Многие инженеры используют генеративный ИИ для самых разных задач: создания прототипов, внутренних инструментов, дашбордов и даже изучения нового материала. Стиль, которым LLM обычно объясняют вещи, воспринимается тяжело — слишком упрощённо, а в сочетании с обилием эмодзи ещё и раздражает.
Во время анализа новых узких мест в ИИ-инфраструктуре, способных замедлить строительство дата-центров, обнаружился пробел в понимании многих аспектов производства чипов. Возникла идея: что если существовала бы игра, проводящая через весь процесс изготовления чипа на фабрике? Такой способ обучения должен закрепляться лучше — концепции связываются с конкретными объектами внутри игры. Идея была опробована на практике и сработала на удивление хорошо.
Процесс
Вместо того чтобы просто просить ИИ объяснить тему, используется следующая последовательность действий:
- В режиме планирования (с помощью Claude Code или OpenCode) модели ставится задача построить базовые знания по теме X.
- Затем модель просят проверить точность построенной на предыдущем шаге базы знаний.
- Далее следует запрос на создание симуляции этой темы в виде низкополигональной анимации в стиле RollerCoaster Tycoon. Добавляются и требования по UX: страница должна корректно отображаться и на больших, и на маленьких экранах, должны быть элементы управления для остановки процесса в любой момент и так далее.
- Готовый результат заливается в новый репозиторий, для которого включается GitHub Pages.
Результат
На выходе получается красивая анимация, полностью точная и свободная от галлюцинаций модели. Такой метод работает значительно лучше, чем чтение бесконечных материалов из поисковика или попытки переварить очередной список тезисов, выданный языковой моделью.
Этот подход был применён специально для изучения производства чипов — результат опубликован на сайте ChipTycoon. Пользователь следит за вагонеткой от момента, когда собирается кварцевый песок, до момента, когда готовый чип доставляется в дата-центр.
Визуально можно наблюдать за вагонеткой и тем, как она меняется на каждом этапе. Из-за низкополигональной графики некоторые детали теряются, но такой подход всё равно хорошо показывает, как продукт трансформируется, проходя через множество этапов производственного процесса.
Как улучшить подход
Если низкополигональный дизайн требует слишком много воображения, чтобы представить, что происходит с грудой кварцевого песка после печи, ситуацию можно исправить с помощью навыка для преобразования изображений в 3D-объекты, а затем встроить полученные объекты в симуляцию. Так дизайн становится точнее.
Также в симуляцию можно добавлять задания. Попытки ответить на вопросы о предыдущем этапе производственного процесса значительно улучшают запоминание материала. Интуитивно понятные головоломки тоже помогают усваивать информацию лучше.
Помимо ChipTycoon, созданы и другие подобные проекты: