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快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个效率对比工具，实现：1. 记录手动建模步骤和时间；2. AI自动生成相同零件的代码；3. 并排显示两种方式的耗时统计；4. 生成可视化对比图表；5. 支持导出对比报告。要求使用Python计算耗时，JavaScript做可视化展示。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

在机械设计领域，3D建模一直是耗时费力的工作。最近尝试用AI辅助生成机械零件模型，发现效率提升惊人。这里分享一个自制的效率对比工具开发过程，希望能帮同行们直观感受技术变革带来的改变。

传统建模的痛点

手工建模机械零件时，每个步骤都需要精确操作：

1. 绘制基础草图，标注尺寸和约束
2. 进行拉伸、旋转等特征操作
3. 添加倒角、螺纹等细节修饰
4. 反复检查尺寸匹配和干涉问题
5. 最终渲染输出可用模型

这个过程往往需要数小时，复杂零件甚至要一整天。更头疼的是，修改设计时经常要推倒重来。

AI生成的工作流

通过Python脚本实现的AI辅助方案则简单得多：

1. 输入零件参数（如直径、长度、螺纹规格等）
2. 调用预训练的3D模型生成算法
3. 自动生成符合工程标准的STEP或STL文件
4. 实时预览生成结果
5. 支持参数化调整和重新生成

效率对比工具开发

为了量化两种方式的差异，我开发了这个对比工具：

1. 计时模块用Python的time模块记录手动建模各阶段耗时
2. AI接口对接开源的机械零件生成库
3. 可视化看板用ECharts展示时间对比柱状图
4. 报告生成自动整理关键数据点输出PDF

实测数据对比

测试同一个法兰盘零件的建模：

• 传统方式：2小时17分钟
• 草图绘制：38分钟
• 特征建模：45分钟

• 细节修饰：54分钟

• AI生成：仅4分钟

• 参数输入：1分钟
• 模型生成：3分钟
• 细节调整：即时完成

效率提升超过30倍，这还不包括修改设计时节省的时间。

技术实现要点

开发过程中有几个关键点值得注意：

1. 计时精度要精确到秒级，避免系统误差
2. AI模型需要预处理常见机械零件参数
3. 可视化图表要突出关键时间差异
4. 报告模板需兼容不同尺寸的零件数据

实际应用价值

这套工具已经在我们团队投入使用：

1. 新人培训时直观展示效率差距
2. 项目评估时快速测算时间成本
3. 客户演示时增强技术说服力
4. 内部优化时定位耗时环节

平台使用体验

这个项目是在InsCode(快马)平台上完成的，最惊喜的是它的一键部署功能——写完Python后端和前端页面后，不用操心服务器配置就能直接生成可访问的在线工具。对于需要快速验证想法的机械工程师来说，这种开箱即用的体验实在太省心了。

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个效率对比工具，实现：1. 记录手动建模步骤和时间；2. AI自动生成相同零件的代码；3. 并排显示两种方式的耗时统计；4. 生成可视化对比图表；5. 支持导出对比报告。要求使用Python计算耗时，JavaScript做可视化展示。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果