CADAM: Текст-в-CAD с открытым исходным кодом, параметрическими ползунками и рендерингом на WebAssembly

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 18 июня 2026 г.🔗 Source
CADAM: Текст-в-CAD с открытым исходным кодом, параметрическими ползунками и рендерингом на WebAssembly
Ad

Adam (YC W25) выпустил CADAM — веб-приложение с открытым исходным кодом для преобразования текста в CAD, которое генерирует параметрические 3D-модели на основе естественного языка или изображений. Оно выводит код OpenSCAD с автоматически извлеченными параметрами, которые отображаются в виде интерактивных ползунков для мгновенной настройки размеров. Вы можете попробовать его вживую на adam.new/cadam.

Ключевые особенности

  • Два режима генерации: Параметрический режим создает/редактирует OpenSCAD через инструмент build_parametric_model; режим сетки генерирует текстурированные 3D-сетки.
  • Детерминированные обновления ползунков: Перемещение ползунка выполняет обновление исходного кода SCAD на основе регулярных выражений — для простых изменений параметров не требуется вызов LLM.
  • Модельно-независимый бэкенд: Использует Vercel AI SDK для поддержки Anthropic (Claude), Google (Gemini), Gemini 3.1 Pro (лучший результат в оценках) и OpenAI/других через OpenRouter. Адаптивное мышление автоматически включается на новых моделях.
  • Рендеринг в браузере: Компилирует OpenSCAD в WebAssembly в веб-воркере, интерфейс никогда не блокируется. Рендеринг с помощью Three.js через React Three Fiber.
  • Поддержка библиотек: Включает BOSL, BOSL2 и MCAD. Встроенный шрифт Geist для текста в моделях.
  • Форматы экспорта: .STL, .SCAD, .OBJ, .GLB/GLTF, .FBX, .DXF.
Ad

Внутреннее устройство

Создан с использованием React (TanStack Start) и Supabase для аутентификации, базы данных и хранения файлов. В репозитории есть бенчмарки для сложных сборок — двигатель V8, радиальный двигатель, турбовентиляторный реактивный двигатель — все созданы по одному запросу с множеством параметрических элементов управления.

Планы на будущее

  • Добавить build123d и CadQuery для моделирования на основе ограничений, выходящего за рамки CSG-примитивов.
  • Улучшенный пространственный контекст: интерфейс для выбора граней/ребер и интеграция изображений области просмотра для LLM.

Клонируйте репозиторий с github.com/Adam-CAD/CADAM и запускайте локально. Приветствуются вклады.

📖 Прочитать полный источник: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

Коллекция пользовательских стилей вывода для Claude Code
Инструменты

Коллекция пользовательских стилей вывода для Claude Code

Разработчик создал 13 пользовательских стилей вывода для Claude Code, которые изменяют поведение ИИ через системные промпты. Стили включают Roast для жёсткой критики кода, Socratic для наводящих вопросов, Breaker для враждебного тестирования, Ship It для прагматичных решений, Paranoid для фокуса на безопасности и TDD для разработки через тестирование.

OpenClawRadar
/цель для Claude Code: постоянные задачи с противостоящим обзором
Инструменты

/цель для Claude Code: постоянные задачи с противостоящим обзором

Команда /goal для Claude Code, которая заставляет его работать над длительной задачей на протяжении многих шагов, с возможностью отдельного сеанса Claude для проверки конечного результата, чтобы предотвратить ложное завершение.

OpenClawRadar
Сравнение мультиагентных систем ИИ: Harness от Anthropic и модель инженерной организации Agyn
Инструменты

Сравнение мультиагентных систем ИИ: Harness от Anthropic и модель инженерной организации Agyn

Anthropic опубликовала дизайн фреймворка для разработки долгоиграющих приложений, в то время как мультиагентная система Agyn для командной автономной разработки ПО была открыта в прошлом месяце. Обе системы отвергают монолитные агенты в пользу разделения ролей, структурированных передач и циклов проверки.

OpenClawRadar
Эксперимент по сравнительному анализу кода с использованием трех ИИ-инструментов на одной кодовой базе
Инструменты

Эксперимент по сравнительному анализу кода с использованием трех ИИ-инструментов на одной кодовой базе

Видеоэксперимент тестирует Codex, Claude Code и Claude Code с Sextant на одинаковых задачах по ревью кода, где Codex проверяет результаты и оценивает, какой отчёт более полезен. Основное внимание уделяется тому, как рабочий процесс и структура влияют на то, что замечает ИИ и что он приоритезирует.

OpenClawRadar