text-to-cad：用自然语言生成 CAD 模型，13.7K Stars 的工程智能体技能库

传统 CAD 流程是这样的：工程师打开 SolidWorks 或 Fusion 360，用鼠标画草图、拉拉伸、倒圆角，花几个小时把脑子里的结构变成三维模型。text-to-cad 想改变的是这一步——你只需要用自然语言描述要什么，AI 智能体就会生成 STEP 文件，还能自动找标准件、切片 3D 打印、甚至控制 Bambu Labs 打印机开始干活。

一个”技能包”，不是一整个应用

text-to-cad 的核心定位是 agent skills library——它不是一个独立的 CAD 软件，而是一组给 AI 智能体用的”技能”。安装方式是 npx skills add earthtojake/text-to-cad，装完之后你的 Codex、Claude Code 或 Grok Build 就多了一套 CAD 工作流。

目前包含 11 个技能模块，覆盖了从建模到打印的完整链路：

从”画模型”到”说模型”

最直接的用法是 CAD 技能：你对智能体说”帮我画一个 4 个脚的桌腿，每根腿截面 50x50mm，顶部有一个 200mm 直径的圆板”，智能体生成 STEP 文件，CAD Viewer 在浏览器里渲染出来给你看。不满意就改——”把腿的角度调成 5 度外扩”——模型自动更新。这个交互模式比在 SolidWorks 里调参数快得多，因为不需要记住任何命令。

更实用的是 step.parts 技能：当你在设计一个机械结构时，需要用到 M6 螺栓、608 轴承、2mm 杜邦连接器，智能体直接从标准件库找到对应的 STEP 文件并插入模型，不用自己去 GrabCAD 上搜。对于做机器人、3D 打印夹具、或者教学演示的人来说，这个功能省掉了大量查找时间。

机器人和制造链路

text-to-cad 的野心不止于”画个模型”。URDF 和 SRDF 技能可以生成机器人描述文件，包括连杆、关节、惯性参数、碰撞规则，还能配置 MoveIt2 的规划组和末端执行器。SDF 技能则负责仿真环境——物理属性、传感器、灯光。也就是说，你从自然语言出发，可以一路走到”在 Gazebo 里跑仿真”。

制造端，G-code 技能把网格文件切成真实的 FDM 打印代码，Bambu Labs 技能可以直接对接本地打印机，执行 dry-run、上传、启动打印。整条链路是：自然语言 → CAD 模型 → 切片 → 打印机，中间不需要切换任何工具。

局限与适用场景

这个项目有 13.7K Stars 和 1.5K Forks，增长很快，但 README 里明确标注了 Implicit CAD（GLSL 隐式建模）还是实验阶段。对于需要精密公差、复杂曲面、或者装配约束的专业工程场景，它目前还替代不了传统 CAD 软件。它最适合的场景是：快速原型、教学演示、机器人结构草图、3D 打印零件设计、以及”我脑子里有个想法但不想花三天画模型”的情况。

MIT 协议，Python 为主，支持 Codex / Claude Code / Grok Build 三种 agent 环境。如果你已经在用 AI 编码智能体，装一下试试成本很低。11 个技能模块覆盖了从建模到打印的完整链路，这在开源 CAD 工具里是独一份的。