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使用 proteus-automatic-api Python 库创建、编辑和验证真实 Proteus/ISIS 工程,加载 MCU 固件、操作按钮/开关并读取仿真结果。用于用户要求 Proteus Skills、操作 .pdsprj、Proteus 自动化或在 Proteus 中测试按钮驱动电路的任务;普通电路讲解和概念配图不需要此技能。

Overview

Publisherkudoumakoto6523-design
Repositoryproteus-skills
Skill nameproteus-skills
Stars
101
Forks
1
Bundled files
32
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 32 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by kudoumakoto6523-design on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Proteus Skills AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/kudoumakoto6523-design/proteus-skills/tree/main
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/kudoumakoto6523-design/proteus-skills.git \
  .claude/skills/proteus-skills
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Proteus Skills in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Proteus Skills on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Proteus Skills is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Proteus Skills

通过 proteus_automatic_api 交付可继续编辑的 .pdsprj 及可核对的原生结果。技能名称是 Proteus Skills,调用名是 $proteus-skills。独立代码仓库与 Python 分发包均名为 proteus-automatic-api,Python 导入名为 proteus_automatic_api。

技能与库独立分发。本技能不包含库源码、wheel、Proteus 软件、官方模板或第三方器件/固件。仓库中的 原创 STM32 演示固件 单独列明用途;它们不替代本机 Proteus 资源。使用技能不要求克隆库仓库、将两者放在相邻目录或从技能目录运行任务。

所有 Proteus 操作必须通过 proteus_automatic_api 的公开 API 完成,包括选件、放置、连线、属性配置、仿真和结果读取。不得使用 Computer Use、OCR、屏幕坐标、鼠标键盘自动化或其他 GUI 操作工具补做步骤,也不得直接调用库的私有 UI 助手替代缺失的公开 API。Session 等公开接口内部驱动真实 Proteus 属于库工作流。

库未覆盖的操作必须明确报告能力缺口,不能自动回退到 GUI 后仍称其为本技能完成的操作。录制工具只可被动采集库真实执行的过程,不得驱动应用或修改工程。用户要求从零录制时,应从空白工程开始,记录实际选件、逐个放置、逐段连线、配置和验证;不能把完成态截图拼接称为完整绘制过程。公开 API 无法实时显示某个构建步骤时,明确说明限制,不伪造过程。

文件编辑保存后可用新的 Session 展示该步骤。原始录制和事件日志保留会话关闭、启动及等待过程,以及 Library.search/get 的实际查询、结果和操作时间;不能伪装成图形选件操作。发布 GIF 或视频默认只使用原生界面截图和原生配置对话框,不擅自添加外框、标题、API/结果说明或其他多余叠字。可剪去没有匹配窗口的等待段及其时长,保留全部真实窗口帧和实际操作顺序,不展示等待卡;独立调试工具窗不叠放到原理图上。剪辑范围、加速倍率及额外停帧写在媒体之外的说明中,原始录制和日志保持完整。

环境与版本

把“用户只有 Proteus,尚未安装 Python 库”作为正常首次使用场景。环境准备是必须执行的工作流,不是给用户阅读的前置条件。缺库时必须实际运行安装,验证成功后在同一任务中继续操作 Proteus;不能只给安装命令、等待用户手动安装或在安装成功后结束。

  1. 检查 Windows、可用的 Python 3.10+ 和用户实际安装的 Proteus。优先使用任务已有虚拟环境;没有 Python 时协助从官方来源安装,不能把安装 Python 库说成安装了 Proteus 软件。
  2. 在选定解释器中检查 proteus_automatic_api 的导入、版本、安装来源和本次所需接口。已有可用构建就继续;缺库时实际运行随技能提供的 ensure_library.py,不要仅展示命令;缺接口或用户要求更新时加 --update,详见 首次安装与更新。使用技能完成任务已包含为任务准备这个依赖的意图,不再询问是否要安装已声明的库;仍遵守宿主的执行权限。
  3. 从固定的官方仓库 https://github.com/kudoumakoto6523-design/Proteus_automatic_package 查询默认分支最新提交,核对该提交的包名和公开接口,再安装其提交 SHA 对应的源码 ZIP。GitHub 是默认来源,不等待 PyPI、Release 或 wheel;不搜索同名仓库,不猜改名后的 URL,也不要求安装 Git。
  4. 首次安装默认写入用户任务目录的 .venv-proteus,后续 pip、验证和任务脚本都使用同一解释器。安装失败不能进入电路操作;脚本成功后读取返回 JSON 中的 python 绝对路径,所有后续脚本用该解释器运行;检查本次所需 API 后立即继续用户的电路任务。不要在运行中的 Proteus 会话里换库,也不在每次 API 调用前检查更新。

在用户任务目录运行下面的命令;<技能绝对路径> 由 Agent 根据当前读取的本技能目录填写,不让用户寻找。示例解释器 py -3.12 换成已检测到的可用 Python。脚本只准备 Python 库,不启动或操作 Proteus。

powershell
py -3.12 "<技能绝对路径>/scripts/ensure_library.py"

返回 action=installed 或 action=reused 且进程退出码为 0 后,使用返回的 python 继续本次工作流。只有实际安装失败或确实缺少必要资源,才报告具体阻断;不能将“尚未安装库”本身当作阻断。

当前操作示例已在 Python 3.12 / proteus-automatic-api 0.2.0 / Proteus 8.16 SP3(8.16.36097) 验证。GitHub 新提交仍需按其文档核对接口和 Proteus DLL 兼容性;不能把相同版本号视为相同构建。README 演示所需的 label_offsets 及新建工程固件隔离语义须单独确认,历史演示构建证据见 分发说明。

资源0.2.0 内置默认值(使用前验证)配置入口
ProteusD:\Proteus\BIN\PDS.EXESession(project, executable=...),要求 PDS.EXE
器件目录C:\ProgramData\program\LIBRARYLibrary(directory=...),仅查询
新建模板C:\ProgramData\program\SAMPLES\Graph Based Simulation\Rescap.pdsprjCircuit(template_project=...)

按任务检查所需路径;库不会自动探测安装。import_device(..., library=...) 的 library 是库名选择器,导入仍使用默认目录。Library(directory=...) 不会改变导入器;可以从有对应定义的 donor 工程导入。空模板初始化也可能回退到默认 Rescap 样例。不要把这些局部路径参数描述为完整可移植配置。

上述默认值来自库,不是技能仓库位置或对其他电脑的安装假设。示例中的 template_path、executable_path、control_project_path、mcu_project_path、firmware_path、graph_project_path 均由本次任务中已确认的绝对路径赋值;不需要创建额外配置文件。所有输出放到用户工作目录,技能安装目录仅提供说明。

按任务选择工作流

用户需求接口与必读参考
新建、修改器件、连线、电源、网表原理图与网表:Circuit、Library、Session
固件、启停、按时运行、GPIO单片机仿真:Simulation、固件工具
按下/松开按钮、切换开关、改变逻辑输入交互控制:bind_controls → 保存重开 → press/release/set_switch → 继续仿真验证响应
电压、电流、波形 CSV图表与模拟量:已有图表/探针、export_graph、sample_graph

只读取任务需要的参考。复用公共 API;不把研究脚本里的私有内存快照、DLL 偏移或演示型函数当成通用接口。

编辑和执行顺序

  1. 确定用户要新建还是继续已有工程,以及输出位置、器件/固件和待验证行为。先读取现有元件与网络;引脚、电源、时钟按确切型号和固件确定。
  2. 新建用 Circuit(template_project=...),修改用 Circuit.open(path)。 构造器创建空电路,不能用来保留原图;上述当前构建在保存新电路时由 API 移除模板的 FIRMWARE* 成员,避免旧 VSM Studio 项目覆盖新 MCU 固件。Circuit.open() 编辑保存则保留这些成员。原生修改或仿真已有项目时准备工作副本,同时处理其相对固件路径,不直接改 ZIP 成员转换工程。
  3. 用 pins(ref) 的真实逻辑名称和世界坐标布线。单位为整数 100000 = 1 mm,Y 向上;位置不一定是器件中心。带封装映射的 MCU 引脚编号可能是组合编号或 *,不要按符号上显示的数字猜接线。优先采用清晰的正交走线,避免多余折返、斜穿文字和器件;原生重开后逐段检查实际路径,不能只看传入的坐标或网表。用公开 update(ref, label_offsets={...}) 调整编号、值、器件名和参数文字的位置,保持所有文字、器件和导线在图框内留白;该接口不隐藏文字或删除参数。
  4. 完成文件编辑和所需的 bind_controls() 后保存,再启动新的 Session。Proteus 会缓存控件绑定,不能靠打开会话中的 ADI 修改立即刷新。文件写入和会话操作串行进行;原生保存关闭后,继续文件编辑必须重新 Circuit.open()。同一 Session 的调用也串行执行,库没有并发锁。
  5. 验证用户要求:重开检查值与网络;SDF 检查原生连接;继续仿真并读取输出检查电气/固件响应。按钮状态回读不能替代下游响应,网表通过也不能证明布局清晰或电路行为正确。

默认写新输出,已有目标需要明确 overwrite=True;用户要求更新原文件时可使用该参数,仍保留源文件变更检测。样例始终使用副本。Session 启动并只控制自己的进程,不附着到用户已有窗口。

能力边界与失败处理

  • 结构重写仅支持已识别的单用户页、CDB v7、FILEVER 840/847。未知对象、图表、多页或多单元结构拒绝重写时,不能删除未知内容或换构造器绕过。只改属性可尝试副本上的 Session.set_properties();其余报告公开 API 的能力缺口,不使用界面补做。
  • 目录可查询不等于可导入,更不等于可仿真。核对模型、封装及 pins();VPULSE 实例导入仍不支持。自动布线只有有限正交路径,复杂布局可能需要调整位置或手工路由。
  • 支持六类二态控件,使用当前工程共享的 0–9 执行器键槽,每个控件占两个;其他绑定会减少最多五个控件的容量。不是任意引脚强制输入,也不覆盖多状态旋钮或外部 DLL 交互模型。
  • 定时和交互有各自的 DLL 指纹限制。保留接口的拒绝行为;不改白名单/偏移,不用墙钟等待或“时间暂时不变”推断仿真成功。报告 run_for() 的实际时间、超出量和 completion。
  • GPIO 日志是数字驱动事件;模拟量需要已有图表和探针。库尚无通用 ERC、任意图表/探针创建、通用实时引脚电压读取或原理图图片导出接口。图片不能替代真实工程。

Session 不是上下文管理器,close() 不自动保存。正常结束时 sim.stop()(如已仿真)、保存所需修改、s.close()。异常保留原始错误、工程和 s.pid,尝试正常关闭;未知保存对话框不自动放弃内容。

s.process.poll() is None 表示自有进程仍运行。只有明确可丢弃的测试副本,才可用该 Session 的 s.process.terminate()、s.process.wait(timeout=5) 清理。不要按进程名终止用户的其他 Proteus。失败后依据路径、模型、绑定、版本或对话框原因修正,不原样无限重试。

验证与交付

为本次任务保留简短可重跑脚本与必要断言;优先检查应连接/应分离的网络、目标值、输入时序和实际输出。使用本技能自带的公共 API 示例验证,不依赖库仓库的 api/check_*.py 或历史结果。完整库回归属于库仓库的维护工作,不是使用技能的前置条件。

交付工程绝对路径及实际产生的 SDF、CSV、日志/JSON 和脚本。分别说明文件重开、原生网表、交互状态、下游响应、视觉检查的完成情况,只报告本次证据支持的结论。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Proteus Skills AI skill do?

使用 proteus-automatic-api Python 库创建、编辑和验证真实 Proteus/ISIS 工程,加载 MCU 固件、操作按钮/开关并读取仿真结果。用于用户要求 Proteus Skills、操作 .pdsprj、Proteus 自动化或在 Proteus 中测试按钮驱动电路的任务;普通电路讲解和概念配图不需要此技能。

Why use Proteus Skills on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Proteus Skills is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Proteus Skills in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/kudoumakoto6523-design/proteus-skills/tree/main. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Proteus Skills?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Proteus Skills?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Proteus Skills with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Proteus Skills AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by kudoumakoto6523-design under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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