Original en inglés: https://argusic.com/subject/text-to-cad
text-to-cad
Diseña productos físicos con AI
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 4eaf7459a95c
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agents, ai agents, cad, mechanical engineering, robotics, step, stl y stp.
text-to-cad funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 30 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
cadgen 0.6.6 installed from source: OCP kernel loads, CLI responds, Python test suites for cadgen CLI/store/memo and all eight tested skill packages pass, cross-language JS runtime bundle and Playwright snapshot browser present.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 60 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- pytest collection collision: multiple test files named test_cli.py and test_skill_structure.py across different skill test directories3 minutos
- cadgen-js node_modules missing, causing 'three' import failure in tessellation cache cross-language test1 minuto
- cadgen-js test suite requires Node 22, container has Node 18
- rsync missing — viewer client bundle step skipped in bundle.sh
- Tiempo de instalación
- 30 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 32 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest --tb=short tests/python/global/ returned 135 passed/1 skipped/699 subtests; pytest tests/python/skills/dfam-check/ tests/python/skills/gcode/ tests/python/skills/bambu-labs/ tests/python/skills/sendcutsend/ tests/python/skills/cad-viewer/ tests/python/skills/dxf/ returned 140 passed/81 subtests; python -m cadgen.cli doctor reports kernel OK; python -m cadgen.cli --version returns 0.6.6
- Tokens de modelo usados
- 696.081
- Commit exacto probado
- 4eaf7459a95c
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && echo "=== Verified summary ===" && echo "cadgen-js tests require Node… succeeded in 44562ms: tests/python/skills/dxf/test_drawing_checks.py::DrawingChecksTests::test_open_polyline_on_cut_layer… tests/python/skills/dxf/test_drawing_checks.py::DrawingChecksTests::test_raise_on_error_findings PA… tests/python/skills/dxf/test_drawing_checks.py::DrawingChecksTests::test_zero_length_and_duplicate_… tests/python/skills/dxf/test_snapshot_cli.py::DxfSnapshotCliTests::test_a_mesh_failure_is_an_error_… ============ 140 passed, 73 warnings, 81 subtests passed in 43.13s ============= Now I have all the data I need. Here's the final report: 2026-09-26T10:24:13.093117Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0d… tokens used 696,081 Now I have all the data I need. Here's the final report:
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 30 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 37 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 38 proyectos de agents que Argusic ha instalado y cronometrado, text-to-cad fue el 35.º más rápido en llegar a funcionar, y 25 de 38 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona | 100,00 | 0,14 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,13 |
Temas (de GitHub)
agentsai-agentscadmechanical-engineeringroboticsstepstlstptext-to-cad
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/text-to-cad)Preguntas
- ¿Funciona text-to-cad?
- Sí. text-to-cad funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 30 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic text-to-cad?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 4eaf7459a95c. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar text-to-cad?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,14 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda text-to-cad en instalarse?
- 30 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita text-to-cad una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar text-to-cad?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara text-to-cad con las alternativas?
- De los 38 proyectos de agents que Argusic ha instalado y cronometrado, text-to-cad fue el 35.º más rápido en llegar a funcionar, y 25 de 38 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de text-to-cad?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.