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wzjs 2025/9/12 19:06:11

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自动化操作：通过Deepseek的AI能力，可以编写脚本来自动化重复性任务。例如，使用Python脚本调用Deepseek API，在CAD中实现自动化操作。
插件开发：结合Deepseek进行二次开发，可以创建自定义的CAD插件。例如，使用Deepseek生成代码来实现特定功能，如自动生成图形。
脚本制作：利用Deepseek与CAD结合，可以制作脚本来加速工作流程。例如，使用Deepseek生成的

以下内容将基于Deepseek的AI能力，结合CAD自动化需求，补充更多技术细节与代码范例：

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### 一、自动化操作进阶应用 [1] [2]
#### 1. CAD宏录制与AI优化
```python
from deepseek_api import DeepSeekClient # [3]
import win32com.client # 使用CAD COM接口

def optimize_macro(code: str) -> str:
prompt = f"""请优化以下CAD宏代码，提升执行效率并添加错误处理：
{code}"""
response = DeepSeekClient().chat(prompt)
return response.choices[0].message.content

# 示例：录制基础绘图宏
original_code = "_line 0,0 10,10 _circle 5,5 3"
optimized_code = optimize_macro(original_code)
cad = win32com.client.Dispatch("AutoCAD.Application")
cad.ActiveDocument.SendCommand(optimized_code + "\n")
```

#### 2. 参数化设计自动化
```python
import json
from deepseek_api import DeepSeekGenerator

def generate_parametric_design(params):
template = {
"base_width": params['width'],
"height_ratio": params['ratio'],
"material": "steel"
}
prompt = f"""根据以下参数生成参数化CAD脚本：
{json.dumps(template, indent=2)}
要求：
1. 使用AutoLISP语言
2. 包含尺寸验证逻辑
3. 支持动态更新"""
return DeepSeekGenerator().generate_code(prompt)

design_params = {'width': 5000, 'ratio': 0.618}
lisp_code = generate_parametric_design(design_params)
with open("parametric_design.lsp", "w") as f:
f.write(lisp_code)
```

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### 二、插件开发实践指南 [4]
#### 1. CAD插件架构设计
```python
# 使用PyQt5构建插件UI
from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QVBoxLayout, QPushButton
from deepseek_integration import CodeGenerator

class CADPlugin(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
self.init_ui()
self.generator = CodeGenerator(api_key="your_key") # [4]

def init_ui(self):
layout = QVBoxLayout()
self.auto_dim_btn = QPushButton("智能标注")
self.auto_dim_btn.clicked.connect(self.auto_dimension)
layout.addWidget(self.auto_dim_btn)
self.setLayout(layout)

def auto_dimension(self):
selection = get_cad_selection() # 伪代码：获取CAD选择集
prompt = f"""为以下对象生成智能标注逻辑：
{selection.properties}
要求：
- 自动判断标注类型
- 支持公差带生成
- 符合GB/T标准"""
generated_code = self.generator.generate(prompt)
execute_in_cad(generated_code) # 伪代码：执行生成代码
```

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### 三、高级脚本开发技巧 [2] [3]
#### 1. 批量图纸处理系统
```python
import os
from deepseek_batch import BatchProcessor

class DrawingProcessor:
def __init__(self):
self.batch_engine = BatchProcessor(
model="deepseek-r1-engineer",
max_tokens=4000
)

def process_folder(self, folder_path):
for dwg in os.listdir(folder_path):
if dwg.endswith(".dwg"):
self._process_drawing(os.path.join(folder_path, dwg))

def _process_drawing(self, file_path):
meta = extract_drawing_metadata(file_path) # 提取图纸元数据
prompt = f"""基于以下图纸特征生成优化脚本：
{meta}
需要完成：
1. 图层标准化
2. 尺寸样式统一
3. 图框自动更新"""
script = self.batch_engine.process(prompt)
apply_script_to_dwg(file_path, script) # 应用生成脚本
```

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### 四、最佳实践建议 [1] [4]
1. **API调用优化**
- 使用流式响应处理大尺寸代码生成
- 设置合理的temperature参数（工程建议0.2-0.5）
- 采用异步调用提升批量处理效率

2. **安全注意事项**
```python
# 代码执行沙箱示例
from restrictedpython import compile_restricted

def safe_execute(code):
try:
byte_code = compile_restricted(code, '<string>', 'exec')
exec(byte_code, {"__builtins__": None}, {})
except Exception as e:
log_error(f"执行失败: {str(e)}")
```

---

### 扩展方向建议：
1. **AI辅助逆向工程**
```python
# 点云数据处理示例
def reconstruct_from_pointcloud(pcd_file):
with open(pcd_file) as f:
data = parse_pointcloud(f.read())
prompt = f"""根据点云数据重建三维模型：
点数量：{len(data.points)}
特征分布：{data.feature_distribution}
输出要求：
- 使用PythonOCC生成STEP文件
- 包含曲面拟合逻辑
- 自动修补孔洞"""
return DeepSeekClient().generate_modeling_code(prompt)
```

2. **智能错误诊断系统**
```python
class CADDebugger:
def analyze_error(self, error_log):
prompt = f"""CAD操作错误分析：
{error_log}
请给出：
1. 错误原因诊断
2. 修复建议
3. 预防措施"""
return self._call_deepseek(prompt)
```

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**实现建议**：
1. 参考Deepseek官方API文档配置开发环境 [1]
2. 使用API Dog提供的免费接入方案进行原型验证 [4]
3. 结合Reddit社区推荐的DeeperSeek库实现浏览器自动化测试 [3]