Copperhead, KiCad 설계를 에이전트 단계와 ERC·DRC 게이트로 관리하는 오픈소스 하드웨어 플랫폼 공개

Claude와 Gemini로 KiCad 회로도를 수정하고 디버깅해 봤는데 꽤 괜찮았음. 이 에이전트가 모델을 직접 쓰는 것과 뭐가 다른지 궁금함.

Copperhead는 Claude나 GPT를 감싼 래퍼만은 아니고, 자체 하드웨어 IR과 결정론적 엔진, 지속 검증을 결합한다고 함.

AI 에이전트가 워터폴식 프로젝트 계획에 토를 달지 않으니, 이제 모든 종류의 워터폴 프로젝트용 에이전트가 나오는 느낌임.

Flux.ai, Silixon, Quilter, DeepPCB, OpenAI 데모까지 이 분야가 뜨거워지고 있음. 하드웨어는 99%로는 안 되고, 단순한 작업은 자동화하되 고사양 설계, 양산 최적화, 디버깅에는 실제 엔지니어가 계속 필요하다고 봄.

PCB 오토라우터와 자동 배치는 오래전부터 있었지만 숙련 EE 결과물과 차이가 컸음. Fable, Astra, Quilter, Flux도 단순 취미 보드보다 복잡한 보드에서는 아직 갈 길이 멀고, 취미용 PCB에는 쓸모 있을 듯.

현업에서 만난 하드웨어 엔지니어는 자기 일 얘기하는 걸 좋아했음. PCB 레이아웃을 싫어해서 AI를 찾아봤지만 지난번에는 별 도움이 안 됐고, Copperhead는 흥미로움.

Copperhead와 Astra, KiCad 조합을 비교해 본 사람이 있는지 궁금함. 곧 프로젝트를 시작할 예정이라 비슷한 도구를 찾고 있음.

CopperBench라는 오픈소스 벤치마크를 만들고 있음. 실제로 검증 가능한 하드웨어 설계 과제로 AI 에이전트를 평가하려는 프로젝트임.

Copperhead CLI는 KiCad 파일을 직접 수정하니, Astra 데모와 비슷한 방향의 도구라고 보면 됨.

BOM까지 나온다면 PCBWay나 JLCPCB 같은 보드 하우스에 파일을 보내 조립 보드를 받을 수는 있음. 다만 업체 질문에 답하는 일은 여전히 어려울 수 있고, KiCad용 JLC 플러그인도 있음.

웨어러블 스타트업이 이런 도구를 쓰려면 DFM이 실제 제품 가능성을 결정함. 하드웨어 스타트업 성공률은 약 1:66이라고 보고, 계약 제조사 엔지니어와 초기에 상담하는 편이 낫다고 봄.

웹앱에서 macOS Chrome으로 로그인한 뒤 'Start a board'를 누르면 예제, 제작물, 브리프 입력란에 텍스트를 입력할 수 없었음.

지난 주말 Astra를 써 봤는데 일반적인 컴퓨터 사용만으로 회로도 생성과 수정, 부품 배치와 배선까지 했음. 배선 품질은 만족스럽지 않지만 아주 나쁘진 않았음.