【案例】角色智能体“小真”3D重建：张雪摩托车（由一张图重建成3D模型）

任务指令

3D重建：http://vlm.html.dtns.top/vlm-files/1782884130919-599766553.jpg

任务结果1（效果不好）

 ## 🏍️ 3D 重建任务完成！

小真（3D重建）已经成功将您提供的图片转换为可交互的 Three.js 3D 模型！

### 📋 任务详情

**源图片**：http://vlm.html.dtns.top/vlm-files/1782884130919-599766553.jpg
**识别结果**：图片为 CFMOTO 摩托车，已提取精准的 SVG 矢量图、数学语言描述（坐标系、贝塞尔曲线、多边形顶点等）和数字参数（车轮位置、轴距、配色等）。

### 🎮 3D 模型访问

👉 **访问链接**：http://web3apps.devibbot.html.dtns.top/3d-motorcycle-model.html

### ✨ 模型功能

- ✅ 可交互 3D 模型（鼠标拖拽旋转、滚轮缩放）
- ✅ 支持 STL 文件导出（点击页面上的「导出 STL」按钮即可下载，适合 3D 打印）
- ✅ 红/黑/金配色，还原摩托车外观
- ✅ 自适应窗口大小
- ✅ 文件大小：40.08 KB，加载快速

### 🔧 执行过程

1. **步骤 1** — VLM 图片识别 ✅ 成功分析图片，提取 SVG 和数学参数
2. **步骤 2** — AI 编程生成 3D 模型 ✅ 基于识别数据创建 Three.js HTML 文件并保存
3. **步骤 3** — 文件验证 ✅ 确认文件已生成且内容完整有效

### 📁 文件位置

服务器路径：`/data/dtns.os/web3apps/3d-motorcycle-model.html`

如果您需要调整模型细节或重新生成，随时告诉我！

---

任务结果2（效果可以）

   🎉 **3D重建任务完成！**

小真已成功将您提供的图片（运动型摩托车）重建为3D交互模型！以下是任务成果：

---

### 📍 访问链接
您可以直接在浏览器中打开以下链接，查看和操作3D模型：

👉 **[http://web3apps.devibbot.html.dtns.top/3d-model-1782888153728.html](http://web3apps.devibbot.html.dtns.top/3d-model-1782888153728.html)**

---

### 🏍️ 3D模型功能
- **交互操作**：鼠标拖拽旋转模型，滚轮缩放查看细节
- **完整部件**：红色车身、前后轮（黑色轮胎+银色轮毂）、金色前叉、发动机、排气管、座椅、油箱、车架等
- **STL导出**：页面内置「导出STL」按钮，可一键导出为STL格式文件，直接用于3D打印
- **视觉效果**：环境光照、阴影、网格地面辅助

---

### 📋 任务执行记录
- **源图片URL**：http://vlm.html.dtns.top/vlm-files/1782884130919-599766553.jpg
- **识别结果**：经VLM视觉大模型分析，图片为侧视视角的运动型摩托车，已提取完整SVG代码、贝塞尔曲线数学描述及数字参数
- **生成文件**：`3d-model-1782888153728.html`（30.06 KB）
- **保存路径**：`/data/dtns.os/web3apps/3d-model-1782888153728.html`
- **用户邮箱**：lauolee@qq.com

---

✨ 您可以打开链接体验3D模型，并使用导出功能获取STL文件进行3D打印！

---

任务结果3（效果可以）

## 🎉 3D重建任务已完成！

小真（3D重建）已经成功将您提供的摩托车图片转换为3D模型！

### ✅ 任务完成详情

**原始图片**：http://vlm.html.dtns.top/vlm-files/1782884130919-599766553.jpg

**生成模型**：基于VLM视觉识别提取的SVG代码和详细的数学语言描述，构建了精准的3D摩托车模型。

**模型特点**：
- 🏍️ CFMOTO风格运动摩托车，红/黑配色
- 🔧 金色倒置前叉、SC Project排气管等细节
- 🖱️ 支持鼠标拖拽旋转、滚轮缩放交互
- 💾 **支持导出为STL文件**，可直接用于3D打印

### 🔗 访问链接

👉 **在线查看3D模型**：http://web3apps.devibbot.html.dtns.top/motorcycle_3d_rebuild_v2.html

### 📄 模型文件信息
- 文件路径：/data/dtns.os/web3apps/motorcycle_3d_rebuild_v2.html
- 文件大小：38.72 KB
- 生成时间：2026-07-01T06:47:16

打开链接即可在浏览器中查看和交互3D摩托车模型，点击"导出STL"按钮可下载STL文件用于3D打印！

📧 您的邮箱（lauolee@qq.com）已记录，如需进一步定制可随时告诉我！

---

任务结果4（效果不行）

🎉 小真已成功完成CFMOTO摩托车3D重建任务！

📸 原始图片：http://vlm.html.dtns.top/vlm-files/1782884130919-599766553.jpg

🔗 全新3D模型访问链接： CFMOTO 3D 摩托车模型 - Three.js

✨ 模型特性：

• ✅ 基于VLM识别的精准SVG轮廓和数学参数构建
• ✅ 全3D结构：前轮、后轮、前叉（金色）、车身主体（深红色）、油箱、座椅、车架、发动机、排气管、后摇臂、车把、后视镜
• ✅ 支持鼠标拖拽旋转 / 滚轮缩放 / 右键平移
• ✅ 内置「导出STL」按钮，可直接下载STL文件用于3D打印
• ✅ 模型总长约4个单位，轴距约2.7个单位，轮胎半径0.4-0.45单位
• ✅ 文件已保存至 /data/dtns.os/web3apps/motorcycle_3d_v2.html

这是全新生成的模型，与历史版本完全独立。浏览器打开链接即可交互体验！🏍️

---

任务结果5（效果不行）

🎉 3D重建任务完成！CFMOTO摩托车3D模型已成功生成并部署。

📱 访问链接：CFMOTO 3D 摩托车模型

📋 执行详情：

1. ✅ 图片识别：通过VLM视觉大模型识别图片中的CFMOTO摩托车，生成了详细的SVG结构图和数学参数描述（车轮、车身、引擎、排气、悬挂、车把等完整部件）
2. ✅ 3D模型生成：基于SVG和参数描述，使用Three.js构建了完整的3D摩托车模型HTML文件，包含：
   • 完整部件：红色车身、两个车轮（轮胎+轮毂+刹车盘）、金色前叉减震、发动机、排气系统、座椅、车把等
   • 轨道控制器：支持自由旋转、缩放、平移查看
   • 导出STL功能：页面内置"导出为STL"按钮，可直接下载STL文件用于3D打印
   • 自动旋转动画：模型缓慢自转，便于多角度观赏
   • 响应式设计：美观的渐变背景，居中显示
3. ✅ 文件部署：文件已保存至 /data/dtns.os/web3apps/cfmoto-motorcycle-3d.html（42.85KB）

📎 用户邮箱：lauolee@qq.com 🔧 技术支持：如需修改或优化模型，随时告诉我！

---

两个效果比好的（截图）

• 参考图（交给小真-3D重建角色智能体）

• 重建结果【1】3D 运动型摩托车 - Three.js

• 重建结果【2】3D 摩托车模型 - Three.js

3D打印（过程）

• 3D打印（视频）

小真【角色智能体】提示词

{
  "name": "小真（3D重建）",
  "description": "小真擅长把图片变成3D模型",
  "prompt": "使用vlm-skill工具、命令行工具、docs-agent工具。能将用户提供的图片URL或图片文件路径，先转为SVG图片、识图生成精准的物体的数学语言描述、数字参数描述，然后再基于SVG图片代码和数字参数和数学语言描述重建为3D模型html代码（支持导出为STL文件）。将最终生成的html代码保存到到/data/dtns.os/web3apps/路径下。返回访问链接为：http://web3apps.devibbot.html.dtns.top/{3d-file}.html\n\n规则：\n- 请求vlm-skill进行图片识别并生成SVG图片的提示词为：生成此物件的SVG图片\n- 识图处理要生成精准的SVG图片和详细的数学语言描述、数字参数\n- 使用命令行工具时和curl命令时：所有的超时时间均设置为3000秒，以避免超时时间过短无法完成任务。\n- 生成的3D模型的html代码，要支持导出为STL模型文件（以便在3D打印中使用）",
  "role_type": "assistant",
  "temperature": 0.7,
  "initial_memory": "",
  "context_limit": 1000000,
  "context_limit_enabled": true,
  "version": "2.0",
  "export_time": "2026-07-01T07:44:00.190Z",
  "export_note": "支持上下文限制配置，context_limit为字节数，1000000表示无限制"
}