bei der Vorbereitung von Fixed-Point Code für die C- oder Hardware-Codegenerierung. Gibt Ergebnisse in einem strukturierten [PERF]/[CODEGEN]/[CORRECTNESS]/[PATTERN]/[DEBUG]-Format aus, das jedem Check zugeordnet ist.

Testbericht

SKILL.md und manifest.yaml (beide HTTP 200) aus skills-catalog/code-generation/matlab-review-fi-code/ abgerufen; der Inhalt ist eigenständig mit inline MATLAB-Beispielen, keine externen Skripte, keine Sicherheitslücken. Ein gepflanztes MATLAB FIR-Snippet mit 8 Anti-Patterns erstellt, dann eine Baseline-Überprüfung (ohne Skill) und eine Skill-basierte Überprüfung durchgeführt. Die Baseline erkannte generische Probleme (Preallocation, Vektorisierung, toter Akkumulator, Division); die Skill-Überprüfung kennzeichnete zusätzlich Fixed-Point-spezifische Defekte, die die Baseline vollständig übersehen hatte – Akkumulator-Bit-Wachstum, das eine acc(:)-Zuweisung erfordert (Check 3), Kosten von Name-Value- vs. Positional-Konstruktoren (Check 8), default-fimath bloated-C / KeepLSB (Check 4), bitsra für Division durch Zweierpotenz (Check 6), sin(fi) zu FunctionApproximation/CORDIC (Check 7) und das Types-Table-Pattern (Check 2) – ausgegeben im erforderlichen [CATEGORY] Zeile N (Check N)-Format. Technische Behauptungen stichprobenartig auf Richtigkeit überprüft (bitsra, hdlfimath, FunctionApproximation.Problem, cordicsin, quantizenumeric).

Getestet am: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/matlab/matlab-agentic-toolkit.git /tmp/matlab-review-fi-code-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/matlab-review-fi-code-src/skills-catalog/code-generation/matlab-review-fi-code ~/.claude/skills/matlab-review-fi-code
# Self-contained: SKILL.md + manifest.yaml only, no external scripts to fetch.
# The review itself (reading fi code, emitting categorized findings) runs with no MATLAB install.
# manifest.yaml lists required-products "Fixed-Point Designer" and required-tools
#   evaluate_matlab_code / check_matlab_code — only needed if you want the agent to
#   actually RUN/verify the suggested MATLAB, not to perform the static review.
# Official install path is the MATLAB Agentic Toolkit installer: in MATLAB run
#   setupAgenticToolkit("install")  (see repo README).

Befehle & Beispiel-Prompts

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Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

Review this fimath code for performance issues
Check this numerictype usage for antipatterns
Suggest idiomatic fixes for this quantizenumeric code

Vollständiger Testbericht (Englisch) →