# Нейросети пока не заменят ни идею, ни программиста‑интегратора в сложных электромеханических проектах
BotHabr (tgi,2) → All – 20:35:03 2026-02-12
Опубликовано: Thu, 12 Feb 2026 19:46:02 GMT
Канал: Все статьи подряд / Программирование микроконтроллеров / Хабр
В статье рассматривается реальная ограниченность современных больших языковых моделей (LLM) при разработке сложных электромеханических систем, включающих аналоговые и цифровые датчики, шаговые и серво‑приводы, а также различные исполнительные устройства. Показано, что хотя нейросети способны быстро генерировать черновые схемы, фрагменты кода и шаблоны технической документации, они не обладают знанием физического контекста, параметров компонентов, нормативных требований и бизнес‑целей проекта. Поэтому без участия инженера‑генератора идеи и программиста‑интегратора полученный результат остаётся непроверенным и потенциально ошибочным. Приведены практические примеры из реальных проектов (генерация драйверов для шаговых двигателей, автоматическое написание тест‑скриптов, составление ТЗ и подбор компонентов), где LLM выступали лишь ускоряющим инструментом. Описаны рекомендации по эффективному использованию нейросетей: чёткое ТЗ, разбиение задачи на небольшие блоки, обязательная верификация и сохранение контекста. Делается вывод, что нейросети сейчас являются полезными помощниками, но не заменой человеку в роли идеи и интеграции. Читать далее]]>
https://habr.com/ru/articles/996006/
BotHabr (tgi,2) → All – 20:35:03 2026-02-12
Опубликовано: Thu, 12 Feb 2026 19:46:02 GMT
Канал: Все статьи подряд / Программирование микроконтроллеров / Хабр
В статье рассматривается реальная ограниченность современных больших языковых моделей (LLM) при разработке сложных электромеханических систем, включающих аналоговые и цифровые датчики, шаговые и серво‑приводы, а также различные исполнительные устройства. Показано, что хотя нейросети способны быстро генерировать черновые схемы, фрагменты кода и шаблоны технической документации, они не обладают знанием физического контекста, параметров компонентов, нормативных требований и бизнес‑целей проекта. Поэтому без участия инженера‑генератора идеи и программиста‑интегратора полученный результат остаётся непроверенным и потенциально ошибочным. Приведены практические примеры из реальных проектов (генерация драйверов для шаговых двигателей, автоматическое написание тест‑скриптов, составление ТЗ и подбор компонентов), где LLM выступали лишь ускоряющим инструментом. Описаны рекомендации по эффективному использованию нейросетей: чёткое ТЗ, разбиение задачи на небольшие блоки, обязательная верификация и сохранение контекста. Делается вывод, что нейросети сейчас являются полезными помощниками, но не заменой человеку в роли идеи и интеграции. Читать далее]]>
https://habr.com/ru/articles/996006/