20 年经验全栈老哥用 Claude Code 单干 4 个工业 CAD 项目

一个写了 20 年代码的全栈老哥，带着 Claude Code 同时在肝 4 个工业级 CAD 项目。

把老牌 C++ 工业建模内核搬进浏览器、用 Rust 重写一套新内核、维护一个提交了 2590 次的建模库 brepjs，顺带还做了个 3D 收纳盒设计工具。

这工作量放以前，怎么也得养一个十几人的底层图形学团队。

我翻完他开源的仓库和帖子，觉得这哥们把“怎么用 AI 干重活”这事儿给玩明白了。

先说他做的这玩意儿解决了一个什么难题。

大模型没有空间视觉，是个“瞎子”。

你让它写代码画个 3D 机械零件，螺丝孔有没有打穿外壁、边角有没有破面，它自己根本看不见。

这哥们的办法特别聪明：既然 AI 看不见图，那就把空间几何翻译成编译报错和体检数字。

他在 TypeScript 里给几何体上了极严的类型锁。

比如画个面，如果线条没闭合，代码连编译都过不了，当场报错。

然后再配一个命令行校验工具，真刀真枪跑一遍工业建模内核，把零件的体积、表面积、长宽高、有几个面和顶点，全算成确定性的数字报告吐给 AI。

这下闭环就通了。

演示里 Claude 读完树莓派 5 的官方图纸，自己写代码画外壳，收到校验报错就自己改，顺手还加了个风扇支架，最后导出能直接扔进 SolidWorks 和工厂机床的 STEP 工业文件。

他们拿库里 46 个零件做测试，只给文字描述让 AI 重画，46 个全部一次通过校验。

更绝的是这哥们平时使唤 Claude 的方式。

很多人用 AI 还在死磕怎么写几百字的长提示词。

他直接在键盘上绑了个快捷短语，每次干活只敲 :ama 四个字符，自动发出一句话：

“帮我做 X。请一直用选择题的方式向我提问，并标出你的推荐选项，直到你完全清楚怎么最高质量地完成这个任务。”

他懒得琢磨提示词，直接让 AI 反过来采访他，自己只管做选择题。

省下来的精力全花在两头堵。

开工前把架构死规矩立好，代码分 4 层，只准向下调用，谁越界系统直接拦截；

写完后绝不让同一个 Agent 自己查自己，另外拉一个完全没有上下文的新 Agent 进来，专门调成找茬模式挑毛病。

我觉得这两件事放在一起看，底层逻辑其实是一模一样的。

想让 AI 稳定干出工业级的活，靠的就是把标准变成能自动报错的围栏，在提示词里苦口婆心没啥用。

当然这套路子也有很明确的边界。

像机械外壳、支架这种对错分明、能靠数学公差去卡死的东西，一旦把报错机制建好，AI 就能自己狂奔。

但要是去做手办雕刻、捏人脸这种纯靠审美的自由曲面，连人类自己都写不出“什么叫好看”的校验公式，这套靠编译器报错逼 AI 改错的法子也就失效了。

看完他那个 :ama 快捷键我真服了，准备今天就把这招抄过来，以后上班的核心体力活就是按回车和勾 ABCD 了。