알파 소프트웨어 — 이 프로젝트는 초기 개발 단계입니다. 거친 부분, 변경이 깨지고, LLM에서 생성된 코드로 인한 가끔 발생하는 FreeCAD 충돌이 발생할 수 있음을 예상하세요. 신중하게 사용하고 작업을 자주 저장하세요.

FreeCAD용 AI 기반 보조 워크벤치로, 자연어 설명을 바탕으로 파이썬 코드를 생성하고 실행하여 3D 모델을 생성합니다.

특징

• 채팅 인터페이스 — 스트리밍 LLM 응답이 있는 도크 위젯
• 계획 / 행동 모드 — 실행 전 코드 검토(계획) 또는 자동 실행(행위)
• 툴 호출 — 더 안전하고 신뢰할 수 있는 모델링을 위한 50개의 구조화된 FreeCAD 연산(Act 모드)
• 도구 재순위 조정 — 선택적 키워드 또는 LLM 기반 필터가 턴당 상위 N개의 가장 관련 도구만 LLM에 전송하며, 많은 도구 + MCP 서버가 등록될 경우 프롬프트 토큰을 저장합니다
• 기술 — 재사용 가능한 명령어 집합은 모델이 자율적으로 또는 /command(인클로저, 기어, 고정 구멍, 이미지 스케치 등)을 통해 호출합니다.
• Skill optimizer — 반복적인 테스트-평가-수정 루프(/optimize-skill)를 통해 자동으로 스킬 지침을 개선합니다.
• 훅 — 라이프사이클 이벤트(블록 도구, 입력 수정, 활동 로그, 파일 첨부 변환)를 위한 사용자 정의 Python 훅

FreeCAD AI

Alpha software — this project is in early development. Expect rough edges, breaking changes, and the occasional FreeCAD crash from LLM-generated code. Use with caution and save your work frequently.

An AI-powered assistant workbench for FreeCAD that generates and executes Python code to create 3D models from natural language descriptions.

Features

• Chat interface — dock widget with streaming LLM responses
• Plan / Act modes — review code before execution (Plan) or auto-execute (Act)
• Tool calling — 50 structured FreeCAD operations (Act mode) for safer, more reliable modeling
• Tool reranking — optional keyword or LLM-based filter sends only the top-N most relevant tools to the LLM per turn, saving prompt tokens when many tools + MCP servers are registered
• Skills — reusable instruction sets the model invokes autonomously or via /command (enclosure, gear, fastener holes, sketch-from-image, etc.)
• Skill optimizer — automatically improve skill instructions via iterative test-evaluate-modify loop (/optimize-skill)
• Hooks — user-defined Python hooks for lifecycle events (block tools, modify input, log activity, convert file attachments)
• User extension tools — register your own Python functions as LLM-callable tools (.py or .FCMacro)
• Vision routing — auto-detects LLM vision capability; non-vision models use MCP fallback via llm-vision-mcp, no-vision-path disables image controls
• File attachments — attach images, text files, and documents to chat messages (capture, attach, drag-drop, paste); extensible via file_attach hook for binary formats (PDF, DOCX) or MCP servers for rich conversion
• Image support — viewport screenshots and images sent as vision blocks; auto-detected binary format rejection (PDF, ZIP, Office docs)
• Thinking mode — enable LLM reasoning for complex multi-step tasks (Off / On / Extended)
• Context compacting — automatically summarizes older messages when approaching context limits
• Fallback profiles — when the chat model can’t be reached (Ollama box off, vendor 503, revoked key), the turn is tried once on each profile you list, in order, and a note says which one answered
• Session resume — save and load chat sessions to continue work later
• 24 LLM providers — Anthropic, OpenAI, Ollama, Gemini, OpenRouter, Requesty, Cloudflare Workers AI, Moonshot, DeepSeek, Qwen, Groq, Mistral, Together, Fireworks, xAI, Cohere, SambaNova, MiniMax, Llama, GitHub Models, HuggingFace, Zhipu, Perplexity, DemonRoute, plus any OpenAI-compatible endpoint via Custom
• Context-aware — automatically includes document state (objects, properties, selection) in prompts
• Error self-correction — failed code is sent back to the LLM for automatic retry (up to 3 attempts)
• AGENTS.md support — project-level instructions with include directives and variable substitution