Long story short: он собрал рабочий, визуально приятный и очень надежный сервис по планированию питания не будучи экспертом в создании продукта. Просто положился на нейронки. Хорошая новость в том, что вы тоже так можете. Плохая… Давайте посмотрим, будет ли плохая.

Мотивацию опускаем. Всем нужен нормальный планировщик питания, чтобы наконец перестать есть за троих, наладить режим и начать помещаться в зеркале. Да, этот абзац поймут только представители царского дома Пухлорожденных. Изначально худых крестьян просим не беспокоиться.

Вопрос в другом. Может ли человек с опытом разработки собрать годный сервис за 2,76 доллара? Кстати, откуда они взялись, эти несчастные почти три бакса? Нет, мы не купили ему пирожных. Все проще – это расходы на API от Anthropica. За эти деньги получился сервис, который не просто собирает меню на каждый день, но еще иллюстрирует все позиции не хуже вашей бабуленьки.  Кроме денег понадобился Cursor с моделью Claude 3.7 Sonnet и немного терпения. 

Весь процесс есть на видео, если вы устали читать, но мы продолжим пользоваться буквенным кодом. 

И вы так сможете, если прочитаете эту статью. Да, она о светодизайне.

Конечно, в 2025-м все знают, что нужно использовать нейросети в дизайне, потому что это стильно, модно, экономит силы, деньги и время. Однако не все инструменты просты в использовании, многие требуют если не обучения, как когда-то фотошоп, то по крайней мере, танцев с бубнами и уверенных референсов, потому что по промту «сделай красиво, я подожду» работать не будет (мы проверяли). А значит, для обработки изображений и работы с освещением объектов нужна не только нейросеть, но и талантливый дизайнер, который к ней прилагается.

Наша задача заключалась в том, чтобы изъять из уравнения талантливого дизайнера или, как минимум, сократить время его присутствия в проекте – то есть дать потенциальному клиенту некий рабочий инструмент, с которым он, до определенного момента, может забавляться сам. И тогда мы придумали Светобота.

С одной стороны, это было просто программное решение, которое использовало алгоритмы машинного обучения для анализа изображений и создания дизайнерских проектов по подсветке зданий. С другой – мы хотели обучить его всему, что знаем сами – редактированию изображений, преобразованию фотографий в световые схемы, комбинации лучших цветовых решений, и главное – изобретению множества вариантов для различных пространств.

Многие современные платформы используют ИИ для генеративного проектирования, некоторые боты умеют самостоятельно определять цветовые палитры на основе загруженных фотографий, предлагать гармоничные сочетания, моделировать, как будет выглядеть освещение в помещении или всё здание снаружи, в зависимости от расположения источников света и вообще, они вундеркинды.

Давным-давно, скажем, этим летом, нас посетила удачная мысль включить повсюду свет и озарить ночные города. Так родился проект по обучению нейросети сложному искусству светодизайна.   

Разумеется, мы были не первыми, кто до этого додумался, но поскольку бум ИИ удачно наложился на развитие инфраструктуры и появление новых зданий в разных городах РФ (а еще осень, темно, холодно) – было решено взяться за дело. Светодизайн зданий – сложная область, которая удачно сочетает в себе архитектурное проектирование, инженерные достижения, дизайн и человеческий гений. В помощь последнему мы решили добавить искусственный интеллект. Оказалось, что после долгих тренировок он способен: