CADAM: CAD de texto a parámetros de código abierto con controles deslizantes paramétricos y renderizado en WebAssembly

Adam (YC W25) lanzó CADAM, una aplicación web de código abierto de texto a CAD que genera modelos 3D paramétricos a partir de lenguaje natural o imágenes de referencia. Produce código OpenSCAD con parámetros extraídos automáticamente que se muestran como controles deslizantes interactivos para ajustar dimensiones al instante. Puedes probarlo en vivo en adam.new/cadam.
Características Principales
- Dos modos de generación: El modo paramétrico escribe/edita OpenSCAD mediante una herramienta
build_parametric_model; el modo malla genera mallas 3D texturizadas. - Actualizaciones deterministas con deslizadores: Ajustar un deslizador realiza una actualización basada en regex del código SCAD — sin necesidad de LLM para cambios de parámetros simples.
- Backend agnóstico al modelo: Usa el SDK de Vercel AI para soportar Anthropic (Claude), Google (Gemini), Gemini 3.1 Pro (mejor rendimiento en evaluaciones), y OpenAI/otros a través de OpenRouter. El pensamiento adaptativo se activa automáticamente en modelos más nuevos.
- Renderizado en el navegador: Compila OpenSCAD a WebAssembly en un Web Worker, la interfaz nunca se bloquea. Renderiza con Three.js a través de React Three Fiber.
- Bibliotecas incluidas: Incluye BOSL, BOSL2 y MCAD. Fuente Geist integrada para texto en modelos.
- Formatos de exportación: .STL, .SCAD, .OBJ, .GLB/GLTF, .FBX, .DXF.
Bajo el Capó
Construido con React (TanStack Start) y Supabase para autenticación, base de datos y almacenamiento de archivos. El repositorio incluye benchmarks para ensamblajes complejos — motor V8, motor radial, motor turbofan — todos generados a partir de un solo prompt con múltiples controles paramétricos.
Planes Futuros
- Añadir build123d y CadQuery para modelado basado en restricciones más allá de primitivas CSG.
- Mejor contexto espacial: interfaz para selección de caras/bordes e integración de imágenes del viewport para LLMs.
Clona el repositorio desde github.com/Adam-CAD/CADAM y ejecuta localmente. Las contribuciones son bienvenidas.
📖 Leer la fuente completa: HN AI Agents
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