英文原文: https://argusic.com/subject/text-to-cad

text-to-cad

使用 AI 设计实体产品

可运行来源：GitHub项目主页PythonMITcommit 4eaf7459a95c

Python，MIT 许可证. 项目的自我描述：agents、ai agents、cad、mechanical engineering、robotics、step、stl 和 stp.

text-to-cad 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 30 分钟完成了安装，遇到 4 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。

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.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 60，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
可运行
Argusic 评分
60 / 100
验证运行的成本
0.14 USD（实测）
已记录的运行次数
2
最近测试
星标
25,384
fork 数
2,408
未关闭的 issue
41
关注者
106
大小
435 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 text-to-cad 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • pytest collection collision: multiple test files named test_cli.py and test_skill_structure.py across different skill test directories3 分钟
  • cadgen-js node_modules missing, causing 'three' import failure in tessellation cache cross-language test1 分钟
  • cadgen-js test suite requires Node 22, container has Node 18
  • rsync missing — viewer client bundle step skipped in bundle.sh
安装时间
30 分钟
从冷启动机器到完成
32 分钟
遇到并修复的错误
遇到 4 个，在无人协助的情况下修复了 4 个
结果是如何证明的
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
使用的模型 token
696,081
测试的确切 commit
4eaf7459a95c
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

/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:

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 在干净的机器上达到了运行状态，会话有完整记录。
  • 在无人介入的情况下从全部 4 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 无需 GPU 即可运行，因此启动它并不需要 GPU。
  • 采用 MIT 许可证，以其托管平台报告的信息为准。
  • 已测量 2 次，因此结果并非偶然。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 安装用了 30 分钟，慢于 Argusic 测量过的 37 个同类项目的中位数。

在 Argusic 安装并计时过的 38 个 agents 项目中，text-to-cad 达到运行状态的速度排名第 35，38 个项目中有 25 个达到了运行状态。

适合用于

  • 在笔记本电脑或小型服务器上试用：它无需 GPU 即达到了运行状态。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • openharness 已验证可运行 · TypeScript · 3 个共同主题
  • ai-engineering-from-scratch 已验证可运行 · Python · 2 个共同主题
  • crewAI 已验证可运行 · Python · 2 个共同主题
  • PageIndex 已验证可运行 · Python · 2 个共同主题
  • haystack 已验证可运行 · Python · 2 个共同主题
  • adk-python 已验证可运行 · Python · 2 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner2/3可运行100.000.14
Argusic Runner1/3未能运行20.000.13

主题 (来自 GitHub)

agentsai-agentscadmechanical-engineeringroboticsstepstlstptext-to-cad

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/text-to-cad.svg)](https://argusic.com/subject/text-to-cad)

常见问题

text-to-cad 能运行吗？
是的。text-to-cad 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 30 分钟，过程中遇到 4 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 text-to-cad 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit 4eaf7459a95c。共记录了 2 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 text-to-cad 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.14 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
text-to-cad 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 30 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
text-to-cad 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 text-to-cad 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 4 个问题，其中 4 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
text-to-cad 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 38 个 agents 项目中，text-to-cad 达到运行状态的速度排名第 35，38 个项目中有 25 个达到了运行状态。
text-to-cad 的证据在哪里？
全部 2 次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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