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Ai 3d Generator

Génère automatiquement des modèles 3D paramétriques détaillés en Python/Trimesh à partir de descriptions textuelles, avec export STL optimisé.

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Génère automatiquement des modèles 3D paramétriques détaillés en Python/Trimesh à partir de descriptions textuelles, avec export STL optimisé.

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Install for OpenClaw

Quick setup
  1. Download the package from Yavira.
  2. Extract the archive and review SKILL.md first.
  3. Import or place the package into your OpenClaw setup.

Requirements

Target platform
OpenClaw
Install method
Manual import
Extraction
Extract archive
Prerequisites
OpenClaw
Primary doc
SKILL.md

Package facts

Download mode
Yavira redirect
Package format
ZIP package
Source platform
Tencent SkillHub
What's included
SKILL.md, examples/cyberpunk_robot.py, scripts/generate-from-prompt.sh, scripts/model_generator.py

Validation

  • Use the Yavira download entry.
  • Review SKILL.md after the package is downloaded.
  • Confirm the extracted package contains the expected setup assets.

Install with your agent

Agent handoff

Hand the extracted package to your coding agent with a concrete install brief instead of figuring it out manually.

  1. Download the package from Yavira.
  2. Extract it into a folder your agent can access.
  3. Paste one of the prompts below and point your agent at the extracted folder.
New install

I downloaded a skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder and install it by following the included instructions. Tell me what you changed and call out any manual steps you could not complete.

Upgrade existing

I downloaded an updated skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder, compare it with my current installation, and upgrade it while preserving any custom configuration unless the package docs explicitly say otherwise. Summarize what changed and any follow-up checks I should run.

Trust & source

Release facts

Source
Tencent SkillHub
Verification
Indexed source record
Version
1.0.0

Documentation

ClawHub primary doc Primary doc: SKILL.md 11 sections Open source page

AI 3D Model Generator

Génération automatique de modèles 3D détaillés à partir de descriptions textuelles.

Architecture

Prompt utilisateur → LLM (Kimi/Gemini) → Code Python/Trimesh → Génération STL → Export

1. Prompt Engineering (template)

  • Crée un fichier prompts/3d-generator.txt:
  • Tu es un expert en modélisation 3D paramétrique. Génère un script Python utilisant Trimesh
  • pour créer le modèle 3D décrit ci-dessous.
  • RÈGLES:
  • Utilise trimesh.creation (icosphere, cylinder, cone, torus, box)
  • Pour les détails complexes: utiliser des boucles et paramètres
  • Résolution élevée: subdivisions=4-5 pour les sphères, sections=32-64 pour cylindres
  • Ajouter des détails de surface (panneaux, textures géométriques)
  • Structure modulaire avec fonctions réutilisables
  • Exporter en STL binaire à la fin
  • SCRIPT TEMPLATE:
  • ```python
  • #!/usr/bin/env python3
  • import numpy as np
  • import trimesh
  • from trimesh.creation import icosphere, cylinder, cone, torus, box
  • from trimesh.transformations import rotation_matrix
  • import os
  • EXPORT_DIR = "/home/celluloid/.openclaw/workspace/stl-exports"
  • def save_mesh(mesh, filename):
  • os.makedirs(EXPORT_DIR, exist_ok=True)
  • filepath = os.path.join(EXPORT_DIR, filename)
  • mesh.export(filepath)
  • print(f"✓ Exporté: {filepath}")
  • print(f" Triangles: {len(mesh.faces):,}")
  • return filepath
  • def rotate_mesh(mesh, angle, axis, point=None):
  • if point is None:
  • point = [0, 0, 0]
  • mat = rotation_matrix(angle, axis, point)
  • mesh.apply_transform(mat)
  • return mesh
  • # === MODÈLE PRINCIPAL ===
  • def create_model():
  • meshes = []
  • # [GÉNÈRE LE MODÈLE ICI]
  • # Fusion et optimisation
  • combined = trimesh.util.concatenate(meshes)
  • combined.merge_vertices()
  • return combined
  • if __name__ == "__main__":
  • mesh = create_model()
  • save_mesh(mesh, "[NOM_DU_MODELE].stl")
  • DESCRIPTION DU MODÈLE À CRÉER:
  • {{USER_DESCRIPTION}}
  • Génère uniquement le code Python complet, sans explications.
  • ## 2. Skill OpenClaw Automatisé
  • Crée le fichier `~/.openclaw/workspace/skills/ai-3d-generator/SKILL.md`:
  • ### Utilisation
  • #### Génération simple
  • ```bash
  • # Génère un modèle à partir d'une description
  • ~/.openclaw/workspace/skills/ai-3d-generator/scripts/generate-from-prompt.sh "vaisseau spatial avec ailes delta et cockpit vitré"
  • Génération avec paramètres
  • # Avec spécifications techniques
  • ~/.openclaw/workspace/skills/ai-3d-generator/scripts/generate-from-prompt.sh \
  • "robot humanoïde articulé" \
  • --scale=50mm \
  • --detail=high \
  • --output=robot.stl

Processus

Analyse du prompt → Extraction entités (formes, dimensions, détails) Génération code → LLM crée script Python/Trimesh Validation syntaxique → Vérification imports et structure Exécution → Génération mesh + export STL Post-traitement → Optimisation, vérification manifold

Bon prompt (détaillé, technique):

  • Crée un château médiéval avec:
  • Tours cylindriques aux 4 coins (diamètre 8mm, hauteur 25mm)
  • Créneaux sur les tours
  • Mur d'enceinte carré (40x40mm)
  • Pont-levis à l'avant
  • Texture de pierre avec des blocs individuels
  • Échelle 1:100 pour impression 3D

Mauvais prompt (trop vague):

Fais-moi un château

Cron job pour génération régulière

{ "name": "3d:generate-daily", "schedule": {"kind": "cron", "expr": "0 9 * * *"}, "payload": { "message": "Génère un modèle 3D aléatoire du jour (animaux, architecture, véhicules) et exporte en STL", "model": "openrouter/moonshotai/kimi-k2.5" } }

Techniques Avancées

Sculpting procédural # Ajouter du bruit de surface pour texture def add_surface_noise(mesh, amplitude=0.1): vertices = mesh.vertices.copy() noise = np.random.normal(0, amplitude, vertices.shape) mesh.vertices = vertices + noise return mesh Détails paramétriques # Générer des détails répétitifs for i in range(100): # 100 panneaux de surface angle = i * 2 * np.pi / 100 panel = create_detailed_panel() position_on_surface(panel, radius=20, angle=angle) Boolean operations optimisées # Utiliser trimesh.boolean pour les découpes complexes from trimesh.boolean import difference, union, intersection result = difference(base_mesh, cutting_tool)

Commande OpenClaw:

  • Génère un modèle 3D d'une station spatiale en anneau avec:
  • Anneau principal de 80mm de diamètre
  • 6 modules d'habitation sur l'anneau
  • Sphère centrale de commande
  • Antennes et panneaux solaires
  • Style cyberpunk avec câbles et tuyaux
  • Exporte en STL haute résolution.

Réponse Automatique:

LLM génère le script Python (~30s) Exécution Trimesh (~1-2min) Export STL optimisé Rapport: triangles, volume, dimensions

Notes

Pour les modèles très complexes (>100k triangles), prévoir plus de temps Utiliser trimesh.smoothing pour lisser les surfaces si nécessaire Vérifier que le modèle est "manifold" (étanche) pour l'impression 3D Sauvegarder les scripts générés pour réutilisation/modification

Category context

Agent frameworks, memory systems, reasoning layers, and model-native orchestration.

Source: Tencent SkillHub

Largest current source with strong distribution and engagement signals.

Package contents

Included in package
3 Scripts1 Docs
  • SKILL.md Primary doc
  • examples/cyberpunk_robot.py Scripts
  • scripts/generate-from-prompt.sh Scripts
  • scripts/model_generator.py Scripts