Text-to-CAD: Wenn ein Prompt zur Roboterhand wird

In dieser Woche kursieren in den KI-Kanälen Bilder, die ein paar Wochen vorher noch nach Photoshop ausgesehen hätten: eine fein gegliederte Roboterhand, in einem einzigen Prompt erzeugt, exportiert als STEP-Datei, geöffnet im CAD-Viewer. Optisch sauber, mechanisch nicht funktional, aber ein deutlicher Beleg dafür, dass parametrisches Modellieren in den Sprachraum rutscht. Wer in der Werkstatt mit 3D-Druck, Konstruktion oder kleinen Serien arbeitet, sollte hinschauen – nicht aus Begeisterung, sondern weil sich das Werkzeug-Gleichgewicht verschiebt.

Was hier eigentlich passiert

Bisher waren große Sprachmodelle gut darin, Code zu schreiben. CAD-Modelle waren etwas anderes: dreidimensional, geometrisch verkettet, mit Zwischenformaten wie B-Rep, OCP-Bäumen oder Sketch-and-Extrude-Sequenzen, die ein Modell nicht aus Pixeln, sondern aus parametrischen Operationen erzeugen. Diese Welt war lange klick- und mausgetrieben, mit Fusion 360, SolidWorks, FreeCAD oder OpenSCAD.

Was sich jetzt verändert: Mehrere Open-Source-Projekte zeigen, dass moderne LLMs aus einem Textprompt heraus direkt Geometrie erzeugen können – entweder als CadQuery- oder OpenSCAD-Skript, das ausgeführt wird, oder zunehmend auch als nativer STEP-Output. STEP-LLM aus Northwestern (akzeptiert auf der DATE-2026-Konferenz) generiert ISO-10303-STEP-Dateien direkt aus Sprache. CADAM (Adam-CAD auf GitHub) baut komplette OpenSCAD-Modelle im Browser über WebAssembly, mit Slidern für jede Dimension. Text-to-CadQuery hat den Text2CAD-Datensatz um 170.000 CadQuery-Annotationen erweitert und damit die geometrische Treffsicherheit deutlich gehoben. Dazu kommen Demos großer Modelle wie GPT 5.5, die in einem einzigen Prompt fertige Skripte mit Werkstoff-Zuweisungen, Renderwinkeln und STEP-Export erzeugen.

Die Frische der aktuellen Releases: vier Mal schnellere STEP-Erzeugung, weniger OCP-Artefakte, ein überarbeiteter Skill-Workflow. Ein bekanntes Repository hat innerhalb weniger Wochen die 2.000-Sterne-Marke geknackt. Das ist nicht der erste Anlauf, aber der erste, der für Hobby-Konstrukteure reproduzierbar funktioniert.

import cadquery as cq
result = (cq.Workplane("XY")
  .box(100, 40, 60)
  .faces(">Z").workplane()
  .pushPoints([(-30, 0), (30, 0)])
  .hole(8))
cq.exporters.export(result, "halter.step")

Was diese Werkzeuge heute schon gut können

Die Stärke liegt in der Brücke zwischen Idee und erstem Modell. Eine Beschreibung wie „Halter für ein Smartphone, neigbar, M5-Bohrung an der Basis, Wandstärke 3 Millimeter“ ergibt heute in vielen Tools einen sauberen ersten Wurf, der im Slicer geöffnet und gedruckt werden kann. Auch Wiederholbares wird einfacher: ein Schraubenkasten mit zwölf Fächern in unterschiedlichen Größen, eine Reihe Halter mit gestaffelten Bohrabständen, eine Klappenlehre nach Skizze. Wer den Workflow kennt, spart messbare Konstruktionszeit.

Auch die Iteration funktioniert: „Mache die Wandstärke 5 statt 3 Millimeter, runde die Außenkanten mit Radius 2 ab“ – das Modell wird neu erzeugt, der Code aktualisiert. Für jeden, der bisher OpenSCAD-Code per Hand getippt hat, ist das ein Fortschritt.

Wo die Grenzen scharf sind

Die ehrliche Lesart der Demo-Roboterhand: optisch sauber, mechanisch nicht funktional. Gelenke greifen nicht ineinander, Toleranzen passen nicht, Sehnen verlaufen kosmetisch. Ein Modell mit echter Beweglichkeit oder Lastauslegung verlangt weiter klassische Konstruktion, FEM-Analyse und Fertigungswissen – Dinge, die ein Sprachmodell weder kennt noch prüfen kann.

Auch der STEP-Export bleibt anfällig: Bei komplexen Modellen tauchen sogenannte OCP-Artefakte auf – ungeschlossene Kanten, doppelte Flächen, Geometrien, die im Viewer noch sauber wirken, beim CNC-Postprozessor aber Fehler werfen. Die jüngsten Releases haben hier deutlich aufgeräumt, aber das Problem ist nicht beseitigt.

Und schließlich: Wer ein normgerechtes Bauteil für die Serienfertigung braucht, mit Toleranzangaben, Oberflächenrauheiten und Gewindespezifikation, ist von einer LLM-Pipeline weit entfernt. Diese Modelle sind heute Werkzeug für den ersten Wurf, für 3D-Druck, für Mockups und Visualisierungen – nicht für die Werkzeichnung.

Was wir empfehlen

Für 3D-Druck-Hobbyisten und Maker: Probieren Sie CADAM (browserbasiert, kein Setup) oder lokale CadQuery-Skripte mit GPT-4-Klasse. Beschreiben Sie das Bauteil so präzise wie möglich – Maße, Bohrabstände, Wandstärken explizit angeben statt „ungefähr“. Das Modell wird dadurch deutlich brauchbarer.

Für Konstrukteure und Engineering-Büros: Halten Sie die Pipeline scharf getrennt. LLM für die ersten Konzepte, das schnelle Mock-up, die Variantenstudie. Das verbindliche Modell entsteht weiter in der etablierten CAD-Software, mit Versionskontrolle und Zeichnungsableitung. Die zwei Welten zu mischen ist heute noch ein Risiko.

Für Werkstätten mit eigenen Vorrichtungen: Hier liegt der schnellste Nutzen. Halter, Lehren, Schablonen, Drehadapter – Teile, die einmal gedruckt werden, einen klaren Zweck haben und keine Norm erfüllen müssen. Hier ist Text-to-CAD heute schon eine echte Zeitersparnis.

Was das mit unserer Arbeit zu tun hat

Wir bauen aus dem Münsterland heraus Werkzeuge, die diese Brücke schlagen: vom Text einer Mitarbeiterin oder eines Meisters in den fertigen Output. Heute ist das meist ein PDF-Angebot, ein Wartungsbericht, ein Stundennachweis. Morgen kann es ein STEP-File für die nächste Vorrichtung sein, eine CSV mit Stückliste, ein Slicer-Job für den Druckraum nebenan.

Wer in der eigenen Werkstatt einen ersten Prozess in diese Richtung aufbauen will – etwa eine Eingabemaske, in die der Konstrukteur drei Zahlen tippt und einen druckfertigen Halter zurückbekommt – darf uns gern ansprechen. Wir bauen so etwas als individuelle Software, gehört dem Kunden, läuft auf seinen Rechnern und braucht keine Lizenz beim Drittanbieter.