过去两年，MWORKS Copilot 已经成为许多工程师熟悉的智能助手。在 MWORKS.Syslab 的侧边栏入口中，工程师可以通过自然语言开展智能问答、代码补全、模型理解、问题排查等工作。它像一位随时在线的助手，帮助用户更高效地使用科学计算与系统建模仿真工具。不久前，我们发布了MWORKS MCP，让 MWORKS 的科学计算和系统建模仿真能力可以被Codex、Claude Code 等智能

这次项目带给我们的启发，不只是完成了一次迁移任务，更是让我们对 AI 辅助工程开发有了更具体的认识。对 Qt/C++ 团队来说，把 AI 用进真实流程里，比单纯把它当成问答工具更重要。

智能体能调用建模工具，并不等于它能稳定完成工程建模任务。在真实工程场景中，一个可交付的模型往往要经过需求理解、模型库选择、组件映射、参数补全、检查翻译、仿真验证、结果判读和交付归档。过去，这些环节高度依赖工程师经验；现在，它们可以通过 Sysplorer Skills 被沉淀为可复用、可审计、可迭代的智能化建模能力。Sysplorer MCP Server 负责把 Sysplorer 的软件能力组

全球第4个科学计算与系统建模仿真平台正式发布！

作为国产工业软件的重要力量，同元软控将继续以MWORKS平台为基础，携手各界伙伴，持续推进“软件赋能、教育创新、产业支撑”协同发展的良性生态，为加快教育强国建设、培育智能化时代的数字创新人才贡献坚实力量。”，将MWORKS深度融入课程教学、大学生创新实践与高水平赛事，有效提升了学生的系统思维与复杂工程问题解决能力，形成了可推广的“课赛融合”实践范式。，希望与高校院所联合构建产教融合协同体系，打通产

在这套工作流中，你的身份从“码农”转变为“系统指挥官”。你不再纠结于具体的语法细节，而是专注于。

从专业到系统，从工具到平台，从软件到能力节点，MWORKS正在迈向一个新的阶段。让装备系统工程，加速进入AI原生时代！

在完成需求建模后，需要进一步对系统“如何实现需求”进行分析。基于大模型的语义理解与推理能力，Sysbuilder MCP 可自动从需求模型中提取功能信息，并构建系统功能模型。提示词示例：在固体发动机需求模型的基础上提取功能需求，进行功能定义与分解，构建功能模型，并建立功能到需求的满足关系。

时间：周三下午地点：某高校工程实验室人物：小M、小T(大三学生，均在课程中学习过MWORKS)"你装好了吗？小T已经打开电脑，一脸兴奋。小M刚走进来，还没搞清楚状况。小M：听说你已经用上 MWORKS MCP 了？这东西到底怎么搞？难不难？小T：说实话，比我想象中简单多了，我带你走一遍，你现在就能用。

过去两年，MWORKS Copilot 已经成为许多工程师熟悉的智能助手。在 MWORKS.Syslab 的侧边栏入口中，工程师可以通过自然语言开展智能问答、代码补全、模型理解、问题排查等工作。它像一位随时在线的助手，帮助用户更高效地使用科学计算与系统建模仿真工具。不久前，我们发布了MWORKS MCP，让 MWORKS 的科学计算和系统建模仿真能力可以被Codex、Claude Code 等智能