Original em inglês: https://argusic.com/subject/text-to-cad
text-to-cad
Projete produtos físicos com IA
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 4eaf7459a95c
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agents, ai agents, cad, mechanical engineering, robotics, step, stl e stp.
text-to-cad executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 30 minutos e encontrou 4 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
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.
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 60 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.
- 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
- Tempo de instalação
- 30 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 32 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 4 encontrados, 4 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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 exato testado
- 4eaf7459a95c
- 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.
/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:
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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 30 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 37 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, text-to-cad foi o 35º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 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.
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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,14 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,13 |
Tópicos (de GitHub)
agentsai-agentscadmechanical-engineeringroboticsstepstlstptext-to-cad
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/text-to-cad)Perguntas
- text-to-cad executa?
- Sim. text-to-cad executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 30 minutos, encontrando 4 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou text-to-cad?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 4eaf7459a95c. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar text-to-cad?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,14: 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 text-to-cad?
- 30 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- text-to-cad 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 text-to-cad?
- 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 text-to-cad se compara às alternativas?
- Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, text-to-cad foi o 35º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de text-to-cad?
- Todas as 2 execuções registradas estão 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.