cad은(는) 무엇을 하나요?
STEP 기반 파라메트릭 CAD 파트 및 어셈블리를 생성, 수정, 검사 및 검증합니다. 자연어 CAD 사양, 참조 이미지, 2D 기술 도면, STEP/STP 생성 또는 직접 검사, Python CAD 소스, 소스 수준 조인트, 선택기 참조, 지오메트리 팩트, 측정, 결합 델타, 스냅샷 및 CAD 지오메트리에서 파생된 2차 STL/3MF/네이티브 GLB 출력에 사용합니다.
STEP 기반 파라메트릭 CAD 파트 및 어셈블리를 생성, 수정, 검사 및 검증합니다. 자연어 CAD 사양, 참조 이미지, 2D 기술 도면, STEP/STP 생성 또는 직접 검사, Python CAD 소스, 소스 수준 조인트, 선택기 참조, 지오메트리 팩트, 측정, 결합 델타, 스냅샷 및 CAD 지오메트리에서 파생된 2차 STL/3MF/네이티브 GLB 출력에 사용합니다.
이 스킬은 AI 에이전트(Claude Code, Cursor 등)가 STEP 형식을 우선으로 하는 파라메트릭 CAD 모델링 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 자연어로 파트나 어셈블리의 사양을 설명하거나, 참조 이미지, 2D 기술 도면을 입력으로 제공하면 해당 CAD 모델을 생성, 수정, 검사할 수 있습니다. 내부적으로는 파이썬 기반 CAD 커널을 사용하여 정확한 지오메트리를 생성하고 STEP/STP 파일로 내보내며, 필요에 따라 STL, 3MF, GLB 형식으로도 변환할 수 있습니다. 또한, 생성된 모델의 지오메트리 정보, 측정값, 조인트 관계를 추출하여 QA나 추가 분석에 활용할 수 있어, 엔지니어링 워크플로우를 자연어 기반으로 간소화하는 데 매우 유용합니다.
npx skills add https://github.com/earthtojake/text-to-cad/tree/main/skills/cadInstalled? Explore more 이미지 skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →
STEP 기반 파라메트릭 CAD 파트 및 어셈블리를 생성, 수정, 검사 및 검증합니다. 자연어 CAD 사양, 참조 이미지, 2D 기술 도면, STEP/STP 생성 또는 직접 검사, Python CAD 소스, 소스 수준 조인트, 선택기 참조, 지오메트리 팩트, 측정, 결합 델타, 스냅샷 및 CAD 지오메트리에서 파생된 2차 STL/3MF/네이티브 GLB 출력에 사용합니다.
This repo contains 6 individual skills — each has its own dedicated page.
Start or reuse the CAD Explorer viewer, return review links, and create saved snapshots for explicit CAD and robot-description files. Use when rendering or visually reviewing `.step`, `.stp`, `.glb`, `.stl`, `.3mf`, `.dxf`, `.urdf`, `.srdf`, or `.sdf` files, especially when handed off from CAD, URDF, SRDF, or SDF generation skills.
SDFormat/SDF model and world generation, validation, and simulator handoff. Use for `.sdf` files, SDFormat XML, Python `gen_sdf()` sources, models, worlds, links, joints, poses, frames, inertials, visual/collision geometry, mesh URIs, sensors, lights, physics, plugins, includes, Gazebo, static SDF review, or simulator-specific metadata. Do not use for signed-distance-field geometry.
Review DXF and STEP/STP uploads for SendCutSend.com orders using its ordering guide, catalog, and specs. Use only for SendCutSend.com preflight reports covering upload readiness, selected material/SKU/thickness/service availability, and service-specific checks for laser cutting, CNC routing, bending, tapping, countersinking, hardware insertion, and finishing.
MoveIt2 SRDF generation, validation, and planning-semantics workflow. Use when creating, editing, regenerating, inspecting, or validating `.srdf` files, `gen_srdf()` sources, MoveIt planning groups, virtual joints, passive joints, end effectors, group states, disabled collisions, URDF-linked planning semantics, or SRDF handoff for live review. Use the URDF skill for robot structure, the SDF skill for simulator descriptions, and the cad-viewer skill for rendering, live review links, and optional MoveIt2 controls.
Find, evaluate, and download common purchasable CAD parts from step.parts, including named off-the-shelf actuators, servos, motors, electronics boards, connectors, screws, bolts, nuts, washers, bearings, standoffs, and other catalog components. Use when Codex needs to search the hosted step.parts catalog before creating simplified placeholder geometry, resolve fuzzy part names, standards, aliases, or dimensions, choose a matching part, fetch a canonical .step file, verify checksums, or use the step.parts API/OpenAPI/catalog endpoints for standard part discovery.
URDF robot description generation and default generation-time validation. Use when creating, editing, regenerating, inspecting, or debugging `.urdf` files, Python `gen_urdf()` sources, robot links, joints, limits, inertials, visual/collision geometry, mesh references, frame conventions, or generated robot-description artifacts. Use the SRDF skill for MoveIt2 semantic groups and IK/path-planning semantics; use the cad-viewer skill for local MoveIt2 server controls; use the CAD skill for STEP/STL/3MF/DXF/GLB outputs.
Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI.
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
Add documentation for a new AI provider — usage docs, env vars, Docker config, image resources.
Tests in real browsers via Chrome DevTools MCP. Use when building or debugging anything that runs in a browser. Use when you need to inspect the DOM, capture console errors, analyze network requests, profile performance, or verify visual output with real runtime data. Requires the chrome-devtools MCP server to be configured.
This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.