Text-to-CAD 这种噱头在实际工程面前根本不够看

单纯靠一段话生成一个 3D 模型（Text-to-CAD）在演示视频里看着很唬人，但真要是拿来做硬件开发，基本就是个玩具。现在的 AI 生成 CAD 逻辑太粗糙，完全不考虑制造可行性（DFM），生成的模型经常出现壁厚不均或者根本没法加工的诡异结构，最后还得靠工程师手动在 SolidWorks 里修半天，这效率提升在哪？真正的硬件工作流需要的是能理解约束条件的 AI Agent，而不是一个随机抽奖的生成器。

如果要让 AI 真正介入硬件设计，得把重心放在参数化驱动上。比如我现在尝试的实操路径是：让 AI 写 OpenSCAD 代码，通过代码控制尺寸和逻辑，而不是直接出 STL 或 STEP 文件。这样起码模型是可预测的，改个参数就能批量出图，而不是每次生成都像在开盲盒。

一个简单的 OpenSCAD 参数化盒子配置参考：

// 这里的参数可以通过 AI 快速迭代，而不是靠它盲目生成形状
box_width = 50;
box_height = 20;
wall_thickness = 2;
difference() {
    cube([box_width, box_width, box_height]); // 外壳
    translate([wall_thickness, wall_thickness, wall_thickness]) 
        cube([box_width - wall_thickness2, box_width - wall_thickness2, box_height]); // 挖空
}

这种「AI 生成代码 → 编译器渲染 → 人工微调参数」的链路才叫实战。建议尝试把 AI 接入到类似 Python 的 CAD 库（比如 CadQuery）里，让它处理复杂的几何计算，而不是指望它能直接“画”出一个能量产的零件。总之，别被那些 Text-to-CAD 的宣传片给骗了，能直接进 CNC 铣床的模型才叫合格的 AI 输出。