Video is unavailable for watching
Show in Telegram
GPT-5.2 Codex vs Claude Opus 4.5: Разработка физического гаджета с нуля
Эксперимент выходит за рамки привычного кодинга. Задача для нейросетей: имея список доступных компонентов (ESP32, динамики, энкодеры), самостоятельно придумать идею устройства, написать для него прошивку, спроектировать 3D-модель корпуса программным методом и оформить листинг для продажи на Etsy. Это стресс-тест на креативность и понимание физического мира.
Ключевые моменты баттла:
• Концепции: Codex выбрал утилитарный Pomodoro-таймер с OLED-экраном. Claude предложил "ZenOrb" — устройство для медитации с дыхательными упражнениями и круговым интерфейсом.
• Инструментарий: Для создания корпусов модели использовали OpenSCAD — язык, где 3D-объекты описываются скриптами, а не рисуются мышкой.
• Результат печати: Обе модели провалили генерацию с первой попытки, создав геометрию, которую невозможно собрать или напечатать без ручного вмешательства.
Главная интрига видео — как LLM справляются с пространственным мышлением через код. OpenAI Codex сгенерировал "черный ящик" в прямом смысле: модель создала полую коробку, но забыла сделать отверстие или крышку. Внутрь невозможно было поместить электронику — это был замкнутый куб. После пинка "сделай верх открытым" сеть исправилась, выдав дизайн, напоминающий крышку выключателя.
Claude Opus 4.5 пошел сложным путем. Он спроектировал составной корпус с местом под круглый дисплей и энкодер. Выглядело амбициозно, но физически некорректно: детали были "сплавлены" друг с другом, а кольцо дисплея пересекалось с основой. Автор использовал интересный метод отладки: он отправлял скриншоты из слайсера (программы для 3D-печати) обратно в чат. Claude, обладая зрением, смог понять визуальную ошибку геометрии:
// Пример логики правки OpenSCAD (псевдокод)
difference() {
main_body();
// Claude осознал, что нужно вычесть этот объем, а не объединить
translate([0,0,10]) cylinder(h=5, r=15);
}
В итоге, после нескольких итераций правок (для GPT — текстовых, для Claude — визуальных), оба корпуса удалось отправить на печать. GPT выбрал угольно-черный цвет, Claude — матовый белый.
Практический вывод: нейросети уже могут выступать в роли "инженеров-черновиков". Они отлично справляются с базовым синтаксисом OpenSCAD и подбором компонентов под размеры (например, знают габариты ESP32). Однако они начисто лишены понимания физики сборки — допусков, толщины стенок и необходимости сервисных отверстий. Используйте их для генерации стартового кода модели, но обязательно проверяйте геометрию в слайсере перед печатью.
Bijanbowen
Переводы видео, саммари новостей про AI
Эксперимент выходит за рамки привычного кодинга. Задача для нейросетей: имея список доступных компонентов (ESP32, динамики, энкодеры), самостоятельно придумать идею устройства, написать для него прошивку, спроектировать 3D-модель корпуса программным методом и оформить листинг для продажи на Etsy. Это стресс-тест на креативность и понимание физического мира.
Ключевые моменты баттла:
• Концепции: Codex выбрал утилитарный Pomodoro-таймер с OLED-экраном. Claude предложил "ZenOrb" — устройство для медитации с дыхательными упражнениями и круговым интерфейсом.
• Инструментарий: Для создания корпусов модели использовали OpenSCAD — язык, где 3D-объекты описываются скриптами, а не рисуются мышкой.
• Результат печати: Обе модели провалили генерацию с первой попытки, создав геометрию, которую невозможно собрать или напечатать без ручного вмешательства.
Главная интрига видео — как LLM справляются с пространственным мышлением через код. OpenAI Codex сгенерировал "черный ящик" в прямом смысле: модель создала полую коробку, но забыла сделать отверстие или крышку. Внутрь невозможно было поместить электронику — это был замкнутый куб. После пинка "сделай верх открытым" сеть исправилась, выдав дизайн, напоминающий крышку выключателя.
Claude Opus 4.5 пошел сложным путем. Он спроектировал составной корпус с местом под круглый дисплей и энкодер. Выглядело амбициозно, но физически некорректно: детали были "сплавлены" друг с другом, а кольцо дисплея пересекалось с основой. Автор использовал интересный метод отладки: он отправлял скриншоты из слайсера (программы для 3D-печати) обратно в чат. Claude, обладая зрением, смог понять визуальную ошибку геометрии:
// Пример логики правки OpenSCAD (псевдокод)
difference() {
main_body();
// Claude осознал, что нужно вычесть этот объем, а не объединить
translate([0,0,10]) cylinder(h=5, r=15);
}
В итоге, после нескольких итераций правок (для GPT — текстовых, для Claude — визуальных), оба корпуса удалось отправить на печать. GPT выбрал угольно-черный цвет, Claude — матовый белый.
Практический вывод: нейросети уже могут выступать в роли "инженеров-черновиков". Они отлично справляются с базовым синтаксисом OpenSCAD и подбором компонентов под размеры (например, знают габариты ESP32). Однако они начисто лишены понимания физики сборки — допусков, толщины стенок и необходимости сервисных отверстий. Используйте их для генерации стартового кода модели, но обязательно проверяйте геометрию в слайсере перед печатью.
Bijanbowen
Переводы видео, саммари новостей про AI