CADAM: Open-Source Text-zu-CAD mit parametrischen Schiebereglern und WebAssembly-Rendering
Adam (YC W25) hat CADAM veröffentlicht, eine Open-Source-Text-zu-CAD-Web-App, die aus natürlicher Sprache oder Bildreferenzen parametrische 3D-Modelle generiert. Sie gibt OpenSCAD-Code mit automatisch extrahierten Parametern aus, die als interaktive Schieberegler für sofortige Dimensionsänderungen erscheinen. Testen Sie es live unter adam.new/cadam.
Hauptfunktionen
- Zwei Generierungsmodi: Der parametrische Modus schreibt/bearbeitet OpenSCAD über ein
build_parametric_model-Tool; der Mesh-Modus generiert texturierte 3D-Meshes. - Deterministische Schieberegler-Updates: Das Anpassen eines Schiebereglers führt eine Regex-basierte Aktualisierung des SCAD-Quellcodes durch – keine LLM-Aufrufe für einfache Parameteränderungen erforderlich.
- Modellunabhängiges Backend: Nutzt das Vercel AI SDK zur Unterstützung von Anthropic (Claude), Google (Gemini), Gemini 3.1 Pro (beste Leistung in Evaluierungen) und OpenAI/andere über OpenRouter. Adaptives Denken wird bei neueren Modellen automatisch aktiviert.
- Browserbasiertes Rendering: Kompiliert OpenSCAD zu WebAssembly in einem Web Worker, die Benutzeroberfläche blockiert nie. Rendert mit Three.js über React Three Fiber.
- Bibliotheksunterstützung: Enthält BOSL, BOSL2 und MCAD. Integrierte Geist-Schriftart für Text in Modellen.
- Exportformate: .STL, .SCAD, .OBJ, .GLB/GLTF, .FBX, .DXF.
Im Hintergrund
Gebaut mit React (TanStack Start) und Supabase für Authentifizierung, Datenbank und Dateispeicherung. Das Repository enthält Benchmarks für komplexe Baugruppen – V8-Motor, Radialmotor, Turbofan-Triebwerk – alle aus einem einzigen Prompt mit mehreren parametrischen Steuerungen generiert.
Zukunftspläne
- Hinzufügen von build123d und CadQuery für constraints-gesteuerte Modellierung jenseits von CSG-Primitiven.
- Besseren räumlichen Kontext: Benutzeroberfläche für Flächen-/Kantenauswahl und Viewport-Bildintegration für LLMs.
Klonen Sie das Repository von github.com/Adam-CAD/CADAM und führen Sie es lokal aus. Beiträge willkommen.
📖 Vollständige Quelle lesen: HN AI Agents
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