Штош, решил всё-таки переопубликовать пост и сделать его анонимным. А то и уволят ещё.
Наша больница почему-то вообще не закупает ни компы, ни запчасти и я задумал объявить сбор «гуманитарки» в виде подержанных или устаревших запчастей: ОЗУ DDR3 4Гб (меньше просто нет смысла), SSD SATA (было бы очень неплохо), кулеры на процессоры, БП и расходники типа клав и мышей.
Боль всех врачей и админов — ЕБЦ (ЕЦП)
Все обвиняют в этом Тима Кука, и очень зря.
Ловили себя на ощущении, что с Apple что-то не так? Это по-прежнему одна из главных компаний мира с элитными устройствами, миллионами фанатов и мощнейшим брендом. Но Apple больше не недосягаемый лидер, а всего лишь “одна из”. Она больше не самая дорогая компания мира, у новых iPhone нет вау-эффекта, а последняя большая инновация провалилась. И главное: Apple с треском проигрывает ИИ-гонку. Как так вышло, что главный tech-гигант 2010-х проспал ключевую технологию 2020-х? Разбираем главную причину: и она гораздо глубже, чем кажется на первый взгляд.
Когда я готовил этот материал, то заметил одну очень странную вещь. Почти все источники - техно-СМИ, аналитики, блогеры на Ютубе и т.д. - рассказывают про Apple примерно одну и ту же сказку:
Вот был Стив Джобс - гений, инноватор и фанат прогресса, создавший ТОТ САМЫЙ Apple. А потом пришёл Тим Кук - менеджер и бюрократ, который практически “запретил” реально смелые инновации, лишь бы ненароком не погубить курицу, несущую золотые яйца. И в результате Apple якобы превратилась из храма прогресса в скучную и “оскуфевшую” корпорацию. Потеряла нюх и прыть, перестала точно попадать в тренды (и что важнее - перестала их задавать). И в итоге проспала ИИ-революцию и прямо сейчас продолжает терять лидерство.
Если совсем кратко, то суть примерно такая (сей шедевр взят с просторов интернета).
Это очень красивая версия, которую удобно “впаривать”. Но она по-детски наивная.
Потому что Тим Кук не сломал Apple. Он сделал ровно наоборот - довёл до совершенства то, что уже было заложено. Именно это со временем превратилось из главного преимущества Apple в её проклятье. И чтобы понять всю глубину проблемы, нам нужно перенестись на 30 лет назад:
В 84-м, когда Джобс делал первый Macintosh, он ввёл жёсткое правило:
Пользователь не должен читать инструкцию.
Должно быть меньше кнопок, меньше опций, меньше шума - меньше поводов напрягаться и… думать. Первые компьютеры Apple стали эталоном простоты и лаконичности: купил, включил и пользуешься.
Эту же философию Apple позже заложит в iPod, iPhone, Apple Watch, AirPods и все остальные свои устройства (кроме одного, но про это позже).
Стив Джобс действительно был гением. Он понимал, что люди ленивые. Мы не любим думать и выбирать - мы хотим нажать одну кнопку и кайфовать. Поэтому Джобс не просто выпускал крутые продукты, он создал целую РЕЛИГИЮ ПРОЕКТИРОВАНИЯ. И у этой религии тоже были свои заповеди, причём довольно строгие:
Заповедь первая - простота важнее функциональности. Функций должно быть не “как можно больше”, а столько, сколько нужно. А лучше меньше.
Помните, что первый Айфон не умел… снимать видео? Более того, на нём даже не было функции копировать/вставить. Но он казался волшебным, потому что не требовал обучения. Берёте в руку - и как будто всю жизнь им пользовались (по сравнению с другими телефонами на тот момент).
Ставьте лайк, если тоже прослезились от ценника на фотке. И посмеялись над объёмом памяти, да.
Заповедь вторая - контроль важнее гибкости. В девяностых и нулевых мы только учились жить в цифровом мире. И нам нужна была даже не свобода, нам нужна была уверенность. И Apple давала её лучше всех. Операционная система, магазин, приложения, обновления - всё подчинено одной логике. Потому что неидеальность убивает магию, а Apple не мог этого допустить.
И заповедь третья (очень важная для дальнейшего понимания) - приватность превыше всего. Стив Джобс довольно скептически относился к облакам. Точнее, саму cloud-концепцию он понимал и принимал, но считал, что облака подходят далеко не для всего, и не нужно запихивать в них вообще всё.
Эван Голдберг, основатель одной из первых облачных компаний Netsuite (в 2016 её купил Oracle) рассказывал:
На одной вечеринке я сказал Джобсу: “Представляешь, скоро всё будет в облаке. Даже бухгалтерию там можно будет вести”, а Джобс ответил: “Эм… Круто конечно, но зачем вести бухгалтерию в облаке?”
Стив Джобс делал личные (почти интимные - ну, в широком смысле) устройства. Файлы, письма, тексты - всё должно быть локально в вашем кармане. Именно поэтому предшественник iCloud под названием MobileMe при Джобсе был инструментом синхронизации, а не местом, где “живет вся ваша цифровая жизнь”. Потом, конечно, реальность взяла своё, и Apple сделала iCloud полноценным облаком. Но опять же, гораздо более закрытым и приватным, чем другие.
Итак, Apple при Джобсе это:
Убрать всё лишнее
Свести всё взаимодействие к “одной кнопке”
Фанатично вылизать все детали
Добиться полного контроля над пользовательским опытом.
Стив Джобс строил МИР ИДЕАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ. И тогда, 15-20 лет назад, такой подход работал безупречно. Именно так появился тот самый великий и ужасный Apple.
А теперь - давайте посмотрим, что с этим миром идеальных объектов сделал Тим Кук, это важно для понимания всей картины.
Тим Кук действительно был не инноватором, а управленцем и менеджером. Но очень сильным.
После ухода Джобса в 2011 году именно Тим Кук сделал Apple по-настоящему большой корпорацией, которая почти 10 лет никого и близко к себе не подпускала.
Кук приходит не как визионер, а как системный человек. Его задача - превратить Apple из яркой “вселенной одного гения” в устойчивую машину, которая может работать десятилетиями, даже если руководители сменятся ещё не один раз.
Он выстраивает жесткую корпоративную вертикаль, налаживает глобальные цепочки поставок, приводит в порядок финансы. Он превращает Apple в стройный и хорошо смазанный корпоративный механизм. И это отлично срабатывает, достаточно взглянуть на список самых дорогих компаний в 2010-е.
Но ещё важнее другое. Кук делает две вещи, которые напрямую вырастают из философии Джобса и одновременно выводят её на новый уровень:
Первое. Кук превращает безопасность и приватность в ключевое конкурентное преимущество Apple.
Помните их рекламу с яблочком-замочком? Это был апогей их ставки на безопасность в маркетинге.
Кук берёт джобсовский тотальный контроль над экосистемой и перепакует его в простой месседж: “Мы вас защищаем, с нами вы можете расслабиться”. Закрытость больше не выглядит ограничением, она выглядит заботой.
Второе. Тим Кук трансформирует бизнес-модель. Apple уходит от логики “продали устройство - и забыли” и делает ставку на сервисы: iCloud, Apple Music, Apple TV, и конечно, наращивание доходов от всей экосистемы AppStore.
И люди готовы платить. Потому что доверяют: “Это же Apple. Они точно не будут впаривать лишнее. Меня точно не предадут”. И это действительно так. Но есть и обратная сторона. Экосистема Apple изначально закрыта. Она не дружит с не-Apple. Если у вас Mac - вам логичнее купить iPhone. Если iPhone, то Apple Watch. А все приложения придётся скачивать только из одного официального стора. По крайней мере до недавнего времени было так, потом отдельные страны их всё-таки продавили.
И теперь самое важное:
Тим Кук смог провернуть эту трансформацию именно потому, что устройства Apple уже были идеальными объектами, а экосистема - закрытой и вылизанной. То есть ровно благодаря тому, что в своё время заложил Джобс. Так что, Тим Кук - это вовсе не анти-Джобс. Это Джобс версии 2.0 - адаптированный под новую эпоху, когда Apple стал более зрелой компанией и нуждался в превращении в стабильную бизнес-империю.
Стив Джобс построил мир идеальных объектов. А Тим Кук этот мир расширил, масштабировал и сделал по-настоящему устойчивым.
И вот здесь возникает главное “но”: Джобс, а затем и Кук, сделали Apple совершенной компанией… для прошлого мира. Потому что 3-4 года назад привычный нам “мир вещей” начал превращаться в кое-что другое.
В конце 2022 года некий стартап под названием OpenAI выкатывает ChatGPT - первого в истории ИИ-чатбота с нормальным “человеческим” пользовательским опытом.
Сама языковая модель GPT-3 появилась ещё в 2020, но именно выход интерфейса для взаимодействия с ней - ChatGPT - всё изменил.
Довольно быстро становится понятно: это не просто очередная инновация, а next big thing, технология будущего.
Как за пару лет ИИ пролез буквально в каждый уголок нашей жизни и бизнеса - это тема для отдельного материала. Сейчас же просто зафиксируем, что искусственный интеллект стал главным технологическим сдвигом нашего времени. И при этом ИИ изменил саму структуру мира. Он превратил мир вещей-объектов в мир процессов. Смотрите:
Если упростить до самой сути, то генеративный ИИ - это не программа с заранее заданными ответами. Это “живая” система, которая каждый раз собирает результат заново - из данных, на которых её обучили, из контекста, из открытых данных из интернета, из ваших файлов и т.д.
Именно поэтому два одинаковых запроса к одному и тому же ИИ-чатботу могут дать два совершенно разных ответа. Иногда даже противоречащих друг другу.
У ИИ нет понятия “идеально” или “правильно”. У него есть только один принцип: “вот это срабатывает чаще всего, поэтому именно это я и делаю”
А теперь ключевой момент. Генеративный ИИ просто физически невозможно довести до идеала. По определению. Это всегда живой, меняющийся и немного непредсказуемый процесс.
И вот здесь мы упираемся в базовые принципы Apple. Для Apple продукт, который не доведён до совершенства, просто не существует. Apple не может выпустить устройство которое “ну, обычно работает, но иногда галлюционирует и делает какую-то фигню”. А ещё, нельзя просто взять и продать AppleAI Pro Max 17 с заранее неизвестным результатом.
Простите, не удержался))
Именно поэтому между Apple и генеративным ИИ возникает фундаментальный конфликт. Не потому что у Apple не хватает ресурсов, вычислительных мощностей или разработчиков, чтобы сделать мощную LLM. А потому что компания Apple и генеративный ИИ - это системы, противоположные по своей природе.
И есть ещё один важный нюанс: по-настоящему “взрослый” ИИ не может жить полностью внутри закрытой системы, и тем более внутри одного устройства (локальные LLM не в счет - я сейчас говорю про действительно мощные топовые модели с полным потенциалом). ИИ живёт в облаке, постоянно обновляется и учится на коллективном знании. А для Apple идея, что ваши данные, контекст и мышление постоянно живут где-то “снаружи”, всегда была чем-то очень некомфортным.
Но ИИ не просто добавился к списку новых технологий, он поменял всю табель о рангах. Близкие к ИИ компании резко пошли вверх:
Nvidia - главный поставщик вычислительных мощностей - стала самой дорогой компанией мира, и видимо ещё долго ей пробудет.
Google нагнал позиции после не очень удачного старта своих ИИ-продуктов в самом начале, и тоже оказался среди лидеров. И вообще, именно в недрах Google впервые описали такую штуку как “трансформер” - архитектуру, на которой работают все современные языковые модели.
Microsoft же не делает ставку на свои LLM, но контролирует облака (Azure и не только), на которых живёт почти весь этот новый ИИ-мир.
А вот Apple от ИИ-революции почти ничего не выиграла (скорее даже проиграла), что отлично видно по их капитализации, которая почти не изменилась.
Как итог, 23 января 2026 Apple была даже не второй, а уже третьей компанией мира.
Понятно, что публичная стоимость компании - дело такое, сегодня вниз, завтра вверх. Сегодня (статья опубликована 30 января) Apple снова вторая. Но Apple больше не “недосягаемые боги”, коими они были многие годы.
Возможно, многие читатели захотят мне возразить:
Автор, ну ты что, это же Apple. Они как обычно выжидают. Ждут, пока другие подтвердят все гипотезы и сформируют рынок, а потом как выкатят самый лучший продукт и захватят всю ИИ-индустрию.
И действительно, в 9 из 10 случаев так бы оно и было. Но не сейчас. И не потому, что Apple не может технически. Ресурсов, денег и инженеров у них хватит, чтобы обучить любую модель и построить дата-центры размером с небольшую страну. Проблема в другом. Генеративный ИИ - это технология вероятностей. Неточная, нестабильная и живая. А Apple - компания совершенства и контроля. Это два подхода, которые просто не могут существовать вместе (по крайней мере, без серьёзного слома ДНК одного из них). Они конфликтуют на генетическом уровне - как кошка и собака, или даже как кошка и пылесос.
В результате Apple всё больше напоминает хрустальный замок: очень красивый, очень дорогой - и с каждым годом всё менее живой внутри. И главная ирония в том, что фундамент этого замка заложили именно идеалы Джобса. Когда-то они были главным преимуществом Apple, а сегодня стали ограничением.
И кстати, громкий провал Vision Pro - очень яркая иллюстрация. Это не причина болезни, а симптом. Vision Pro провалился не потому, что был “слишком ранним”, “слишком дорогим” или потому что “людям не нравится VR”. Он провалился по гораздо более простой причине: Apple попыталась сделать устройство будущего, но забыла прикрутить внутрь него мозг. Сделала кузов без двигателя.
Смотрите, Vision Pro - это интерфейс вообще без тача. Управление только жестами, взглядом и через контекст. Чтобы такой формат реально работал, в центре обязательно должен сидеть сильный ИИ-агент, который понимает намерения, “ведёт” юзера и отсекает весь лишний шум. Но его там не было. Siri, застрявшая где-то в 2014-м, не считается.
Вместо "устройства будущего" Apple просто натянула iPad на 3D-пространство и начала продавать его за 3,5 тысячи долларов. И почему никто его не покупал, правда?
И вот 12 января Apple окончательно приняла новую реальность и объявила, что обновлённая Siri будет работать на Gemini от Google. Ещё лет пять назад такое казалось немыслимым - чтобы САМ ЭПОЛ делал стратегическую ставку на чужую технологию (даже если в итоге это окажется временным или гибридным решением)! А сегодня - пожалуйста. И очень показательно, что за несколько дней до этого материнская компания Google - Alphabet - обогнала Apple по капитализации.
Друзья, если вы любите Apple, и дочитали до этого момента, то вам скорее всего стало либо грустно, либо плохо, либо вы уже вычисляете адрес аффтара по айпи (и явно не для того, чтобы лично поблагодарить за классную статью). Но подождите, есть и хорошая новость. Не спешите выкидывать ваш Айфон и резать овощи на Макбуке. Потому что у Apple всё ещё есть очень хороший шанс. И он (неожиданно!) в их главной слабости.
3 августа 2025 года Тим Кук сказал вот такую фразу:
Мы редко были первыми. До Mac был персональный компьютер, до iPhone - смартфоны, до iPad - планшеты, а до iPod - MP3-плееры. Но когда мы приходим на рынок, мы создаём лучшие продукты в этих категориях. И с ИИ должно быть так же.
На первый взгляд - обычный корпоративный штамп. А если учесть всё, что я расписал выше, так вообще отборный CEO-булшит для громких заголовков. Но если присмотреться, то в этих словах есть логика.
Apple не нужно соревноваться в мощности моделей, объёмах данных или скорости генерации. В этой гонке у них действительно нет шансов - и, что важнее, нет смысла.
Вместо этого Apple нужно сделать то, что она умеет лучше всех: создать самый приватный и самый близкий к человеку ИИ. Например - превратить Siri в настоящего личного ИИ-помощника. Который знает ваши письма, календари, файлы и историю действий. Понимает, какими приложениями вы пользуетесь, когда и зачем. Впитывает привычки и контекст. Не в теории и на бумаге, а на практике: с умом, с кучей проработанных сценариев и с лучшим пользовательским опытом.
Ключевой момент: бОльшая часть обработки должна происходить локально, на устройстве. А если и в облаке, то в крайне защищённом и доверенном. Пользователь должен быть уверен, что очередную LLM не будут обучать на его личных переписках, покупках и истории поиска. Юзер должен быть уверен, что его не будут использовать, что его “не кинут”.
И вот здесь Apple действительно уникальна. Пожалуй, это единственная компания, которой люди готовы доверить такую роль целиком и полностью. На каком именно техническом решении это будет работать - вопрос вторичный. Gemini - вполне рабочий вариант, почему бы нет. Компетенций у Apple хватит, чтобы всё это было интуитивно, “по одной кнопке” и с приватностью на замке.
Теоретически, даже Vision Pro можно было бы воскресить. Сделать из него не VR-iPad, а полноценный ИИ-терминал. Такой технологический экзокортекс (это прослойка, позволяющая мозгу напрямую взаимодействовать с компьютером, но без всяких чипов и имплантов). Чтобы вы могли не просто смотреть на окна и иконки, а работать с мыслями, объяснениями и моделями от своего личного ИИ-компаньона. Думаю, вот такое устройство вполне могло бы выстрелить, и цену на него можно было бы ставить даже дороже 3,5 тыс. долларов.
Но важно понимать: для Apple это не будет лёгкой прогулкой. Потому что им придётся сделать то, чего они никогда не делали - научиться выпускать живые процессы вместо идеальных объектов. Фактически, наступить себе на горло и пройти через большую внутреннюю трансформацию. Возможно, именно поэтому на пост нового CEO (ну, когда Кук уйдёт) всё чаще прочат не очередного сильного менеджера, а истинного технаря и инженера.
Например, вероятным преемником часто называют Джона Тернуса.
Он Senior Vice President of Hardware Engineering. То есть, отвечает в Apple за всё железо. В том числе - за переход на собственные чипы (это, кстати, одна из очень успешных свежих инноваций Apple, про которую часто забывают).
И главный вопрос здесь даже не в том, как хорошо Apple справится с этим переходом. Вопрос в том, что если она не справится, то их “мир идеальных вещей” рискует превратиться в… музей. И тогда мир технологий станет заметно менее дружелюбным к обычным людям. Потому что именно Apple приучила нас, что высокие технологии должны быть удобными и простыми в использовании. И уже потом, глядя на главного лидера, все конкуренты тоже стали соответствовать, укрепив тренд на “дружелюбные инновации”.
А как вы считаете, Apple справится и займет своё прочное место в новом ИИ-мире? А может, найдет какой-то способ остаться лидером и без ИИ, за счёт других инноваций? Пишите, обсудим.
Если вам зашёл этот разбор, то подпишитесь на мой тг-канал Дизраптор - там я простым языком рассказываю про самые интересные штуки на стыке бизнеса и технологий. Например, недавно был пост, как производитель унитазов стал важнейшей компанией для всей мировой ИИ-индустрии. Заходите, всем рад :)
Также можете почитать другие мои статьи: например, про китайские смартфоны (узнаете, почему они такие дешевые и одинаковые), или про главный секрет “королей дронов” DJI.
До встречи на просторах интернета,
Леша
Раньше я работал инженером-программистом ВСЕГО ЛИШЬ ЗА 60 000 РУБЛЕЙ В МЕСЯЦ с таким вот кругом тупых обязанностей:
- Заправить картридж, прочистить коротрон, подключить сетевой принтер, разобраться с зажёванной бумагой...
- Разместить новость на сайте/в группе ВК, исправить цвет кнопки, слегка подшаманить со стилем, разобрать письма в ящике эл. почты по папкам...
- Помочь сотруднику установить то или иное программное обеспечение, подключиться к базе 1С, переустановить ОС, заменить плашку ОЗУ, разобраться с автозагрузкой ненужных программ, установить Яндекс.Браузер и LibreOffice (у нас была гос. компания)...
- Разгрузить грузовик с орг. техникой, бумагой, стеллажами для серверной, разобраться с порядком расположения складских объектов...
- Перенести системный блок, монитор, иные элементы АРМ с этажа на этаж и из кабинета в кабинет...
- Отформатировать по ГОСТу документ Word, заполнить таблицу Excel...
Естественно, со временем мне это надоело (шарящих ребят надо повышать и обеспечивать их бонусами, чтобы они не разбегались), и я прямо заявил начальнику, что увольняюсь. Недолго думая, он уволил меня одним днём.
Сказал так: "Я вместо тебя другого студента-эникея найду!" (А МНЕ 30 - Я ДАЛЕКО НЕ СТУДЕНТ!).
Я пошёл в сферу фриланса, а именно - выполнение студенческих работ. У меня неплохо получилось: за месяц я заработал 180к. А именно, за январь этого года. Очень хорошо мне помогли нейронные сети: Gemini 3 Pro и ChatGPT 5.2 Thinking. Это, если что, не "халява", а автоматизация и прогресс.
При этом в комментариях я сталкиваюсь с такими вот недалёкими индивидами:
По всей видимости, данный товарищ выступает против искусственного интеллекта да и прогресса в целом. Он смотрит на мир зашоренным взором... для него дико всё новое и современное - он бы хотел жить в каменном веке. Ему невдомёк, что общество развивается, а вместе с ним - и способы заработка хлебушка и стаканчика вина на жизнь...
Таким людям надо только мордой тыкнуть в реальность:
- Да, Вася создаёт удалённо сайты и зарабатывает 300к.
- Да, Маша занимается дизайном и получает 150к.
- Да, Света разрабатывает инженерные проекты дома и имеет 400к с каждого проекта.
- ДА, ПЕТЯ ВЫПОЛНЯЕТ СТУДЕНЧЕСКИЕ РАБОТЫ И ЖИВЁТ С ДОСТОЙНЫМ ДОХОДОМ!
Вот когда мы все научимся признавать очевидные вещи, мир станет чуточку лучше.)
Есть рутина, которую вы мечтаете автоматизировать? Или идеи, чего не хватает в повседневной работе? Напишите в комментариях или мне на почту (она в конце поста). Буду рад любым предложениям: что добавить, что упростить, а что вообще переделать.
Нейросети научились писать код, но до недавнего времени оставались беспомощными в реальном мире софта. Протокол MCP (Model Context Protocol) убрал эту стену, дав моделям прямой доступ к инструментам. И если для веба коннекторы появились сразу, то инженерный софт незаслуженно забыли. Я решил это исправить и дал нейросети прямой доступ к API КОМПАС-3D.
Сервер работает как мост между MCP-клиентом (Codex, Cursor, любой другой хост, поддерживающий протокол) и запущенным экземпляром КОМПАС-3D. Обмен идёт через стандартный ввод-вывод, сервер переводит их в COM-вызовы и возвращает результат.(На вход можно отправлять как текст, так и картинку-образец, если нейросеть поддерживает).
Набор инструментов охватывает основные задачи 2D-черчения. Создание геометрии: отрезки, полилинии, бесконечные прямые, окружности, дуги (по радиусу и по трём точкам), точки, прямоугольники, правильные многоугольники, эллипсы и их дуги. Редактирование: фаски, скругления, усечение кривых, перемещение, трансформация (масштаб, поворот), симметрия, удаление, изменение параметров существующих объектов. Анализ и измерения: расстояние, длина кривой, угол, площадь, поиск пересечений. Работа с документом: создание и открытие файлов, сохранение, переключение видов и слоёв, скриншот рабочей области, экспорт геометрии в JSON.
Отдельный инструмент execute_python_script позволяет выполнять произвольный Python-код прямо в контексте КОМПАС. В глобальную область видимости скрипта инжектируются готовые объекты: kompas (корневой KompasObject API5), app7 (IApplication API7), doc2d (активный документ), tools (доступ ко всем зарегистрированным инструментам как к обычным функциям). Есть высокоуровневые обёртки: ln(x1, y1, x2, y2) для быстрого рисования линии, circle(x, y, r) для окружности, rect(x, y, w, h) для прямоугольника. Можно писать сложные скрипты, не выходя из диалога с моделью.
Если КОМПАС не запущен, COM-механизм попытается запустить его. Если не получится, вернёт ошибку. При выполнении команд сервер проверяет наличие активного 2D-документа.
Достаточно указать путь к скрипту в конфиге MCP-клиента. Вот как это будет выглядеть в релизной версии:
Пример конфигурации для Claude Code, Roo Code в файле mcp.json:
{
"mcpServers": {
"kompas-3d": {
"command": "python",
"args": ["C:/Path/To/MCP-KOMPAS-3D/main.py"],
"env": {
"SERVER__LOG_LEVEL": "DEBUG"
}
}
}
}
Пример конфигурации для Codex в файле config.toml:
[mcp_servers.kompas-3d]
command = "python"
args = ["C:/Path/To/MCP-KOMPAS-3D/main.py"]
# указывайте ваш путь в args
Пользователь пишет AI-ассистенту: "Нарисуй прямоугольник 100x50 со скруглёнными углами радиусом 5". Модель разбивает задачу на шаги: создать прямоугольник, затем применить скругление к каждому углу. Для каждого шага она вызывает соответствующий инструмент через MCP.
Запрос create_rectangle с параметрами x1=0, y1=0, x2=100, y2=50 попадает на сервер. Обработчик находит зарегистрированный RectangleTool, формирует замыкание, передаёт его в ComWorker. Рабочий поток вызывает ksRectangle через API5. Результат (reference созданного объекта) возвращается модели. Она использует его для следующего вызова create_fillet с радиусом 5.
Если что-то идёт не так (документ не открыт, КОМПАС завис, COM-соединение оборвалось), сервер возвращает структурированную ошибку с описанием проблемы и рекомендациями. Модель может попробовать переподключиться через reconnect() или создать новый документ.
Сервер работает только с 2D-документами: чертежами и фрагментами.
Некоторые операции через API ведут себя нестабильно. Создание видов и слоёв через API7 иногда отказывается работать, приходится использовать API5.
Производительность зависит от сложности документа. На чертеже с тысячами объектов итерация по геометрии занимает секунды. Для критичных сценариев есть batch_execute, который группирует несколько операций в один вызов.
Если вас заинтересовал мой проект и вам действительно это может помочь, то смело предлагайте свои идеи для улучшения его функционала. Пишите чтобы вы добавили, а я в свою очередь, увидев ваш актив, выкачу рабочую тестовую версию программы с вашими идеями по возможности реализации.
Также связаться со мной можно по почте: grandfatherofny1984@gmail.com
Привет, Пикабу! Укрощаем ИИ вместе — гайд для тех, кто думает, что это сложно
Всем привет! Меня зовут Ярослав, и у меня довольно извилистый путь: начинал суровым геологом в нефтегазе, потом жизнь развернула в сторону образования. Сейчас работаю в строительном учебном центре, но учу не кирпичи класть, а помогаю людям подружиться с искусственным интеллектом и нейросетями.
Зачем я здесь?
Завел этот блог, чтобы поделиться знаниями по базовой работе с ИИшками. Без заумных терминов, без воды и, главное, с заботой о ваших нервных клетках. Буду писать подробные посты с картинками и обязательно записывать видео — так информация усваивается намного лучше.
Что будем разбирать:
Какие ИИ-сервисы существуют и где их искать
Что они умеют реально, а что только в рекламе
Как решать с их помощью повседневные задачи — от написания поздравления до рабочих отчетов
Какие вопросы можно решить, а за что пока лучше не браться
Для кого это?
Посты ориентированы на тех, кто либо вообще не работал с этими штуками, но хочет разобраться, либо пробовал чуть-чуть, но дальше пары запросов не ушел. Я хочу показать, что этот «страшный зверь» вполне пушистый, если знать, как его гладить.
Формат простой: Пост = немного теории + понятная инструкция, чтобы можно было сразу повторить и получить результат.
Всё будет бесплатно! Но если захотите поддержать автора копеечкой — буду искренне благодарен. Коплю на первый в жизни компуктер с видеокартой (за 32 годика так и не стал обладателем такого чуда-техники, увы).
В комментариях буду отвечать на вопросы по мере появления свободного времени. Есть пожелания по темам? Пишите, внесу в список и обязательно раскрою!
В общем, помогу вам приручить этого зверя, если кто с ним еще не знаком.
Что это такое на практике?
Для нас с вами ИИ и нейросети — это обычные сайты и приложения. Представьте: есть сервисы, куда вы заходите, пишете запрос обычным языком — например, «Сделай красивое объявление о продаже дивана» или «Объясни дроби как пятикласснику» — а в ответ получаете готовый текст, картинку, план или даже код.
Вот эти умные помощники и есть самые заметные для обычного человека проявления искусственного интеллекта.
Что такое ИИ по-простому?
Искусственный интеллект — это программы и сервисы, которые пытаются имитировать то, что делает наш мозг: понимать, что мы хотим, и подбирать полезный ответ. Он читает тексты и улавливает смысл, анализирует картинки, делает прогнозы, учится на примерах. Какие-то сервисы делают это лучше, какие-то хуже. Что-то с текстом лучше работает, что-то с аналитикой, другое с графикой.
Важно понимать: ИИ не думает как человек и не осознаёт себя. Это сложная математика + много данных + хитрые алгоритмы не менее хитрых разработчиков. Но со стороны иногда кажется, что оно прям думает.
Примеры ИИ, с которыми вы уже сталкивались:
Автодополнение текста в мессенджерах
Фильтр спама в почте
Рекомендации фильмов (YouTube, Окко, Кинопоиск)
Яндекс Навигатор, который строит маршрут с учетом пробок
А что такое нейросети?
Если ИИ — это общее название (как слово «транспорт»), то нейросеть — это конкретный вид транспорта (как «автомобиль»).
Нейросеть — это программа, устроенная по принципу «много-много маленьких узлов (нейронов), соединённых между собой». Ей показывают примеры, и она постепенно учится находить закономерности.
Простая аналогия: вы показываете ребенку тысячу картинок котов и собак. Сначала он путается, но со временем улавливает: «ага, вот это уши, вот морда, вот так выглядит кот, а вот так — собака». Нейросеть делает то же самое, только быстрее и на гигантских объёмах данных.
Какие бывают популярные ИИ-сервисы?
1. Текстовые ИИ (чат-боты)
Сайты, где можно написать задачу, а они отвечают текстом:
Придумать пост, письмо, объявление
Помочь с учебой или работой
Упростить сложный текст или наоборот
Сгенерировать идеи и планы
2. Генераторы картинок
Пишете «нарисуй кота-космонавта в стиле комикса» — получаете картинку. Можно делать арты, иллюстрации, обложки, концепты.
3. Голос и аудио
Озвучка текста голосом диктора
Расшифровка аудио в текст
Изменение и улучшение звука
4. Видео-ИИ
Пока сыроватое направление, но уже умеют генерировать короткие видео, менять фон и создавать «говорящие головы».
5. Рабочие инструменты
Помощь с таблицами и формулами
Анализ документов
Создание резюме и писем
Главное, что нужно понять: во всех случаях для вас картина одинаковая — есть сайт/приложение + поле ввода + ваша задача. Формулируете запрос — ИИ делает за вас часть рутинной работы.
Если дочитали до конца — вы уже знаете больше большинства!
В следующих постах разберём:
Как выбирать ИИ-сервисы (чтобы не нарваться на фигню)
Как правильно писать запросы, чтобы получать нормальные результаты
Реальные примеры для работы, быта, учёбы, творчества
Есть конкретный вопрос или ситуация? Пишите в комментариях — либо отвечу сразу, либо сделаю отдельный пост с примерами!
Решил поднять тему, которая в последнее время меня прям выводит из себя. Понадобилась, допустим мне, программа для какой-то простой задачи. Ну, видео обрезать, pdf сжать или схему нарисовать. Пишешь в поисковике "бесплатная программа для...", и начинается настоящий мазохизм. Первые две страницы выдачи либо откровенно платный софт, который маскируется под бесплатный (кнопка "Скачать бесплатно" ведет на пробную на 7 дней, а то и меньше), либо какие-то онлайн-сервисы. А я, может, не хочу грузить свои документы в облако или зависеть от скорости интернета и сайта, который может в один момент переобуться за одну ночь. Мне нужна именно локальная программа, полноценный exe-файл, чтобы софт стоял на компьютере и работал автономно.
Такое ощущение, что нормальный opensource или просто честный freeware специально прячут или пессимизируют в поиске. Чтобы найти действительно бесплатную утилиту без водяных знаков на пол-экрана и скрытых подписок, приходится перерывать кучу мусорных статей типа "Топ-10 лучших бесплатных программ", где 10 из 10 на самом деле платные.
Единственное, что сейчас хоть как-то спасает мою ситуацию нейросети с функцией "глубокого поиска". Вот они ищут информацию и выдают конкретные названия подходящих программ, а не рекламные подборки. Обычные поисковики уже просто не справляются, а ИИ хотя бы понимает контекст, что мне не нужны триалы или онлайн-конвертеры, а именно локальные программы.
