الذكاء الاصطناعي والوكلاءالحالة: تجريبي
بيئة CAD بارامترية بمساعدة الذكاء الاصطناعي
التحدي
تحصل برامج CAD القائمة على الذكاء الاصطناعي كإضافة. وما ينقصها هو لغة مشتركة لا لبس فيها بين الإنسان ومساعد الذكاء الاصطناعي والهندسة: أي سطح هو المقصود، وما الذي يصبح عليه «الثقب الأيسر» بعد إعادة البناء التالية؟ اقتراحات الذكاء الاصطناعي صعبة التحقق، والتغييرات على ميزات منفردة عرضة للخطأ.
التقنيات
- Python
- CadQuery/OpenCascade
- MCP
- FastAPI
- Three.js
- WebView2
المتطلبات
- الذكاء الاصطناعي كطريق رئيسي: صِف وعلّم وتحقّق – بدلًا من الترجمة عبر القوائم
- معرّفات ثابتة وفريدة لكل ميزة ومنطقة، بأبعاد حقيقية
- علامات على القطعة (تعليقات، نقاط، أبعاد فحص) كقناة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي
- يجوز للذكاء الاصطناعي إنشاء النماذج وتغييرها، لكن بشكل قابل للتحقق والتراجع فقط
- الأدوات الأكثر شيوعًا في متناول اليد مباشرة (80/20)، والتبادل عبر STEP وSTL وBREP
المنهجية
- 01التعرّف على الميزات والمناطق مع معرّفات دائمة (H3، PK1) كلغة مشتركة
- 02نواة بارامترية مع شجرة ميزات (رسم تخطيطي، بثق، تدوير، Loft، Sweep، نمط)
- 03خادم MCP يعرض النموذج والعلامات وأبعاد الفحص والتحقق الهندسي لوكلاء الذكاء الاصطناعي – ChatGPT أو Claude أو Gemini أو محلي
- 04فحوص مستقلة للهندسة والتاريخ لكل خطوة من الذكاء الاصطناعي
- 05تطبيق متصفح باشتراك، بيتا مع جولات ملاحظات أسبوعية؛ أكثر من 900 اختبار آلي