Original en anglais: https://argusic.com/subject/text-to-cad
text-to-cad
Concevoir des produits physiques avec l'IA
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit 4eaf7459a95c
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agents, ai agents, cad, mechanical engineering, robotics, step, stl et stp.
text-to-cad fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 30 minutes et a rencontré 4 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
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.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 60 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- pytest collection collision: multiple test files named test_cli.py and test_skill_structure.py across different skill test directories3 minutes
- cadgen-js node_modules missing, causing 'three' import failure in tessellation cache cross-language test1 minute
- cadgen-js test suite requires Node 22, container has Node 18
- rsync missing — viewer client bundle step skipped in bundle.sh
- Temps d'installation
- 30 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 32 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 4 rencontrées, 4 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- 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 modèle utilisés
- 696 081
- Commit exact testé
- 4eaf7459a95c
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
/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:
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- S'est remis des 4 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Installation en 30 minutes, plus lente que la médiane des 37 projets comparables mesurés par Argusic.
Sur les 38 projets agents qu'Argusic a installés et chronométrés, text-to-cad a été le 35e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 25 sur 38 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,14 | |
| Argusic Runner | 1/3 | N'a pas fonctionné | 20,00 | 0,13 |
Sujets (depuis GitHub)
agentsai-agentscadmechanical-engineeringroboticsstepstlstptext-to-cad
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/text-to-cad)Questions
- text-to-cad fonctionne-t-il ?
- Oui. text-to-cad fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 30 minutes, en rencontrant 4 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé text-to-cad ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 4eaf7459a95c. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de text-to-cad ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,14 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer text-to-cad ?
- 30 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- text-to-cad a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de text-to-cad ?
- 4 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 4 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment text-to-cad se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 38 projets agents qu'Argusic a installés et chronométrés, text-to-cad a été le 35e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 25 sur 38 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour text-to-cad ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.