Пользователь Reddit под ником a6m—zero рассказал, как поручил Claude Fable 5 спроектировать печатную плату с нуля — от схемы до готового устройства. Предыдущие попытки на других продвинутых моделях заканчивались ничем: пригодного для производства проекта не выдала ни одна.
Печатную плату спроектировала нейросеть — от схемы до разводки
Задача была конкретная. Плата должна была совпадать по размерам с полуторадюймовым экраном на электронных чернилах GDEY0154D67-FL04 и нести на себе Raspberry Pi Pico 2 на чипе RP2350, четыре кнопки, шину I2C и выведенные наружу контакты для подключения периферии. Управлять экраном полагалось микроконтроллеру, кнопкам — микроконтроллером.
Работала нейросеть не в вакууме и не картинками в чате. Ей дали доступ к KiCad — полноценной среде проектирования печатных плат — через подключение по протоколу MCP, так что модель напрямую управляла программой и сама проходила этапы схемы, размещения компонентов и разводки.
Без сбоев не обошлось. Claude несколько раз выбирал неподходящие компоненты, и автору приходилось возвращаться к диалогу и добиваться исправлений — но именно добиваться, а не править самому. После нескольких итераций проект дошёл до производства.
Отдельно стоит оговорить разделение труда: за железо отвечал Claude Fable 5, а программную часть для готовой платы писала другая модель, Claude Opus 5. С устройством она сработалась без нареканий. Готовая плата подключается к экрану и выводит меню с четырьмя пунктами — фотоальбом, читалка, заметки и секундомер.
Самое любопытное — в цифрах. Пять собранных плат обошлись примерно в 130 евро, это около 150 долларов или порядка 12,5 тысячи рублей. А вот суммарные расходы на кредиты для доступа к модели составили около 450 долларов — примерно 38 тысяч рублей. То есть работа нейросети вышла втрое дороже самого железа, которое она спроектировала.
Для энтузиаста-одиночки такие траты разовые и вполне подъёмные: получилось дорогое хобби, но с рабочим результатом на выходе. А вот если ставить подобное проектирование на поток, расходы превращаются в отдельную и весьма ощутимую статью бюджета.
А вы бы доверили нейросети проектирование железа, а не только код? Расскажите в комментариях, на каком этапе вам всё-таки захотелось бы проверить всё руками.
НовостиЖелезо и технологииискусственный интеллект
Источник: vgtimes.ru