Original em inglês: https://argusic.com/subject/solidworks-automation-skill
solidworks-automation-skill
Kit de ferramentas confiável de AI Skill + MCP para automação de CAD desktop dirigida por agent.
Executafonte: GitHubPythonMITcommit 2719ed8a7a65
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent tools, ai agent, autocad, cad, cad automation, claude, codex e desktop automation.
solidworks-automation-skill executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 8 minutos e encontrou 4 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
The project installs, all 739 tests pass, the MCP server answers initialize/tools/list, open-format export produces valid watertight STL, OBJ, DXF and readable PDF, and the desktop app launches when set to QT_QPA_PLATFORM=offscreen (normal xcb display requires libxcb-cursor0 which needs root).
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- scripts package import triggers interactive COM dependency prompt on Linux, causing OSError and 44 collection errors3 minutos
- cad_installation.py resolve_shortcut_target and _common_candidates mishandle Windows paths on Linux2 minutos
- acad_dotnet_preflight.py uses Path().name which cannot parse Windows backslash paths on Linux1 minuto
- Desktop app fails on xcb platform because libxcb-cursor0 system library is missing1 minuto
- Tempo de instalação
- 8 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 23 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 4 encontrados, 4 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- .venv/bin/pytest exited 0 with 739 passed, 2 skipped; .venv/bin/python tests/evals/runner.py reported 37 scenarios and 0% escaped false completion; MCP initialize returned solidworks_mcp v1.30.0; cad_studio.py write-open-format produced watertight STL/OBJ and valid DXF
- Tokens de modelo usados
- 285.327
- Commit exato testado
- 2719ed8a7a65
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
3. `subskills/autocad-automation/scripts/acad_dotnet_preflight.py` - Fixed Windows path handling 4. `conftest.py` (new) - Test bootstrap for non-Windows CI The key finding is that everything works. Let me make sure the JSON fields are all correct: - `install_succeeded`: true - pip install -e . succeeded, dependencies installed - `launch_succeeded`: true - test suite executed (739 passed, 2 skipped, 0 failed) - `install_minutes`: ~8 - `errors`: list of errors with fixes - `test_depth`: tier1_real - verified real behavior end to end (MCP server responses, open-format e… - `verified_how`: the exact command - `final_state`: one sentence with only observed facts Let me calculate install_minutes: I spent roughly 2-3 minutes on installation, and about 5 more min… Let me verify this data is accurate and produce the final output.
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Recuperou-se de todos os 4 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 8 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 6 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 7 projetos de agent-tools que a Argusic instalou e cronometrou, solidworks-automation-skill foi o 5º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 3 de 7 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 8 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
agent-toolsai-agentautocadcadcad-automationclaudecodexdesktop-automationdwgdxfengineering-automationmcpmechanical-designmodel-context-protocolpythonsolidworkstool-calling
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/solidworks-automation-skill)Perguntas
- solidworks-automation-skill executa?
- Sim. solidworks-automation-skill executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 8 minutos, encontrando 4 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou solidworks-automation-skill?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 2719ed8a7a65. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar solidworks-automation-skill?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,35: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar solidworks-automation-skill?
- 8 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- solidworks-automation-skill precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar solidworks-automation-skill?
- 4 coisas quebraram na execução registrada, e 4 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como solidworks-automation-skill se compara às alternativas?
- Dos 7 projetos de agent-tools que a Argusic instalou e cronometrou, solidworks-automation-skill foi o 5º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 3 de 7 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de solidworks-automation-skill?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.