把 FreeCAD 变成 AI 能直接操作的 CAD:一个可复用的专利附图 Skill
我把 FreeCAD、FreeCADCmd、TechDraw 和 Codex Skill 串成了一套可复用的本地 AI-CAD 工作流,并把安装器与示例开源了。
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我把 FreeCAD、FreeCADCmd、TechDraw 和 Codex Skill 串成了一套可复用的本地 AI-CAD 工作流,并把安装器与示例开源了。
从端侧 3B–7B 小模型出发,重新思考手机、操作系统、跨设备 Agent 与 Apple/Android 的长期路线:真正重要的不是 TOPS,而是上下文、权限、工具和持续运行能力。
一个突然冒出来的脑洞:把中国姓氏分布、低生育率和随机漂变放进同一个模型,看看大姓会不会越来越集中,小姓又会在什么时间尺度上消失。
从 2024A、2022B 到 2026B,我反复遇到的已经不是‘不会写一篇论文’,而是证据、图表、排版和交付会在不同阶段重复出错。最后干脆把这些错误沉淀成一套可机器验收的数学建模论文 Skill。
从扫描本机环境到沉淀 vivado-ai-control Skill:尝试让 ChatGPT / Codex 真正完成 FPGA 工程中的仿真、综合、实现与板级工作。
回看 2026 年 8 月末的 WAVE 冲刺:Cloud / Client / App 三端一致性、Agent、低代码 Workflow、国产芯片部署与 AppGallery 上架。
从 C 盘清理和 E 盘风险排查里整理出一套更稳的存储治理方法:只读审计、证据分级、审批执行和可恢复迁移。
从 QQ 读取、消息发送、文件收发到班务辅助:一次把本地 IM、权限边界和长期记忆串起来的 Agent 实验。
一次 MATLAB 实验作业把代码修复、真实运行、图像验收、LaTeX 排版和 Word 交付串成了可复用 Skill。
一次 WAVE-app 本地分支整理,让我把 Git 清理从凭感觉删除改成可验证、可恢复的流程。
早期 WAVE Agent 最大的问题不是工具不够多,而是用户说一句普通话,它也只想着找 Skill。8 月 9 日这次重构重新划分了聊天、澄清、Skill、工具和人工审批的边界。
7 月底开始,WAVE 不再只是一个网页平台:Cloud 保留共享与云端能力,Client 用本地算力和本地数据建立隐私边界,App 则走向 HarmonyOS。真正难的不是复制三份界面,而是重新定义每一端可以信任什么、执行什么。
从检测、分类一路补到跟踪和分割:这次不是给部署页面打勾,而是把 8 个代表性模型或算法逐个放进昇腾 310 验证链,并把能跑、怎么跑、还不能说明什么写清楚。
记录一次把队友的 OpenCV 视觉测量接进 SEUPhyX 油滴实验系统的过程:接口接上了,报告页更稳了,但工程边界也被我碰了一下。
一次面向 PM 的 WAVE 周报巡检:测试和演示链路保持稳定,但真实训练、云侧迁移、桌面 Agent 和压缩流程仍缺少本周增量。
2026年6月26日傍晚,一架轻型运动飞机在北京朝阳区撞上中信大厦外立面。飞行员死亡,地面多人受伤,事故原因仍在调查。
记录一次把 ChatGPT 网页端接入本机 DevSpace、Cloudflare Tunnel 和本地目录权限的实验:它不能完全替代 Codex,但可以成为一个能读写本机项目的第二工作入口。
记录一次把 Codex 接到虚幻引擎编辑器里的实验:通过 MCP 暴露编辑器能力,让 Agent 不只写脚本,而是能在关卡里创建、选择和调整 Actor。
记录我把 Hermes 接进 QQBot 后,怎样从官方机器人配置、网关运行、插件命令、长期记忆和人格指令几个层面,把一个普通 QQ 机器人调成真正能长期使用的小助手。
从 Codex、Claude Code 到 Manus、Cursor、Antigravity、Trae、MiMo Code 和 CodeArts,记录一轮真实使用后的主观排序。
一次把密立根油滴实验流程重新理顺的开发记录:先从 Q 分布发现簇,再做多簇联合符号回归。
动物园、鸭子船、摩天轮、滨海湾花园、一路吃到返程的新航 A380。
环球影城玩满一天,第二天转向圣淘沙:蜡像馆、海洋馆、快艇和海岸线。
从樟宜机场到克拉码头,再用一整天从牛车水附近走到鱼尾狮和新达城。
好叭其实就是为了展示一下。
对我来说,背景音乐最好能稳定节奏,而不是不断制造新的注意力。
记录导出、转换、算子兼容和性能测试。
从 PyTorch 到 ONNX 的第一件事,是保留可对比输入和输出。
把前端、后端、Agent 和 Docker 串起来之前,先确认每个接口都有证据。
从目标尺度、特征图分辨率和误检样本说起。
这里不是简历页,而是一个把研究、工程和生活都留下来的小实验室。
像素风格总能把信息密度和情绪边界控制得很好。
LaTeX、.bbl、endorsement、版本更新和公开叙述。
从分支、代码审查、Docker 到项目周报。
公开数据集要让人信服,需要把来源、清洗和边界讲清楚。