Codex for CAD 是一种基于 OpenAI Codex 的 AI 引擎，通过自然语言描述和工程逻辑，将工程参数直接转化为可执行的 CAD 绘图命令和参数化图元，实现从“指令式绘图”到“意图式生成”的技术跨越。
工程领域“计算-画图-改图”痛点：
- 计算阶段：存在“数据孤岛”问题，计算结果易抄错、看串行，不同计算模块结果割裂，导致设计返工和审图风险。
- 画图阶段：绘制标准剖面、配筋详图等任务重复繁琐，耗费大量时间，且计算结果与图纸之间缺乏自动转换。
- 改图阶段：单点修改低效，局部联动缺失，复合修改易错，推理修正缺失，导致修改成本极高，版本易失控。
Codex for CAD 的主要实现路径：
- 直接生成 DWG 文件：根据自然语言需求直接生成 CAD 可打开的图纸文件，上手简单，但复杂 DWG 对象支持有限。
- 生成 CAD 脚本或插件代码：Codex 生成 AutoLISP、VBA、Python、.NET 插件代码，工程师在 CAD 中运行脚本完成绘图或改图，更接近真实 CAD 工作流，但需要一定 CAD 二次开发环境。
- 通过 MCP 连接 CAD 工具：自动化程度高，可以连接多个工具，未来可扩展为工程 Agent，但配置复杂度较高。
- 通过 Skill 封装 CAD 绘图能力：将 CAD 绘图流程、提示词模板、企业图层标准、常用脚本、构件库等封装成一个可复用 Skill，便于沉淀设计院内部经验，但对非标准任务适应性较弱。
评测采用方式：
- 直接生成 DWG 文件：验证 Codex 是否能从工程参数直接生成 CAD 成果.dwg 图纸文件。
- 生成 CAD 脚本：测试 Codex 是否能生成可复现、可调试的绘图逻辑。
- MCP 调用 CAD：测试 Codex 是否能在 AutoCAD 环境中读取、定位、修改已有图纸。
- Skill 封装流程：测试 Codex 是否能借助 Skill 完成标准化、参数化 CAD 任务。
Codex for CAD 的应用价值：
- 计算：整理土压力系数、分层土压力、锚索验算、稳定性验算等，快速提取参数、整理计算过程、生成计算表格和计算书初稿。
- 画图：生成支护剖面、桩配筋示意图、土压力分布图、三维示意模型等，提高初稿生成效率。
- 改图：处理高频、重复、规则明确的改图任务，减少人工机械操作。
- 辅助审图：发现图纸表达与参数之间的不一致，提供初步审查能力。
- 知识沉淀：将个人经验转化为可复用的设计院 AI 工具链。
Codex for CAD 的迁移场景：
Codex for CAD 的底层逻辑可以迁移到建筑、结构、市政、给排水、暖通、电气、机械等多个设计行业，例如建筑设计、结构设计、岩土工程、市政道路、给排水设计、暖通设计、电气设计、水利工程、机械设计、室内设计等。
Codex for CAD 未来发展趋势：
- 从生成文件到直接操作 CAD。
- 从单点画图到流程闭环。
- 从通用模型到企业专用 Skill。
- 从二维施工图到三维/BIM 协同。
- 从被动执行到主动审查。
- 从个人效率到组织级工具链。
Codex for CAD 的长期价值不在于单次出图，而在于连接计算、绘图、审查与改图，形成可追溯、可复用的人机协同设计流程。
