Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы.

Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот. Сам.

Более того, теперь ИИ забирает на себя не только объемную геометрию, но и плоскую документальную рутину. Ему можно делегировать создание чертежа, автоматическое заполнение штампа и экспорт результата в DXF одним запросом.

Ключевое изменение здесь в том, что агент теперь держит в голове состояние модели на каждом шаге. Он понимает в каком документе находится, на какой стадии построения работает, какую грань или какой feature нужно взять в следующей операции, что именно изменилось после команды и какие свойства получились у детали в итоге.

Например:

Можно взять уже открытую деталь, спросить у неё текущее состояние через get_3d_context и узнать, что базовое тело уже создано, а в дереве висит 11 элементов. Агенту не нужно угадывать или строить всё с нуля - он понимает, на каком этапе находится модель, и сразу переходит к следующим шагам.

Можно не высчитывать координаты плоскостей вручную. Инструмент resolve_selection_3d по описанию сам находит нужную грань (например, «верхняя плоская») и возвращает её системный идентификатор. Агент просто берёт эту ссылку, ставит на неё новый эскиз и делает вырез точно там, где нужно.

Можно убедиться, что команды не просто улетели в пустоту, а реально сработали. Тул list_feature_tree_3d отдаёт агенту список шагов: базовый эскиз, выдавливание, вырез, отверстие, фаска. То есть ИИ доводит деталь до конкретной истории построения, которую вы потом можете открыть руками и проверить.

У индустрии есть любимая форма самоуспокоения. Каждый раз, когда речь заходит про AI в разработке, люди начинают обсуждать качество кода. Смотрят на демки, ловят модель на галлюцинации, смеются над кривыми PR, вспоминают, что она не понимает бизнес-контекст, и на этом месте выдыхают. Кажется, что профессия снова отбилась. Ну да, игрушка интересная, местами полезная, местами смешная, но до реальной инженерной работы ей еще бесконечно далеко.

Легко поддаться этому успокоению, вспомнив первые версии Claude, Copilot или ChatGPT. Многие говорят, что это просто очередной инструмент, как экскаватор вместо лопаты. Ошибка этой аналогии в том, что Copilot - это действительно экскаватор, которым управляет человек. Но агентные системы, работающие в цикле CI/CD, это не инструмент. Когда у вас появляется система, способная самостоятельно делать десятки итераций проверки и исправления за секунды, без участия человека, единица человеческого труда меняется необратимо.

Мне кажется, в этот момент люди смотрят мимо главного.

Скажу прямо. Под угрозой оказалась сама суть ежедневной рутины большинства инженеров. Тот процесс, когда вы получаете задачу, лезете в кодовую базу, руками вносите основную массу изменений, сами крутите цикл правок и доводите все до финального результата. Эта привычная модель труда больше не выглядит жизнеспособной.

И проблема здесь глубже, чем очередной скачок в генерации кода.

Бывает так: ушёл на тренировку, сел в кафе, поехал куда-то. В голове крутится задача, которую хочется уже добить. Раньше приходилось ждать, пока вернёшься за стол. Теперь нет.

Codex Remote даёт браузерный интерфейс к Codex CLI на вашей машине. Открываешь с телефона, управляешь сессией, видишь изменения файлов до того, как они применились. Машина работает у тебя дома или на работе, ты где угодно.

Есть также возможность просматривать незакомиченные изменения в git'е в самом диалоге с моделью.

У меня три ChatGPT-аккаунта. На каждом свои лимиты, своя история, свои причины существовать. И на каждом они кончаются в самый неподходящий момент.

Переключаться вручную то ещё удовольствие. Особенно когда работаешь через Codex CLI или OpenCode и хочешь просто писать код, а не следить за тем, на каком аккаунте сейчас крутится запрос.

Именно под эту боль и написан codex-lb.

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.