这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
step-parts 是 text-to-cad 技能集中的一个子技能，教会编码智能体如何通过 step.parts 的托管 API 查找、评估并下载可购买的标准 CAD 零件。它覆盖常见的现货组件：执行器、舵机、电机、电路板、连接器、螺钉、螺栓、螺母、垫圈和轴承等。技能内置一个确定性的 Python 下载脚本，支持模糊搜索、分面过滤、SHA-256 校验和验证，并要求在网络失败时重试而不是草率地断定零件不存在。当找不到匹配零件时，它会记录搜索未命中并改用有据可查的简化包络。
- 将需求解析为搜索词和可选分面（category、family、standard、tag），调用 /v1/parts 做模糊查询
- 对命名型号（如 STS3215 舵机）尝试别名、厂商拼写和 family 过滤后再判定未命中
- 下载所选零件的 stepUrl STEP 文件，并用记录中的 sha256 验证完整性
- 通过 scripts/download_step_part.py 实现确定性搜索、下载和校验，支持 --download、--tag、--limit、--all 等参数
- 返回本地文件路径、零件 id 及页面/API URL 以便追溯来源
- 提供目录发现端点（/v1/catalog/parts.index.、/v1/catalog/schema、/v1/openapi.）用于字段语义和客户端生成
- 机械工程师在装配模型中需要一颗真实的 M3x12 内六角圆柱头螺钉，让智能体按 ISO 4762 搜索并下载官方 STEP 文件
- 机器人开发者需要在装配中加入 Feetech STS3215 舵机，让智能体用别名搜索找到精确型号的 CAD 文件
- 结构设计者需要 608ZZ 轴承等目录件，希望用分面过滤快速比较候选并保留来源链接
- 做批量取件的智能体流程，用 --all 一次下载整页搜索结果并逐个校验 sha256
- 需要自建或离线零件库的用户——本技能依赖托管在 api.step.parts 的在线目录，网络不可达时无法工作
- 想从头生成自定义零件几何的用户——这是 text-to-cad 技能集中 CAD 技能的职责，本技能只做标准件检索与下载
如何安装这个 Skill？
- 核心功能完全依赖海外服务 api.step.parts，未声明中国大陆网络可达性或镜像，使用者需自行验证连通性。
- 下载默认写入系统临时目录，需要持久保存时应显式传 --out-dir；下载前建议人工确认所选零件。
- 静态审阅未执行任何代码，API 行为、目录覆盖与校验和机制均未实测验证。
- skill 无独立版本号或变更日志，更新需跟踪上游仓库。
- 发布者未经 FollowSkills 注册表验证，身份按未知处理。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
Python 3 (for scripts/download_step_part.py)Network access to api.step.parts
本技能属于 earthtojake/text-to-cad 技能集（13 个技能之一），按集合安装即可获得；README 未提供单独安装此技能的命令。
Claude Code
claude plugin marketplace add earthtojake/text-to-cad#latest
claude plugin install text-to-cad@earthtojakeCodex
codex plugin marketplace add earthtojake/text-to-cad --ref latest
codex plugin add text-to-cad@earthtojakeCursor
git clone --depth 1 --branch latest https://github.com/earthtojake/text-to-cad ~/.cursor/plugins/local/text-to-cadGrok Build
grok plugin install earthtojake/text-to-cad@latest --trust
grok plugin enable text-to-cadGemini
gemini extensions install https://github.com/earthtojake/text-to-cad --ref latest --consent --auto-update其他智能体（Skills CLI）
npx skills add earthtojake/text-to-cad#latest如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 在装配里加一颗 M3x12 内六角圆柱头螺钉，从 step.parts 找到并下载它的 STEP 文件，放在项目目录里
- 搜一下 Feetech STS3215 舵机的 CAD 模型，如果找到就下载并校验校验和
- 帮我在 step.parts 上找 608ZZ 轴承，列出前五个候选的标准、名称和关键尺寸
- 把这次搜索里整页的螺母 STEP 文件都下载下来，别覆盖已有文件
技能由模型根据 SKILL.md 描述自动触发：当装配中包含命名的现货零件时，智能体应先搜索 step.parts 目录而不是画占位几何。工作流程是：解析搜索词 → 调用 /v1/parts 检查 items/total/facets → 模糊时展示候选让用户选择 → 下载 stepUrl 并验证 sha256 → 返回本地路径和来源 URL。也可直接使用捆绑的下载脚本：
python scripts/download_step_part.py "M3 socket head 12" --download
python scripts/download_step_part.py --id iso4762_socket_head_cap_screw_m3x12 --download
python scripts/download_step_part.py "bearing 608zz" --limit 5常用选项：--origin 覆盖 API 地址、--tag/--category/--family/--standard 重复式分面过滤、--out-dir 指定保存目录（默认系统临时目录）、--filename 重命名（不能与 --all 同用）、--limit/--page 控制分页（默认 10，上限 500）、--all 下载整页、--overwrite 覆盖已有文件。脚本输出 JSON 到 stdout，失败时向 stderr 输出一行信息并退出码 1。端点详情见技能内 references/step-parts-api.md。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 面向真实可购买的标准件，直接给出可用的 STEP 文件而非简化占位几何
- 内置 sha256 校验和确定性下载脚本，结果可复现、来源可追溯
- 对模糊型号名的处理细致：别名、厂商拼写、family 分面都有明确的搜索策略
- 对网络失败有明确纪律：重试一次后才允许报告未命中，避免误判零件不存在
- 完全依赖 api.step.parts 在线服务的可用性，无离线或本地目录回退
- README 未单独验证该技能在 Claude Code 之外的每个宿主上的表现；插件级遥测默认开启（可用 uvx cadgen telemetry off 关闭）
- STEP 下载依赖脚本和 Python 环境；没有插件时需自行安装 uv 并通过 Skills CLI 安装集合
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| step.parts 标准件检索技能 本页 | 55 · 谨慎使用 | ★ 19k | 1 天前 | MIT |
| FreeHire 技术职位搜索技能 | 63 · 推荐 | ★ 45k | 3 天前 | MIT |
| AMC 样例数据集校准 ✓ NVIDIA · 官方 | 55 · 谨慎使用 | ★ 3.5k | 3 天前 | Apache-2.0 |
| AutoMagicCalib 视频标定 ✓ NVIDIA · 官方 | 53 · 谨慎使用 | ★ 3.5k | 3 天前 | Apache-2.0 |
| Xberg API 服务器与 MCP 协议集成 | 52 · 谨慎使用 | ★ 9.4k | 3 天前 | MIT |
同一仓库的 CAD 技能负责从自然语言或图片生成与编辑三维模型（STEP/STL/3MF/GLB 导出）；本技能与之互补——前者造几何，后者在造几何之前先把真实现货零件找回来并下载，避免重复建模标准件。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
脚本仅访问用户指定/默认的 API 源，校验 sha256，拒绝静默覆盖已有文件，将目录记录视为数据而非指令，输出透明（stdout JSON + 来源 URL）。扣分点：默认下载到系统临时目录且未强制显式确认，stepUrl 可指向外部 GitHub LFS/Vercel Blob 而校验依赖记录本身自洽，发布者身份未经验证，回滚/隔离说明有限。
SKILL.md、API 参考与 Python 脚本三者口径一致，参数校验、失败走 stderr 一行消息并 exit 1、超时可控、别名重试策略明确。扣分点：静态审阅下关键路径未复现执行，所选路径未见覆盖该 skill 的已提交测试，网络/DNS 失败语义虽有约定但边界情形（分页、--all 与 --filename 冲突等）依赖推断。
目标场景（按名称/标准查找可采购标准件并下载 STEP）清晰，触发描述具体（别名、标准号、facet），明确说明何时退化为简化占位几何。扣分点：核心功能完全依赖海外托管服务 api.step.parts，对中国大陆网络可达性未声明也未提供镜像方案；非适用边界（如私有/自制零件）仅隐含提及。
文档分层良好（SKILL.md → references/api.md → 脚本），MIT 许可、来源声明、安装注意事项（--out-dir 默认临时目录）明确。扣分点：skill 自身无版本号/变更日志，维护责任仅落到个人仓库，无 FAQ 与已知限制清单。
价值主张明确（避免占位几何、带校验和的规范 STEP 文件），相比手工搜索有边际价值，输出可直接使用。扣分点：静态审阅无法验证实际输出与 API 行为，收益依赖第三方目录的覆盖与时效，未见代表性输出证据。
提供可审计的一手材料（脚本、API 参考、OpenAPI 指针、校验和机制），事实与推理基本分离。扣分点：静态上限之下，无该 skill 关键路径的第三方执行证据或已提交测试，跨来源佐证不足。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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