本课适合哪些人学习：
1、CFD 仿真工程师 / 流体分析工程师：想用 AI 提效日常仿真流程、减少重复设置工作
2、Ansys Fluent 深度用户：关注 Fluent 自动化（PyFluent / 脚本化）与 AI 结合的新玩法
3、飞行器 / 航空航天领域工程师：关注外部流场仿真的自动化实现与 AI 赋能路径
4、仿真自动化 / 流程集成研究者：对 MCP 桥接、Skill 封装、Agent 工程化落地感兴趣
5、想入门 AI CAE 的技术人员：正在学习 Claude Code / Cursor / Codex 等 AI 工具在工程仿真中的用法
6、企业仿真团队技术负责人：评估 AI Agent 对 CFD 产能的提升潜力，规划团队自动化转型路线
你会得到什么：
1、一套 AI 驱动 CFD 仿真的完整落地方案：从环境配置到自动求解再到结果提取，全链路可复现
2、掌握 PyFluent Fluent MCP 的组合用法：理解 Python 接口与 MCP 桥接器如何协同，让 AI Agent 直接操作 Fluent
3、学会 AI 仿真提示词的结构化设计方法：如何写 prompt 才能让 Codex 准确执行复杂 CFD 流程
4、获得自定义 Fluent Aircraft CFD Skill 的构建思路：将领域知识封装成 Skill，提升 AI 仿真的专业性与可靠性
5、看清 AI Agent 在 CAE 仿真中的应用边界：哪些环节能自动化、哪些仍需人工把关，建立合理预期
课程介绍：
本期视频将带你了解如何使用 Codex 等 AI Agent 工具，结合 Ansys Fluent、PyFluent、Fluent MCP 和自定义 Fluent Aircraft CFD Skill，实现 AI 驱动的飞行器外部流场仿真分析。
视频内容包括前期环境准备、Ansys Fluent 版本要求、Python 虚拟环境配置、PyFluent 与 Fluent MCP 的作用、AI 仿真提示词结构设计，以及如何让 Codex 自动启动 Fluent、执行仿真流程并提取结果。
一、前期环境准备
Ansys Fluent 版本要求与兼容性说明
Python 虚拟环境配置步骤
PyFluent 安装与基础介绍
二、核心技术栈解析
PyFluent 的定位与核心能力
Fluent MCP 桥接器的作用与工作原理
Codex / Claude Code 等 AI Agent 如何通过 MCP 调用 Fluent
三、AI 仿真提示词结构设计
面向 CFD 任务的 prompt 设计原则
如何描述仿真目标、边界条件、求解参数
结果提取指令的结构化写法
四、自定义 Fluent Aircraft CFD Skill
Skill 封装思路与架构
飞行器外部流场仿真的领域知识沉淀
五、全流程演示：Codex 自动驱动飞行器 CFD 分析
AI 自动启动 Ansys Fluent
自动执行仿真流程（建模 → 网格 → 求解 → 后处理）
自动提取关键结果并输出
六、效果与展望
演示结果展示与效率对比
AI CFD 的适用场景与未来方向
如果你正在学习 CFD 仿真、Ansys Fluent 自动化、AI 辅助工程分析，或者想探索 Codex / Claude Code / Cursor 在 CAE 仿真中的应用，这期教程会非常适合你。
课程相关图片：
