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Design Drawing Svg Md

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Use when a vector PDF engineering drawing has no text layer and an AI/agent must still read it — dimension digits are only glyph outlines, so it renders but cannot be questioned. Builds a dual carrier (semantic Markdown reading thread + layered SVG geometry archive) joined by view/dim/balloon IDs and a crosswalk, via an 11-stage pipeline with hard gates. Also for steel-structure A0 shop drawings, R00→R01 revision diffs, token-budget chunking, and QA acceptance.

Overview

Publisherznlgis
Repositoryopengis-skills
Skill namedesign-drawing-svg-md
Stars
76
Forks
12
Bundled files
17
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 17 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by znlgis on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Design Drawing Svg Md AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/znlgis/opengis-skills/tree/main/cad/design-drawing-svg-md
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/znlgis/opengis-skills.git /tmp/opengis-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/opengis-skills/cad/design-drawing-svg-md .claude/skills/design-drawing-svg-md
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Design Drawing Svg Md in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Design Drawing Svg Md on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Design Drawing Svg Md is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

技能定位: 设计图 SVG+MD 双载体记录方法论——把"会画不懂"的矢量 PDF 工程图,转化为大模型能准确理解、指认与复刻的交付物。

项目地址: 无上游项目仓库——本技能为内部方法论,正文与配套脚本、参考文档均位于本仓库 cad/design-drawing-svg-md/。

许可证: MIT——本技能为仓库自有方法技能,随仓库以 MIT 分发(见 LICENSE)。

方法来源: 一套钢结构施工图数字化执行方案的固化与泛化;文中数字为示例值或多图实测值,执行时以实际图纸实测为准。

适用输入: 矢量线画 + 无文字层的 PDF 工程图(彩色分层或单色均可)。

包管理器: pip install pymupdf numpy scipy pillow(PyMuPDF 2.0、2026-10-19;脚本已按新包名 import pymupdf,不再使用旧的 import fitz 别名,截至 2026-10)

依赖版本: Python 3.10+(脚本使用 str | None 等 3.10 语法)+ PyMuPDF + NumPy + SciPy + Pillow;实际运行版本由 07_validate.py 在测量当时写入 validate.json,报告读回而非另行探测,保证与交付物同源。

脚本资产: 本仓库 scripts/ 目录附带可直接复跑的泛化脚本——共用库 scripts/common.py、入口配置 scripts/config.example.json、十一阶段脚本 01_extract.py … 09_verify_deliverables.py(执行顺序与门禁见 reference/pipeline.md)。


概述

MD 是"大模型阅读主线",SVG 是"高精度几何档案 + 按需切片源",两者用统一 ID 体系互联,用校验闭环保证一致。

何时使用

  • 需要让大模型/Agent 理解一份工程图纸(几何、尺寸、语义、工艺、管理信息)
  • 源图为 PDF,且是矢量线画、无文字层(尺寸数字只是 glyph 轮廓路径,直接渲染"会画不会读")
  • 需要对图纸做问答、复刻重绘、改图、核量、生成 BOM 等下游任务
  • 图纸会换版(R00→R01),需要可 diff、可追溯的数字化档案

何时不使用

  • 源图已有文字层且无需精确几何 → 直接 PDF 文本提取即可
  • 只需一张渲染图给人看,无下游智能任务 → 不必建双载体
  • 栅格扫描件 → 本技能不覆盖矢量化(OCR/矢量化另案处理)

适用对象

A0 钢结构施工图(无文字层的矢量线画)为典型用例;任何"矢量线画 + 无文字层"的 PDF 工程图均可套用。


环境准备

bash
# Python 3.10+
pip install pymupdf numpy scipy pillow

# 配置:从样例复制后按本机改路径与图层口径
cd scripts
cp config.example.json config.json      # 或运行时 --config /path/to/config.json

common.py 的配置解析顺序:命令行 --config <path> / --config=<path> 优先,否则回退脚本同目录的 config.json;两者都找不到时报错退出并提示。config.json 覆盖模块级常量(PDF 目录、页面尺寸与旋转、图号前缀、颜色→层映射、OCG 名单、字形阈值、字体路径),因此同一套脚本可换图复用而无需改代码。

需要按本机改的关键项:

配置项说明
paths.pdf_dir / paths.out源 PDF 目录与输出根目录
sheets图号列表(含版本后缀,如 … R00),也是命令行传的图号
page.w_pt/h_pt/rotation页面尺寸与回正方向,A0 竖放为 ccw90、pt_per_mm=2.83465
drawing_no_prefixes图号前缀,用于从标题栏文本中识别本图
layering.color_layer / ocg_*颜色兜底映射与 OCG 语义名单,换企业模板时必改
fonts.cjk中文字体绝对路径,示例值为 C:/Windows/Fonts/simhei.ttf,Linux/macOS 须换成本机字体

单图执行入口统一为 python <阶段脚本>.py <图号>,全链顺序(有依赖,乱序会得到零标签字典):

text
01 → 02 → 03(--all / --contact-sheets / --label-sheets) → 03c → 03d
   → 03b → 05 → 06 → 04 → 07 → 08 → 09

细节与覆写防护见 reference/pipeline.md §2。


核心概念

双载体定位

text
原图 PDF(矢量线画 / 无文字层 / 彩色分层)
   │  提取(pymupdf.get_drawings + 分层:OCG 语义优先 + 颜色兜底)
   ▼
MD(魂·阅读主线) ◄── ID 互联(view/dim/balloon/prim-id + crosswalk) ──► SVG(骨·几何档案)
语义/参数/值/工艺/BOM                                       原生坐标/图层/视图分组/文本
   │                                                                    │
   └──────── 校验闭环(MD 重绘 ⇄ SVG 叠合 ⇄ 原图)──────────────────────┘
   └──────── 消费(MD 全文分块 + SVG 按视图切片)────────────────────────┘

三条设计原则

  1. 单一事实源:每类信息只在一处为"真",另一处只引用不复制(分工矩阵见下),避免双份漂移。
  2. ID 互联而非坐标复制:MD 保留局部 mm 参数坐标(可编辑),SVG 保留页面 pt 原生坐标(精确),换算关系写入 crosswalk。
  3. token 可行:MB 级 SVG 不整份进上下文;MD 为索引,SVG 按 data-view 切片按需取。

为什么不只用单一载体

载体优势短板
仅 SVG像素级可复刻对模型是坐标流——"会画不懂"(无文字层时尺寸数字只是轮廓路径)
仅 MD结构语义可读、可编辑"看懂画不准"(细节图元易被省略、无法精确指认)

理解准确性的四个分量

大模型"准确理解" = 几何精度 × 语义完整 × 可指认 × token 可行,缺一不可:

分量含义落点
几何精度每条线的位置/类型/参数可复现SVG 原生坐标 + MD 参数图元互校
语义完整每根线"是什么"、每个视图"看的是什么"、工艺与管理要求MD 语义层 + SVG data-* 属性
可指认文档里每句话能定位到原图确切位置ID + crosswalk + 布局表
token 可行装得进上下文MD 分块读、SVG 按视图切片读

载体分工矩阵(单一事实源)

信息项事实源另一载体
页面级精确坐标、线宽、图层归属SVGMD 不复制页面坐标
参数化几何(局部 mm、可改图)MDSVG 不存参数,仅存形状
尺寸/半径/角度/厚度的值MD(dims 表)SVG <text data-value> 作显示层
视图划分、归属、比例、投影/剖切关系MDSVG data-view 镜像
弧/长圆孔的参数(R、len、w、orient)MDSVG 以 data-params 旁注,不依赖折线近似
气球↔零件↔BOM、重量/材质MD—
标题栏、技术要求(逐字)MDSVG <metadata> 镜像
功能语义自然语言注解MD—
不清/待确认项MD—
换算关系(旋转/比例/平移)crosswalk(MD 附录 + SVG metadata 各存一份,脚本同源生成)—
渲染兼容性约束(不用 crispEdges、剔除纯白背景矩形、OCG 语义优先 + 颜色兜底的分层映射)SVG(生成时内建)MD 不复制

冲突仲裁: 几何坐标以 SVG 为准;值与语义以 MD 为准;不一致时由校验闭环(流水线步骤 8)产出修正单,人工确认后回写。


ID 体系与 crosswalk 换算链

ID 体系
ID对象出现位置
V{nn}视图SVG data-view / MD 章节标题
V{nn}-P{mm}几何图元SVG data-prim-id / MD 图元 JSON
V{nn}-D{mm}尺寸标注SVG data-dim-id(线与 text 同号)/ MD dims 表
V{nn}-B{mm}气球(零件编号)MD 标注章
换算链

MD 参数坐标(x, y)= 视图局部 mm,原点 = 视图 bbox 左下角,X 右 Y 上;s = 2.83465 / 比例分母(pt/mm):

text
X_L = x·s + tx          Y_L = −y·s + ty
页面 pt(竖放):x_p = W − Y_L          y_p = X_L
  • 回正规则(唯一结论): 页面内容回正 = 逆时针 90°(ccw90);pymupdf 调用 page.set_rotation(270)。
  • 自检(self_check): 局部原点 (0,0) 换算后必须落在该视图 bbox 左下角(x_p = bbox 左界、y_p = bbox 下界)。
  • s、tx/ty 与各坐标值均为示例值(如 1:20 → s≈0.14173);实际图纸以配准(流水线步骤 5)实测为准。
  • crosswalk 条目 JSON 全文见 reference/md-spec.md。

典型工作流:生产与校验流水线(11 步)

完整职责、脚本执行顺序、关键依赖与门禁矩阵见 reference/pipeline.md;本节只留步骤索引 + 门禁矩阵。文中数字均为多图实测值。语义步骤号 ≠ 执行顺序(如 06 SVG 生成在 04 MD 增补之前执行),执行顺序以 reference/pipeline.md §2 为准。

  1. 矢量提取 + 分层(01_extract.py):pymupdf.get_drawings() 按 OCG 语义优先 + 颜色兜底 归六层(颜色→层硬映射对部分图失效);title-block 靠 OCG layer==PDM_Title 独立成层,否则退化为五层不合规。
  2. 视图聚类归属(02_cluster_views.py):outline + dimension + centerline 空间聚类(排除 thin 层);视图数是聚类输出、非可预设目标(实测区间 [8,26])。
  3. 跨图字形字典(03/03c/03d):模板聚类 → 自监督解码 → 视觉逐行对账,跨图合并;视觉识读过双闸门(图号真值 + 转录字符数核对)才入字典。
  4. 文本恢复(03b_text_recover.py):按视图 bbox 高清竖正裁切识读 → <text> + dim-id 绑定;竖排归一化必须用 (x,y) → (1−y, x)(旧式 (y, 1−x) 缺平移校正、静默降质)。
  5. 配准(05_crosswalk.py):逐视图定尺度/旋转/平移 → crosswalk 的 tx/ty + self_check;比例三档 read/inferred/fallback(实测 read 档全 0,inferred score=0 归 fallback);V00 整页图框区用 frame_scale() 页面几何自证 1:1。
  6. SVG 生成(06_enhance_svg.py):按六层 + 视图分组生成增强版 SVG(骨)——data-* 属性、<text> 尺寸绑定、弧/圆参数旁注、metadata 同源镜像(见 reference/svg-spec.md)。
  7. MD 增补(04_build_md.py):补 ID / 语义注解段 / crosswalk → 重建 MD(三条硬约束见 reference/md-spec.md)。
  8. 三方互校(07_validate.py):MD 重绘 ⇄ SVG 叠合(2px 膨胀容差度量,recall≥0.99 门禁);绿层值集合 ⇄ dims(绑定率非门禁,未绑定值只入 MD §6);BOM ⇄ 气球。
  9. LLM 验收(08_qa.py):题库 ≥20 题 + 盲测子代理只读交付物作答,准确率 ≥95% 方交付。
  10. 独立审计(spec_audit/final_audit 探针):不复用生成器判定,从交付物 + 源 PDF 重算方案条款。
  11. 交付物齐套(09_verify_deliverables.py):六件套齐套 + 门禁汇总 + 基线对账(见交付物与命名章)。

关键实测结论(多图验证)

  • 分层:OCG 语义优先 + 颜色兜底;纠偏只在主色占比 >50% 时触发,逐图落盘 meta.triggers + 分层审计表。
  • 竖排归正式:(x,y) → (1−y, x);写错是静默降质(模板虚增 1010→1031、竖排已解行 129→1)。
  • 视图数不可预设:是聚类输出(实测 [8,26]),不得为对齐基线数字调参或加机制。
  • 绿层绑定率非门禁:上限是字典标签覆盖率(31/1010),未绑定值只入 MD §6 不清项。
  • 比例三档 read/inferred/fallback;实测 read 档全 0,score=0 仍叫 inferred 有误导 → 归 fallback。
  • 视觉识读双闸门:图号真值(单行转录最长公共子串)+ 转录字符数核对(容差 0);第一道未过整图不采信。
  • 三方互校容差度量:2px 膨胀 + recall/precision/F1,门禁 recall≥0.99;严格 IoU 假性偏低仅参考;precision 不作门禁。
  • V00 比例:frame_scale() 页面几何自证 1:1,不打分。
  • MD 三条硬约束:单文件 ≤80000 字符、总量类问题须有明文句子可逐字核对、§3 须给 prim-id 区间 + 计数且区间求和 == kept。

门禁矩阵(硬门禁 12 项 vs 基线对账)

类别含义项不达标动作
硬门禁交付物自洽性与合规性,必须全过计数链四相等、六层齐全(含独立 title-block)、无 UNASSIGNED、recall≥0.99、rms≤0.1pt、载体一致性、self_check 全过、QA≥20 题、五类齐全、QA 自检 100%、盲测≥95%、MD≤80000 字符回相应阶段修正后重跑,不得放行
基线对账与参照数值比较,只记录并解释逐层图元数、视图数、绑定率、recall/rms 具体数值写清机制差异;禁止为对齐数字调参或加机制

验收题库

每图 ≥20 题、覆盖五类;题库与答案单独成 JSON 交付物。验收时仅把交付物(MD + SVG 切片)喂给模型,不喂本技能与方案文档。

类别考察点示例题(示例值)
结构类总量/材质(BOM)本图共几件?总重?件11 数量/材质?
几何类参数值(dims)件11 圆头半径、起吊孔径、斜边角?
关系类视图关系A-A 剖切经过哪些件?V16 是哪个位置的放大?
工艺类技术要求吊耳底部焊缝高度与无损等级?未注焊缝?
指认类ID→语义定位V15-D03 标注的是哪个视图的哪个零件的哪个方向?

验收标准: 结构/几何/关系/工艺类准确率 ≥95%,指认类 100%,方视为"大模型已准确理解本图"。


大模型消费策略(token 可行)

  • 默认只读 MD:语义、值、关系全在(示例:某 A0 图全文约 7.7 万字符,示例值);按视图章节分块读,单章约 3–10KB。
  • 需要精确坐标时按视图切 SVG:以 data-view="Vxx" 抽取该组(单视图通常 10–40KB,示例值),连同 MD 对应章节一起喂。
  • 永不整份喂 MB 级 SVG;glyph 路径段(dimension 层数字轮廓)切片时剔除,只留 <text>。
  • 重绘/改图任务:以 MD 参数为输入;校验/测量任务:以 SVG 切片为输入。
  • 回答"图上一共有几个零件/多重"类总量问题:先读 MD 的 BOM 章,再按需用 SVG 切片核对气球位置。

交付物与命名

文件内容事实源角色
<图号> R<x>.svg(增强版)骨:分层 + 视图分组 + 文本恢复 + 参数旁注 + metadata几何/图层/页面坐标
<图号> R<x>-可复现图纸描述.md魂:六层 schema + ID + 语义注解 + crosswalk 附录值/语义/工艺/BOM
<图号> R<x>_crosswalk.jsonview↔svg 组↔换算(MD 附录同份,脚本同源生成)换算
<图号> R<x>_QA题库.json验收题库及答案(≥20 题五类)—
<图号> R<x>_修正单.md三方互校差异仲裁记录(随版归档)—
反向重绘验证.png校验产物,随版更新;必须与源渲染同分辨率(示例:scale=2.0≈144DPI),降采样会糊、无法叠合校验—

范围分级(按工期取舍)

能力最小版完整版
六层 SVG + MD 六层 schema是是
ID 体系 + crosswalk是(bbox 级对齐,不做锚点吸附)是(含锚点吸附校正)
data-view 视图分组是是
<text> 文本恢复仅尺寸值 + 视图标签+ 标题栏/焊缝符号/剖切标记
弧/长圆 data-params 旁注—是
语义注解段每视图 1 句每视图 1–3 句 + 关系句
三方互校 + LLM 验收值集合核对+ 叠合差集 + 题库 ≥95%
data-view 无 UNASSIGNED(标题栏/图框归 V00)是是
crosswalk 记 scale_source + self_checkself_check+ scale_source 三档分级
叠合用容差度量(recall/precision/F1)—是(recall≥0.99 门禁)
独立于生成器的审计—是(09 + spec_audit + final_audit,三者互不复用判定)

估算(实测修正):最小版 ≈0.5 人日/图;完整版 ≈1.5–2 人日/图(首图含字典冷启动更高,后续图因字典跨图复用递减)。原估「≈1 人日/图」未计入跨图字形字典、多轮盲测答卷维护、独立审计三处增量。


风险与缓解

风险缓解
视图聚类错分/粘连与 MD 布局表互认;粘连视图人工指定 bbox
文本复读误(162°/163° 类,示例)双源独立读 + 仲裁;冲突值入 unclear 不臆造
曲线折线化丢参数MD 参数为真 + SVG data-params 双轨
双载体漂移crosswalk/metadata 由脚本从 MD 同源生成,禁手改
渲染器兼容性(crispEdges 吞细线;无描边纯白填充矩形覆盖全图)交付 SVG 不带 shape-rendering=crispEdges;提取时剔除无描边纯白背景矩形;校验与消费固定同一渲染器及版本
版本变更(R00→R01)ID 与版本号绑定;换版重跑流水线,diff 出变更单
反向重绘糊化(降采样)重绘固定原分辨率;与叠合校验共用同一渲染器
渲染库缺 cairo(svglib/reportlab)重绘脚本用 PIL 直读 get_drawings() 数据,不走 svglib→PNG 链路
视图聚类串簇(thin 层横跨全页)聚类排除 thin(黄)层,仅用 outline+dimension+centerline
BOM 缺失源图标题栏可能不含可填写明细表;降级为记录"BOM 未提供"并列出已识别零件编号,不得臆造材料/重量
颜色→层硬映射对个别图失效(黄既是 thin 又是 title-block)OCG 语义优先、颜色兜底;任一色占比 >50% 时触发复核并落 meta.triggers + 分层审计表
竖排归正式写错(静默降质:所有 rotate(90) 文本坐标错位,计数类门禁却全过)用 self_check 双界断言逐视图验;竖排归一化固定用 (x,y)→(1−y,x)
发丝线严格 IoU 假性偏低(0.12pt 抗锯齿)叠合用容差度量(2px 膨胀 + recall/precision/F1);严格 IoU 仅参考,precision 不作门禁
为对齐基线数字而调参/加机制基线不吻合先做参数扫描取证,证不可弥合后按「记录并解释」登记,不改机制凑数
校验由生成器自判(「自己说自己通过」)官方 09 之外另立不复用其判定的审计(spec_audit + final_audit);FAIL 先定性(口径错 / 真缺陷)再动手
metadata 裸 JSON 含中文/特殊字符破坏 XML用 <![CDATA[...]]> 包裹

最佳实践

  1. 先跑门禁再读图:任何交付前先过 09_verify_deliverables.py 的硬门禁;门禁不过就回对应阶段修正,不放行、不手工补数字。
  2. 基线只解释不调参:视图数、逐层图元数是聚类与分层的输出。与参照值不符时先做参数扫描取证,证明确属机制差异后登记"记录并解释",禁止为凑数字加机制。
  3. 改签名函数必从 01 起重跑:glyph sid 由 01 落盘,后续脚本只读不重算;从中间步骤重跑会让改动静默失效。
  4. 同源生成,禁手改:crosswalk 与 SVG <metadata> 由脚本从 MD 生成;手改任一份会造成双载体漂移。
  5. 渲染口径固定:校验、叠合、消费固定同一渲染器与版本,scale=2.0;反向重绘降采样会糊到无法叠合。
  6. 不清项显式登记:读不出、冲突的值进 MD 的 unclear 章,不臆造材料/重量;BOM 缺失时降级为"未提供 + 已识别零件编号"。
  7. 换版走流水线:R00→R01 重跑全链并 diff 出变更单,ID 与版本号绑定,避免只改 MD 不改 SVG。
  8. 审计独立于生成器:spec_audit / final_audit 从磁盘交付物与源 PDF 重算,FAIL 先定性(口径错还是真缺陷)再动手。

常见问题

问题原因与处置
脚本报"找不到配置"未传 --config 且脚本同目录无 config.json;复制 config.example.json 为 config.json 或显式传路径
分层只有五层title-block 没独立成层:确认 OCG 名单里能命中 PDM_Title,否则按 layering.ocg_* 补企业模板的图层名
字典全零标签执行顺序错。03b 必须在 03c/03d 之后(它读 glyph_labels.json),且 03 要跑 --contact-sheets 才能更新 templates.json
竖排文字坐标整体错位竖排归一化式写成了 (y, 1−x);正确为 (x,y)→(1−y,x),并用逐视图 self_check 双界断言拦截
严格 IoU 只有 0.1 上下发丝线抗锯齿导致的假性偏低;叠合改用 2px 膨胀的 recall/precision/F1,门禁只看 recall≥0.99
中文字体缺字fonts.cjk 还是 Windows 路径;改为本机字体(03d 加载失败会回退位图字体,不致命但行格图标签可能缺字)
SVG 里细线消失渲染器吞掉 shape-rendering=crispEdges 的细线;交付 SVG 不带该属性,并剔除无描边的纯白背景矩形
计数链对不上drawings→bg→kept→SVG path→MD prim_ids 五个口径要逐项对账,差异常来自整页白底矩形与 path 合并

AI 使用建议

  • 推荐工作流模式:AI 助手处理矢量 PDF 工程图时,先按 reference/pipeline.md §2 的顺序跑通十一步流水线(从 01 起,乱序会得到零标签字典),任何交付前先过 09_verify_deliverables.py 的硬门禁,门禁不过就回对应阶段修正,不放行、不手工补数字。
  • 关键注意事项:① MD 是阅读主线、SVG 是几何档案,两者用统一 ID + crosswalk 互联,禁止手改同源生成的 crosswalk/metadata;② 竖排归一化固定用 (x,y)→(1−y,x),写错是静默降质;③ 视图数是聚类输出、不可预设,不得为对齐基线数字调参或加机制;④ 读不出或冲突的值进 unclear 章,不臆造材料/重量。
  • 常用代码模式:单图执行统一为 python <阶段脚本>.py <图号>;配置从 config.example.json 复制为 config.json 后按本机改路径、图层口径与中文字体。
  • token 策略:默认只读 MD(按视图章节分块,单章约 3–10KB),需要精确坐标时按 data-view="Vxx" 切 SVG 切片,永不整份喂 MB 级 SVG。
  • 验收口径:结构/几何/关系/工艺类准确率 ≥95%、指认类 100%,且硬门禁 12 项全过,方视为"大模型已准确理解本图"。
  • 不要臆造:文中比例、图元数、字符数等数字为示例值或多图实测值,执行时以实际图纸实测为准;基线不吻合先做参数扫描取证,按「记录并解释」登记。

相关技能

  • libredwg — DWG/DXF 读写与 libredwg-python 映射,有文字层的正式图纸可直接走该路径:../libredwg/SKILL.md
  • qcad — DXF 编辑与命令行转换(qcad -autoclose 导出矢量格式):../qcad/SKILL.md
  • clipper2 — 多边形布尔与偏移,叠合容差/膨胀类计算的库化替代:../clipper2/SKILL.md
  • ifoxcad — AutoCAD .NET 二次开发与图纸数据提取:../ifoxcad/SKILL.md

参考资源

  • SVG 规范(骨): reference/svg-spec.md — 完整 XML 示例、四项增强、data-* 属性速查、渲染兼容性约束
  • MD 规范(魂): reference/md-spec.md — 六层 schema、逐视图章节模板、crosswalk JSON 全文、BOM 降级规则、三条硬约束
  • 流水线(十一步): reference/pipeline.md — 每步职责、脚本执行顺序与覆写防护、门禁矩阵、范围分级

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Design Drawing Svg Md AI skill do?

Use when a vector PDF engineering drawing has no text layer and an AI/agent must still read it — dimension digits are only glyph outlines, so it renders but cannot be questioned. Builds a dual carrier (semantic Markdown reading thread + layered SVG geometry archive) joined by view/dim/balloon IDs and a crosswalk, via an 11-stage pipeline with hard gates. Also for steel-structure A0 shop drawings, R00→R01 revision diffs, token-budget chunking, and QA acceptance.

Why use Design Drawing Svg Md on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Design Drawing Svg Md is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Design Drawing Svg Md in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/znlgis/opengis-skills/tree/main/cad/design-drawing-svg-md. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Design Drawing Svg Md?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Design Drawing Svg Md?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Design Drawing Svg Md with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Design Drawing Svg Md AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by znlgis under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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