text-to-cad

用自然语言直接生成 CAD 模型,让设计像聊天一样简单。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 2463 🐛 待处理 52 👀 关注 106
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 25882
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

text-to-cad 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队earthtojake
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网存在但定价信息不明确,需进一步确认。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agents,ai-agents,cad,mechanical-engineering,robotics,step,stl,stp,text-to-cad
GitHub 星标★ 25882
上线时间2026-04-22 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积430.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

text-to-cad 是一个面向 CAD、CAE 和 CAM 领域的智能体技能库,旨在将自然语言指令转化为机械设计、工程分析和制造相关的操作。它解决的核心问题是让工程师和设计师能够通过对话式交互,降低使用专业工程软件的门槛,提升从概念到设计的效率。项目提供了一系列可复用的智能体技能,覆盖几何建模、文件格式处理(如 STEP、STL、STP)以及机器人相关任务,支持与主流 AI 代理框架集成。其核心能力包括文本驱动的 CAD 模型生成、工程数据解析与转换,以及面向制造流程的自动化操作。通过模块化设计,开发者可以灵活组合技能,构建定制化的工程智能体应用。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 25882

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 4 步

环境要求

  • Git 命令行工具(README 说明可从 main 分支克隆源码树)
  • Python 环境,用于安装各技能目录下的 requirements.txt 依赖
  • 一个可加载技能的 AI 代理或客户端,安装后为其提供 CAD/URDF 等工作流

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    从 main 分支克隆源码树,README 明确建议使用 main 而不是其他分支。

    git clone https://github.com/earthtojake/text-to-cad.git
  2. 2进入项目目录

    切换到克隆下来的仓库根目录,后续安装命令都在这里执行。

    cd text-to-cad
  3. 3安装技能依赖

    每个技能的 requirements.txt 已固定其发布时的 cadgen 版本,按需安装对应技能目录的依赖。

    pip install -r skills/cad/requirements.txt
  4. 4查看技能说明

    各技能用法写在 SKILL.md 里,先阅读再交给代理加载使用。

    cat skills/cad/SKILL.md

如何确认成功

仓库内能看到 skills/cad、skills/urdf、skills/srdf 等目录,且依赖安装过程无报错即视为就绪。

常见问题

Q:models/ 目录下载后是空的或只有小文件?

A:属于正常现象。README 说明 models/ 是测试语料,以 LFS 指针形式提供,使用这些技能并不需要它。

Q:依赖 cadgen 的版本要怎么选?

A:无需手动指定。每个技能的 requirements.txt 都固定了它发布时所对应的 cadgen 版本,按其安装即可。

Q:安装完成后怎么真正跑起来?

A:本仓库提供的是技能库,安装后需交由 AI 代理加载;具体调用方式见各技能目录下的 SKILL.md。

Q:需要装全部技能的依赖吗?

A:不必。技能彼此独立,用到哪个技能就安装哪个技能目录下的 requirements.txt。

注意事项

  • README 只说明从 main 分支安装或克隆,main 是源码树,请勿使用其他分支。
  • models/ 语料以 LFS 指针形式提供,不下载也不影响技能使用。
  • 本仓库是技能库而非独立应用,最终运行依赖你所用的 AI 代理框架。

核心亮点

  • 直接支持 STEP/STL/STP 等工业标准格式,可无缝对接主流 CAD 工具
  • 模块化技能库设计,便于集成到现有 AI 代理框架,扩展性强
  • 覆盖 CAD/CAE/CAM 全流程,从设计到制造一体化支持

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • JavaScript 生态在专业工程计算领域相对薄弱,复杂几何内核可能依赖外部服务

适用场景

  • 机械设计师快速生成概念模型,用于早期方案验证
  • 机器人工程师通过自然语言生成运动部件或夹具模型
  • 教育场景中辅助学生学习 CAD 建模,降低入门门槛

替代项目

AutoGPT、LangChain、Zoo

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