Обновить

ГИП литературы: как я проектирую технотриллер вместе с нейросетями

Привет, Хабр! Я инженер-строитель, который с детства рос на Жюле Верне. Но сейчас я решил «построить» не мост, а целый технотриллер.

Моя роль — Главный инженер проекта. Я не «писатель» в классическом смысле, я — режиссёр, который нанял «бригаду» из языковых моделей:

  • ChatGPT — мой редактор и мастер диалогов.

  • Claude — строгий прораб, который следит, чтобы психологическая логика не развалилась.

  • DeepSeek — расчётчик. С ним мы проверяем баллистику, физику разрушений и прочность конструкций (иногда спорим, когда он начинает «цензурить» мой сюжет).

В этом блоге я буду разбирать «кухню»: как из чертежей, расчетов физики и ИИ-скриптов собирается реалистичная история. Без «роялей в кустах» и магии — только холодный расчет и немного литературного творчества.

Буду рассказывать про инженерные боли автора: от попыток рассчитать экраноплан в FreeCAD до «разборок» с ИИ, который считает, что я готовлю реальную диверсию на авиабазе (да, было и такое).

Интересно посмотреть на процесс создания истории глазами инженера? Буду рад критике, советам по матчасти и обсуждению того, где проходит грань между реализмом и «перебором».

Вот уже пара готовых статей, для тех, кому интересен процесс

Технотриллер на минном поле: баланс между реализмом, легальностью и законами физики

Писал роман — разработал экраноплан: используем ИИ и FreeCAD для инженерной проработки вымышленной техники

Теги:
Всего голосов 7: ↑5 и ↓2+3
Комментарии4

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации