Нейросеть начертила схему крыльца по фотографии с Google-карт.
Вчера решили проверить, как Claude рисует схемы. Решили усложнить задачу - из исходных данных дали обычный снимок с улицы: крыльцо, ступени, перила.

Задача: сделать схему демонтажа этого крыльца и посчитать, сколько материалов вывезут на свалку. Ни чертежей, ни замеров, ничего кроме снимка.

Эта задача давно отработана ПТО, крыльцо демонтировано, нам было интересно прогнать задачку через нейросеть и посмотреть чей результат лучше - человека или машины.
Схема демонтируемого крыльца нужна, чтобы подтвердить, что именно и в каком количестве разобрано. По этому документу принимают работу и платят за вывоз мусора.
Сложность была даже не в черчении. Снаружи крыльцо выглядит цельным куском бетона, а внутри может быть песок, кирпичная кладка или пустота. По фотографии этого не видно.
Мы включили в нейросети два ролевых режима, «начальник производственно-технического отдела» и «инженер-сметчик». Если объяснять просто, это сохранённая инструкция, которая превращает универсального помощника в узкого специалиста: задаёт методику, порядок проверок и запрещает придумывать данные. Дальше подключила ещё два режима для чертежа и таблиц.
Нейросеть повела себя разумно, она не бросилась рисовать, а нашла по вывеске на снимке, что это за учреждение, потом задала четыре вопроса: откуда брать размеры, что считать внутри крыльца, что писать в углу чертежа и куда сохранить результат. То есть честно обозначила, чего не знает.
Через полчаса были готовы два листа чертежа с планом, разрезами и ведомостью материалов, а к ним таблица, где можно поменять любой размер и весь расчёт пересчитается сам. Работа, на которую инженеру нужен день. И в примечании стояло: размеры приняты по фотографии, требуется проверка на месте.
Потом чертёж посмотрели наши инженеры ПТО и нашли ошибку, сказали, что пандусы стоят не там.
Размеры самих пандусов нейросеть угадала почти точно, ошибка около процента, но развернула их на девяносто градусов. У неё они идут вдоль стены здания, влево и вправо от площадки, а на самом деле спускаются от здания к тротуару, параллельно лестнице.

Нейросеть объяснила, почему так произошло. Фрагмент фото некачественный, на снимке пандус скрадывается перспективой и тенью, лестница загораживает половину, люди закрывают остальное. Нейросеть выбрала типовое решение, какое встречается чаще всего, и оформила его как допущение.

Инженер сразу определил ошибку в чертеже, но оценил результат как: "Не дурно!"
Нейросеть доказала свою эффективность, она делает за полчаса дневную работу инженера, и делает её аккуратно: считает без арифметических ошибок, проверяет себя, задаёт вопросы, оформляет по правилам. Но оценить результат может только человек, который знает предмет. Ошибка была не в цифрах, а в понимании объекта, и такую ошибку видно только тому, кто там был. Поэтому максимально эффективна работа человека в связке с нейросетью. Не знаю, как вас, но меня результат работы все равно впечатлил, с учетом того, что из исходных данных было только некачественное фото.
Схему, созданную нейросетью прилагаю.