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Codex skill collection for mechanical CAD, SolidWorks, engineering drawings, CAD automation, reference matching, and deliverable verification.

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Mechanical CAD Skills

面向 Codex 的机械 CAD、SolidWorks 与工程图交付 Skill 集群。它把需求锁定、原创设计、参考图复刻、工程合理性检查、原生 SolidWorks 验收和最终交付证据组织成一套可复用流程。

Codex skill collection for mechanical CAD, SolidWorks, engineering drawings, CAD automation, reference matching, and deliverable verification.

这些 Skill 提供任务路由、工程检查和验收规则,不包含也不替代 SolidWorks、AutoCAD、FreeCAD 等 CAD 软件。

能解决什么问题

  • 根据尺寸、接口、载荷和制造约束开展原创机械设计。
  • 按参考图、PDF、截图或现有 CAD 文件复刻工程图。
  • 检查结构合理性、间隙、壁厚、孔边距、标准件和材料假设。
  • 验收 .SLDPRT、.SLDASM、.SLDDRW 等 SolidWorks 原生文件。
  • 检查 STEP、DXF、DWG、STL、3MF、GLB 和 PDF 等交付物。
  • 生成文件哈希、来源、检查记录和结论状态组成的证据清单。
  • 将“看起来不错”拆成可重复执行的局部对比与最终验收步骤。

工作流

flowchart LR
    A["cad-sw-delivery<br/>统一入口"] --> B["cad-requirements-lock<br/>锁定需求"]
    B --> C{"任务类型"}
    C -->|原创设计| D["cad-original-design"]
    D --> E["cad-engineering-sanity"]
    E --> F["cad-design-richness<br/>cad-visual-layout"]
    C -->|参考复刻| G["jixie-fuke<br/>cad-reference-match"]
    G --> H["cad-region-compare<br/>cad-reference-acceptance"]
    C -->|插画转矢量| I["cad-illustration-vectorization"]
    C -->|SolidWorks 原生文件| J["cad-solidworks-native-preflight"]
    F --> K["cad-artifact-inspection"]
    H --> K
    I --> K
    J --> K
    K --> L["cad-evidence-ledger"]
    L --> M["cad-final-verification"]
Loading

工具或自动化链路不明确时,先使用 cad-toolchain-preflight。吸收外部 Skill、MCP 或 GitHub 工作流前,先使用 cad-external-skill-intake 做只读审查。

Skill 列表

Skill 用途
cad-sw-delivery 集群统一入口,负责路由、交付流程和结论边界
cad-requirements-lock 在建模前锁定单位、尺寸、约束、标准和验收目标
cad-original-design 无参考图时,从功能与工程约束开展原创设计
cad-engineering-sanity 检查载荷路径、接口、壁厚、孔边距、间隙和材料等合理性
cad-design-richness 检查机械设计是否具备真实功能结构与制造细节
cad-visual-layout 检查工程图视图、线型、标注、标题栏和版面可读性
cad-toolchain-preflight 在使用 SolidWorks、FreeCAD、MCP 或 CAD 脚本前验证工具链
cad-external-skill-intake 只读评估外部 CAD Skill、仓库和自动化方案
cad-solidworks-native-preflight 通过 SolidWorks 本体检查原生文件的打开、重建、特征树和导出状态
cad-reference-match 组织参考图复刻与局部工程区域比对
jixie-fuke 机械制图、装配图和零件图参考复刻入口
cad-region-compare 对参考图与候选输出进行同区域图像比较
cad-reference-acceptance 使用编号网格和局部证据验收参考匹配结果
cad-illustration-vectorization 将照片、插画或 Logo 转成可编辑 SVG/DXF/DWG 线稿
cad-artifact-inspection 只读检查最终文件是否存在、非空及包含可测量内容
cad-evidence-ledger 生成文件哈希、来源、检查项和结论状态清单
cad-final-verification 在宣称“完成”“可交付”前执行最终门禁
cad-skill-forward-test 用场景集前向测试整个 Skill 集群

快速使用

推荐从总入口开始:

$cad-sw-delivery 检查并交付这个机械装配图。最终需要 DWG、PDF 和可核验的交付记录。

也可以直接调用专用 Skill:

$cad-original-design 根据给定安装孔位、载荷和外形限制设计一个可加工支架。

$jixie-fuke 按这张参考图复刻二维装配图,并逐区域比较最终 DWG 导出的 PDF。

$cad-solidworks-native-preflight 验收这些 SLDPRT 和 SLDASM,记录打开、重建、特征树与导出结果。

$cad-artifact-inspection 检查最终 STEP、DXF、DWG、STL 和 PDF 是否有效且非空。

安装

这些 Skill 当前按项目本地方式组织。将所需目录放入目标项目的 .codex/skills/:

your-project/
└── .codex/
    └── skills/
        ├── cad-sw-delivery/
        ├── cad-requirements-lock/
        ├── cad-original-design/
        ├── ...
        └── jixie-fuke/

在 PowerShell 中复制完整集群:

New-Item -ItemType Directory -Force .\your-project\.codex\skills | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force .\cad-sw-skills\* .\your-project\.codex\skills\

每个目录至少包含 SKILL.md 与 agents/openai.yaml。部分 Skill 还包含 scripts/ 或 references/,复制时应保留完整目录结构。

配套脚本

脚本 作用 主要依赖
inspect_cad_artifacts.py 检查 CAD、网格和 PDF 交付物 标准库;PDF 可选 PyMuPDF,DXF 可选 ezdxf
cad_evidence_manifest.py 生成交付证据 JSON Python 标准库
compare_regions.py 比较参考图与输出的局部区域 NumPy、Pillow;PDF 输入需要 PyMuPDF
grid_acceptance.py 生成网格验收图和逐格指标 OpenCV、NumPy、Pillow;PDF 输入需要 PyMuPDF
list_forward_scenarios.py 浏览集群前向测试场景 Python 标准库
validate_cad_skill_cluster.py 验证 Skill 结构、互相引用和项目集成规则 Python 标准库

验证

在已经集成本 Skill 集群的项目根目录执行:

python .\.codex\skills\cad-sw-delivery\scripts\validate_cad_skill_cluster.py
python .\.codex\skills\cad-sw-delivery\scripts\validate_cad_sw_delivery_skill.py

当前整体验证器还会检查宿主项目中的 LOOP.md、STATE.md,以及详细版 jixie-fuke/SKILL.md。仅复制 Skill 目录时,Skill 本身仍可读取,但整体验证器会把缺少这些项目级文件报告为集成不完整。

验收原则

  • 最终结论必须来自最终交付文件,而不是中间脚本、截图或工作源文件。
  • “已验证”“推断”和“未验证”必须明确区分。
  • STEP、PDF 或截图不能证明 SolidWorks 原生文件可打开、可重建或可编辑。
  • 参考图复刻不能只看整页相似度,必须检查编号局部区域。
  • 工程外观不能替代尺寸、接口、间隙、材料和制造合理性检查。
  • 参考图用于验收时,不应把像素轮廓或采样点直接反向用作机械几何构造依据。

目录约定

skill-name/
├── SKILL.md
├── agents/
│   └── openai.yaml
├── scripts/       # 可选:确定性检查或辅助工具
└── references/    # 可选:场景、工具选型或补充资料

新增或修改 Skill 后,应先运行集群验证器,再使用 cad-skill-forward-test 检查真实任务场景中的路由、证据和结论边界。

问题反馈与联系

遇到使用问题、Skill 路由错误、验证结果异常或文档缺失时,优先提交 GitHub Issue,便于保留复现信息和后续跟踪。

提交问题时,请尽量附上:

  • 使用的 Skill 名称和完整调用目标。
  • 输入文件类型与最小复现步骤。
  • 预期结果、实际结果和验证脚本输出。
  • 已脱敏的日志、截图或证据清单;不要上传密码、令牌、客户图纸或其他敏感文件。

需要直接联系维护者时,可以发送邮件至 capwitf@outlook.com。

License

本项目采用 MIT License。

许可证覆盖本仓库中的 Skill、脚本、配置和文档。第三方 CAD 文件、客户图纸、外部工具及其生成结果不自动包含在本许可证授权范围内。

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