参与贡献 · tryriscv.org

三种最快的参与方式

报告数据错误 参数不对、链接失效、型号写错——带上型号与正确来源即可。 推荐新器件 厂商官网、数据手册链接、关键参数，一条 issue 就够。 提交选型需求 告诉我们场景、主频、内存、外设与功耗约束，我们会给出候选清单。

数据如何维护

事实来源只有一个：data/mcu/*.yaml。流程是：

厂商官网 / 数据手册
        │  人工或 AI 抓取
        ▼
data/mcu/<vendor>.yaml   ← 唯一事实来源（含 sources / confidence）
        │  python3 scripts/normalize.py
        ▼
static/data/mcus.json    ← 前端筛选与对比使用
        │  hugo --minify
        ▼
GitHub Pages

normalize.py 会校验必填字段、ID 唯一性、数值范围与链接格式，并生成筛选页使用的 JSON。CI 在部署前强制执行校验。

贡献一条数据

Fork 仓库并新建分支；
在 data/mcu/<vendor>.yaml 里按 research/SCHEMA.md 的字段追加记录；
至少给出一个官方来源链接，填写 confidence；
本地运行 python3 scripts/normalize.py --check 与 hugo --minify；
提交 PR，说明数据来源与抓取日期。

每日更新

仓库附带可复用的更新技能（skill）与检查脚本：重新抓取厂商新品、复核失效链接、生成变更摘要。维护者按 docs/DAILY-UPDATE.md 执行即可。