LDraw-Nova позволяет ИИ-агентам создавать сборные LEGO CAD-модели в LDraw

LDraw-Nova — это открытый набор инструментов, который даёт AI-агентам для программирования примитивы, подсказки и документацию, необходимые для генерации исходных файлов .ldr и .mpd — низкоуровневого языка сборки, описывающего LEGO-модели по одной инструкции размещения за раз. Эти файлы отображаются как интерактивные CAD-модели в таких программах, как LDView, LeoCAD и Studio.

Автор около года перебирал несколько предыдущих попыток — ldbuilder-ai, py2bricks и py4bricks — прежде чем пришёл к двум рабочим выводам:

• Существует путь наименьшего сопротивления к математике геометрии. Агенты гораздо лучше генерируют Python-код, который производит математику, чем сами выдают повороты и позиции. Поэтому инструментарий обходит прямую геометрию LDraw, заставляя агентов писать Python, который её генерирует.
• Агенты лучше учатся на Python-коде, который создаёт модели, чем на самих моделях.

Что вы получаете в конце сборки

• LDraw-исходник модели
• 3D-просмотрщик, 3D-плеер и интерактивный вывод для VR (Meta Quest 3)
• Редактируемый в Blender glTF (.glb) с метаинформацией, хранящейся как пользовательские свойства Blender
• Полную историю чата и процесс мышления агента

Установка

Вам понадобятся Git и Docker. Веб-приложение находится в соседнем репозитории, поэтому клонируйте оба рядом на одном теге:

git clone --branch v0.6.0 https://github.com/anteloc/ldraw-nova.git
git clone --branch v0.6.0 https://github.com/anteloc/ldraw-nova-docker.git

Затем соберите и запустите:

cd ldraw-nova-docker
docker compose build
docker compose up -d

Первая сборка занимает некоторое время и требует около 5 ГБ дискового пространства. Приложение открывает два порта:

• https://localhost:8443 — необходим для VR на Quest 3. Самоподписанный сертификат, поэтому в первый раз ожидайте предупреждение браузера.
• http://localhost:8765 — обычный HTTP, без предупреждения о сертификате. VR здесь не будет работать.

Другие устройства в той же сети получают доступ через IP вашей машины, например https://192.168.1.20:8443. Входа в систему нет — запускайте только в сетях, которым доверяете. Остановить: docker compose down.

Поиск и переранжирование

Агенты используют jev-rerank (также от того же автора) для семантического поиска с переранжированием на основе TypeSafe's Jev System One. Если вы установите TYPESAFE_API_KEY в разделе настроек приложения, переранжирование работает. Без него агенты переключаются на полнотекстовый поиск, который, как предупреждает README, может давать худшие модели.

Провайдеры и модели

Веб-приложение поддерживает OpenAI, Claude и OpenRouter в качестве бэкендов для агентов. Автор благодарит GPT-6 Astra и Opus 5.5 за то, что пайплайн заработал. Примеры результатов опубликованы на anteloc.github.io/index-samples.html. Если вы хотите увидеть, о чём думал агент при построении данной модели, откройте файл .mpd в текстовом редакторе и прочитайте первую строку под заголовком 0 FILE.

В репозитории 157 звёзд, 32 коммита, лицензия в стиле MIT, отображаемая как CC-BY-SA-4.0 в дереве файлов. Стоит взглянуть, если вам интересно заставить агентов выдавать физически собираемый результат, а не текст или изображения.