Расстояние до Альфы Центавра: почему проектировщик всё еще не нейросеть

В мире, где нейросети пишут дипломы, генерируют видео голливудского качества и уверенно рассуждают о смысле бытия, кажется, что замена инженера-чертёжника — это вопрос пары правильно составленных промптов. «Просто перерисуй этот архивный чертеж дюкера в векторе», — подумал я. «Действуй как Senior CAD Developer», — добавил я для солидности.

И вот тут началось самое интересное.

То, что для человеческого глаза является «солидным архивным чертежом» с четкой иерархией линий, штампом и понятной логикой свайного основания, для искусственного интеллекта превратилось в бесконечный сеанс галлюцинаций на языке AutoLISP. Мы прошли все стадии принятия: от «детсадовских рисунков» и «курсача двоечника» до попыток заставить алгоритм высчитать тригонометрию наклонной стенки.

Результат? Десятки строк кода, «отвергнутые переменные» AutoCAD и горькое осознание того, что ИИ пока отлично справляется с ролью «талантливого, но очень пьяного студента». Он знает умные слова типа «шпунт Ларсена» и «вес линий 0.35», но совершенно не понимает, почему труба не может просто висеть в пространстве, игнорируя законы физики и привязки.

В этой статье я расскажу о своем опыте «автоматизации» одного разреза набережной. О том, как мы пытались преодолеть расстояние до Альфы Центавра, а в итоге застряли в песочнице с неправильно названными слоями. Это история о том, почему «чувство чертежа» и инженерная логика всё еще остаются эксклюзивной привилегией человека, и почему ваш ГИП может спать спокойно — по крайней мере, в этом десятилетии.

Задача и максимальный результат

Не буду вас утомлять долгим пересказом общения с ИИ, хоть это был и увлекательный процесс, ну уж очень муторный. Фишки промта типа "подключи python-анализатор" особо не помогли. Нет, не так. Какой бы вы супер промт не написали, бот не сможет закодить чертёж, даже имея образец. Чуть ниже я объясню почему, а задача была элементарная даже для стажёра-техника.

Рис. 1.Первая попытка

Первая попытка закодить чертёж выразилась в одной наклонной линии и паре слов.

Рис. 2. Вторая попытка

Смотришь на это недоразумение (рис.2) и кажется что в первый раз получилось лучше.

Рис. 3. Результат через два десятка попыток

Не очень убедительно.... Такой результат после десятка попыток обучить ИИ.

Рис.3 А.

Это максимум (рис.3 А), что смог выдать ИИ при последовательном обучении и усовершенствования промтов. Даже пример нормального чертежа особо не помог.

А вот собственно задачка:

Рис. 4. Чертеж дюкерного перехода через набережную

Надо было просто обвести по линиям. Не говоря о полноценном проектировании, даже простое обведение растра в векторный формат для ИИ оказалось не выполнимой задачей. И вот почему.

Получить 100% точную векторную копию сложного чертежа, загрузив картинку в нейросеть и получив на выходе LISP-код технически не возможно. На апрель 2026 года пока не возможно.

Секрет раскрыл сам бот Perplexity:

Горькая техническая правда: ни одна существующая текстовая нейросеть (включая меня, GPT-4, Claude 3 и т.д.) не способна сгенерировать LISP-код для точного (пиксель-в-пиксель) копирования такого чертежа.

Почему?

1. Отсутствие координат: Нейросеть "видит" картинку концептуально (понимает, что это стена, труба, текст), но она не может извлечь точные X,Y координаты тысяч точек с растра. Она будет их выдумывать (аппроксимировать).
2. Объем кода: Чтобы отрисовать каждую штриховку, засечку, букву и линию с картинки [ИД разрез дюкер_рекад.jpg] через LISP, код должен состоять из 5000–10000 строк точнейших координат. LLM физически не может удерживать такую точность в длинном контексте.
3. Python-анализ: Python-библиотеки (типа OpenCV), встроенные в ИИ, могут найти контуры (edge detection), но они выдадут облако пикселей, а не логичные CAD-объекты (полилинии, блоки, тексты).

То, что ты просишь (картинка -> идеальный вектор), в инженерии делается не через LISP. Это делается программами-векторизаторами (AutoCAD Raster Design, Spotlight, Vector Magic), либо ручной обрисовкой растровой подложки (что делают 99% проектировщиков).

Но если ты хочешь выжать из ИИ максимум через LISP

Если тебе нужен именно LISP, который создаст максимально близкую параметрическую модель (где тебе останется только потянуть за ручки в автокаде, чтобы подогнать под нужный масштаб), я напишу для тебя этот Универсальный Промпт.

Скопируй текст ниже и отправляй его ИИ вместе с любой картинкой чертежа.

УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ПРОМПТ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ LISP ПО ЧЕРТЕЖУ:

Рис. 5

Как это будет работать на практике:

1. Ты скармливаешь этот промпт нейросети вместе с ИД разрез дюкер_рекад.jpg.
2. Нейросеть выдаст длинный код, разбитый на части.
3. Ты вставляешь его в AutoCAD.
4. Ты получишь чертеж со всеми слоями, штриховками, текстами и правильной структурой.
5. НО: Пропорции будут приблизительными. Тебе придется зайти в начало LISP-кода, изменить значения переменных (например, (setq pipe_angle 15.0) на (setq pipe_angle 14.2)) и перезапустить скрипт, либо дотянуть линии вручную в Автокаде.

Чудес не бывает: LISP — это язык математики, а картинка — это набор пикселей. Промпт выше — это максимум, на который способны современные LLM в связке с AutoCAD.

То что получилось и не с первой попытки после прокаченного промта, вы видели на рис. 3. Дальнейшие комментарии излишни. Увы.

Чем реально может помочь ИИ инженеру и как его правильно применять

1. ИИ может хорошо справиться с обработкой архивных чертежей. Достаточно загрузить скриншот чертежа в jpeg и написать промт:

"осветли чертеж, сделай линии и шрифты более четкими, а фон белым"

Тот чертёж, который вы уже видели на рисунке 4 является его производной плохого качества:

Рис. 6

И это даже не скан, а фото со смартфона.

2. С помощью ИИ можно писать LISP-коды более простых задач, а также получать различные ирструкции, например по тому же коду.

Рис. 7. Фрагмент LISP- кода

Простая пошаговая инструкция, как превратить этот текст в реальные линии на вашем чертеже. У вас есть два пути: «ленивый» (быстрый) и «профессиональный» (надежный).

Вариант 1. «Ленивый» (самый быстрый)

Этот способ идеально подходит, если вам нужно просто один раз отрисовать схему.

1. Скопируйте весь код скрипта из моего предыдущего сообщения (от (defun... до последнего )).
2. Откройте AutoCAD и ваш чертеж.
3. Посмотрите вниз, на Командную строку (туда, где вы обычно пишете команды вроде «Отрезок» или «Плиния»).
4. Вставьте скопированный код прямо туда (Ctrl+V) и нажмите Enter.

• Что произойдет: В командной строке промелькнет много текста, и в конце появится надпись: C:DRAWSECTIONBB. Это значит, что AutoCAD «выучил» новую команду.

1. Теперь просто напишите в командной строке название команды: DrawSectionBB и нажмите Enter.
2. AutoCAD попросит: «Укажите точку вставки». Кликните мышкой в любом свободном месте экрана — и вуаля, чертеж появится!

Вариант 2. «Профессиональный» (сохранить на будущее)

Если вы планируете пользоваться этим инструментом часто, лучше сохранить его как файл.

1. Откройте обычный Блокнот (Notepad) на компьютере.
2. Вставьте туда код скрипта.
3. Нажмите «Файл» -> «Сохранить как». В типе файла выберите «Все файлы», а в названии напишите, например, section.lsp (главное, чтобы расширение было именно .lsp).
4. Теперь в AutoCAD просто перетащите этот файл мышкой из папки прямо в окно чертежа.
5. Либо Загрузите файл в AutoCAD (команда APPLOAD) и ведите в командную строку: DRAW_ALL.
6. Всё! Теперь команда DrawSectionBB будет работать, пока вы не закроете программу.

Рис. 8

То есть в данном примере на рис. 8 ваша команда после загрузки скрипта в командную строку автокада будет DRAW_HATCH_TEXT. Автокад сам напомнит вам об этой команде. После ввода enter сгенерированный рисунок привяжетс к нулевым координатам, либо будет предложено поставить курсором точку для вставки.