Matlab Review Fi Code

Revisiona codice MATLAB fixed-point (fi) per prestazioni, efficienza di codegen e correttezza

di matlab · matlab/matlab-agentic-toolkit

Promosso ★ 9.2/10

Matlab Review Fi Code — Revisiona codice MATLAB fixed-point (fi) per prestazioni, efficienza di codegen e correttezza

Cosa fa

Una checklist di code-review che ispeziona il codice MATLAB fixed-point e segnala anti-pattern attraverso 11 controlli: scalar fi() nei loop, name-value constructors, accumulator bit-growth, fimath predefinito, divisione fixed-point, funzioni trascendentali su input fi e altro. Si attiva durante la revisione di codice MATLAB che usa fi, fimath, numerictype o quantizenumeric, o durante la preparazione di codice fixed-point per la generazione di codice C o hardware. Emette i risultati in un formato strutturato [PERF]/[CODEGEN]/[CORRECTNESS]/[PATTERN]/[DEBUG] associato a ogni controllo.

Rapporto di test

Recuperati SKILL.md e manifest.yaml (entrambi HTTP 200) da skills-catalog/code-generation/matlab-review-fi-code/; il corpo è auto-contenuto con esempi MATLAB inline, nessun script esterno, nessun security smell. Ho scritto uno snippet MATLAB FIR con 8 anti-pattern, quindi ho prodotto una revisione baseline (senza skill) e una revisione con la skill. La baseline ha rilevato problemi generici (preallocazione, vettorizzazione, acc morto, divisione); la revisione con la skill ha inoltre segnalato difetti specifici del fixed-point che la baseline aveva completamente mancato — accumulator bit-growth che richiede l'assegnazione acc(:) (Check 3), costo del costruttore name-value vs posizionale (Check 8), default-fimath bloated-C / KeepLSB (Check 4), bitsra per divisione per potenza di 2 (Check 6), sin(fi) a FunctionApproximation/CORDIC (Check 7), e il pattern types-table (Check 2) — emessi nel formato richiesto [CATEGORY] Line N (Check N). Le affermazioni tecniche sono state verificate come accurate (bitsra, hdlfimath, FunctionApproximation.Problem, cordicsin, quantizenumeric).

Testato il: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

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).

Comandi e prompt di esempio

/matlab-review-fi-codeRevisiona codice MATLAB fixed-point (fi) per prestazioni, efficienza di codegen e correttezza

Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

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

Rapporto completo →