RTL(Register Transfer Level) 생성 연구들은 기능적 정확성과 합성 후 품질에 대한 보고가 증가하고 있지만, 평가자 자체는 실험 변수로 취급되는 경우가 드뭅니다. 보안 규칙, 프로토콜 의무, 목표 컨텍스트, 실현 가능 게이트, 불확실성 정책 또는 출처 제약 조건 중 하나가 생략될 때 후보(candidate)가 더 좋아 보이는 경우가 있습니다. 우리는 도구 기반 요구사항 프로파일(tool-grounded requirement profiles)을 도입합니다. 이는 각 요구사항의 의미를 실행 가능한 증거 및 비교 규칙에 바인딩하는 기계 판독 가능 계약서이며, 여기에 교차 요구사항 게이트, 불확실성 처리, 출처 정보가 포함됩니다. 우리는 후보 쌍을 고정하고 오직 그들의 평가 프로파일만 교란(perturbing)함으로써 평가자 안정성을 감사합니다. 6개의 디자인, 12쌍, 3가지 요구사항 패밀리, 6가지 평가자 조건, 그리고 72개의 결정으로 구성된 사전 등록 통제 파일럿에서, 일반적인 셀 카운트 평가자는 12쌍 중 6쌍(50%; Wilson 95% 구간 25.4 ~ 74.6%; 디자인 클러스터 부트스트랩 구간 25 ~ 75%)에 대해 지원되지 않는 개선을 보고했습니다. 매칭된 평가자(matched evaluator)는 주입된 모든 12개의 회귀(regressions)를 감지한 반면, 구문(syntax), 일반 합성(generic synthesis), 컨텍스트 불일치(context mismatch), 게이트 제거(gate ablation) 각각은 12/12쌍에 대해 필요한 구분을 상실했습니다. 별도로 고정된 모든 290개의 공개 RTLLM v1.1 텍스트 전용 후보들에 대한 검증에서, 평가 가능한 비교 중 81/215개(37.7%; 태스크 클러스터 95% 구간 24.8 ~ 51.4%)가 지원되지 않는 스칼라 개선을 산출했으며, 여기에는 72개의 기능 게이트 반전이 포함되었습니다. 별도로, 26개의 OpenROAD-flow-scripts 실행은 타이밍 컨텍스트와 활동 자격(activity qualification)이 계약서의 일부여야 하는 이유를 보여줍니다. 본 연구는 생성기들을 순위 매기는 것이 아니라, 평가자 구성을 측정 가능하고 감사 가능한 결론 불안정성의 원천으로 확립합니다.