dvcrn/openclaw-skills-marketplace/ai-3d-generator

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SKILL.md

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

Pipeline Automatique

1. Prompt Engineering (template)

Crée un fichier prompts/3d-generator.txt:

markdown
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:

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

3. Exemples de Prompts Efficaces

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

4. Automatisation Complète

Cron job pour génération régulière
json
{
  "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"
  }
}

5. Optimisations pour Ultra-Détail

Techniques Avancées
Sculpting procédural
python
# 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
python
# 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
python
# Utiliser trimesh.boolean pour les découpes complexes
from trimesh.boolean import difference, union, intersection
result = difference(base_mesh, cutting_tool)

6. Workflow Complet Exemple

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:
  1. LLM génère le script Python (~30s)
  2. Exécution Trimesh (~1-2min)
  3. Export STL optimisé
  4. 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

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

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