fzs356113-oss/dsh-cad-copilot

README 摘要

dsh-cad-copilot — CAD 智能副驾 Natural-language driven CAD automation: requirement → validated assembly definition → topologically sorted assembly plan → SolidWorks / Fusion 360 execution scripts. 一个 DeepSeek Harness (DSH) 生态插件: 把"帮我设计一台无人机"变成"可执行的 CAD 脚本"。用户只描述意图, 系统输出装配定义 JSON、拓扑排序装配规划, 以及 SolidWorks(pywin32)与 Fusion 360(MCP)两种执行脚本。 ✨ 亮点 1. 一句话需求 → 可执行脚本 : 自然语言 → 装配定义 JSON(JSON Schema 强校验)→ 拓扑排序装配规划 → SolidWorks / Fusion 360 脚本, 全链路自动; 2. 声明式中间语言 : 18 种特征(草图 7 + 建模 4 + 修饰 4 + 阵列 3)、8 种配合, 一份 JSON 同时描述零件几何与装配关系, 是"LLM 与 CAD 之间的契约"; 3. 一次定义, 多后端执行 : 同一份装配定义同时翻译为 pywin32(COM)脚本与 Fusion 360 MCP 调用, 后端差异被封装在生成器里; 4. 安全铁律内置 : 所有脚本强制 dry-run → 人工确认 → 才允许触碰真实 CAD; 会话隔离、单位换算打印、失败即停; 5. 可进知识库的一等公民 : 装配定义 JSON 可版本控制、可检索, 与"LLM 编译式知识库 / 知识库的代谢律"一脉相承——设计数据像笔记一样被积累、被复用。 灵感来源 本仓库的工程思路来自以下概念的碰撞: - LLM 编译式知识库 —— 让 LLM 把需求"编译"成结构化资产(本仓库的资产就是装配定义 JSON); - 自我改进 Agent —— 校验-修正闭环(validate → fix → 复验, 最多 2 轮), 让输出质量可收敛; - 智能 RAG 选择性检索 —— 子代理按需读取 schema / 手册 / 示例, 而不是把全部知识塞进提示词; - 知识库的代谢律 —— 输入(需求)= 处理(定义/校验/规划)= 输出(脚本), 任何一环停滞即报警; - CAD 自动化装配 —— 声明式配合 + 拓扑排序规划引擎(8 种配合、子装配体分层); - MCP 协议与 CAD 集成 —— 把 CAD 变成 LLM 的工具, "对话式 CAD"范式。 架构 目录结构 快速开始 前提 安装技能 把本仓库 skills/ /SKILL.md (官方支持的 bundle 格式, 保持一层结构 , 技能发现不支持递归…

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