AI и автоматизация
Какая нейросеть пишет код AutoLISP для AutoCAD в 2026
# Какая нейросеть пишет код AutoLISP для AutoCAD в 2026
Если вы архитектор или проектировщик и устали вручную нумеровать точки, переименовывать блоки или массово править атрибуты в DWG — рано или поздно вы задумываетесь: какая нейросеть пишет код AutoLISP для AutoCAD действительно хорошо? Ответ короткий: в 2026 году с этой задачей лучше всех справляется Claude от Anthropic, на втором месте — GPT-5 от OpenAI, на третьем — Gemini 2.5 Pro от Google. Но дьявол, как всегда, в деталях. В этой статье мы разберём, почему именно Claude стал стандартом для генерации AutoLISP-скриптов в архитектурных бюро, как мы в ЛЭНДПРОДЖЕКТ используем AI-агентов для автоматизации AutoCAD и Revit на боевых проектах, и что нужно знать, чтобы нейросеть не «галлюцинировала» функции, которых нет в реальном API.
Почему AutoLISP до сих пор актуален
AutoLISP — это диалект языка Lisp, встроенный в AutoCAD ещё в 1986 году. Прошло сорок лет, появились Visual LISP, .NET API, ObjectARX, AutoCAD теперь умеет работать с облачными сервисами и BIM-моделями, а проектировщики по всему миру всё равно открывают редактор VLIDE и пишут на нём короткие команды-помощники. Почему?
- AutoLISP запускается прямо в командной строке AutoCAD. Не нужно компилировать, не нужно настраивать Visual Studio, не нужно перезапускать программу. Скопировал, нажал Enter — работает.
- Это самый прямой доступ к командам AutoCAD. Любая команда, которую вы вводите вручную (LINE, COPY, ROTATE), доступна через `(command "_LINE" ...)`. AutoLISP по сути — это макроязык, заточенный под чертёж.
- Низкий порог входа. Чтобы написать полезную утилиту в 50 строк, не нужно быть программистом. Скобочный синтаксис непривычен, но логика простая.
- Огромная база легаси-кода. В архивах любого проектного бюро лежат сотни LSP-файлов, написанных за 20 лет. Их проще дополнять, чем переписывать на C# или Python.
Именно поэтому, когда нейросети научились генерировать код, AutoLISP стал одной из первых ниш, где AI начал реально экономить часы работы архитекторов и инженеров.
Какая нейросеть пишет код AutoLISP для AutoCAD лучше всех
Мы в ЛЭНДПРОДЖЕКТ протестировали топовые языковые модели на одной и той же задаче: «Напиши команду PPT, которая просит пользователя кликнуть на точку, ставит туда BLOCK с атрибутом NUMBER и автоматически инкрементирует значение для следующего клика». Простая утилита — но она проверяет сразу несколько вещей: знание `entmake`, работу с атрибутами, корректное использование `getpoint`, обработку Esc и счётчик в глобальной переменной.
Claude (Anthropic) — лидер по AutoLISP
Claude в версиях Sonnet 4.6 и Opus 4.7 показал лучший результат. Сгенерированный код:
- Запустился с первого раза без ошибок.
- Корректно обработал нажатие Esc через `(if (not (setq pt (getpoint ...))))`.
- Использовал `entmakex` для атрибутивных блоков с правильным DXF-кодом 66.
- Сохранял счётчик в глобальной переменной с префиксом `*` — по соглашению AutoLISP-сообщества.
- Добавил undo-группу через `(command "_.undo" "_begin")` и `(command "_.undo" "_end")`, чтобы вся серия точек откатывалась одним Ctrl+Z.
В сложных задачах — работа с selection sets через `ssget`, парсинг ассоциативных списков сущностей, манипуляции с layouts и viewports — Claude стабильно выдаёт код, который запускается без правок в 80–90% случаев.
GPT-5 (OpenAI) — второе место
GPT-5 пишет AutoLISP уверенно, но чаще ошибается в специфических нюансах. Типичные проблемы:
- Путает `entmake` и `entmakex` (вторая возвращает ename, первая — список).
- Иногда использует устаревшие функции из Visual LISP, которые работают только в полной AutoCAD, но не в AutoCAD LT.
- Реже добавляет undo-группы, и студенты потом матерятся, что один Ctrl+Z откатывает только последний блок.
В целом — рабочий инструмент, особенно для простых утилит. Но на длинных скриптах (200+ строк) надёжность падает.
Gemini 2.5 Pro (Google) — третье место
Gemini справляется с типовыми задачами, но заметно слабее в редких API-вызовах. Часто галлюцинирует функции `vla-` (ActiveX-обёртки) с неправильными именами свойств, что даёт ошибку «no function definition». Подходит для генерации шаблонов и комментариев, но финальную отладку приходится делать руками.
Локальные модели (Llama, Qwen, DeepSeek)
Открытые модели в 2026 году подтянулись, но AutoLISP — слишком узкая ниша. В обучающих корпусах его мало, поэтому даже DeepSeek-Coder V3 регулярно выдумывает несуществующие функции. Для типовых конструкций — пойдёт, для production-кода в проектном бюро — пока нет.
Почему именно Claude мы выбрали в ЛЭНДПРОДЖЕКТ
В нашем бюро мы используем Claude как основную нейросеть для генерации скриптов под AutoCAD и Revit с 2025 года. Причин несколько:
- Длинный контекст (1 миллион токенов). Можно загрузить весь LSP-файл проекта целиком вместе с документацией к API и попросить дописать новую команду в едином стиле с существующими. Никаких «забыл, что было выше».
- Понимание соглашений сообщества. Claude знает, что глобальные переменные начинаются с `*`, что префикс `c:` делает функцию командой AutoCAD, что `(princ)` в конце прячет возвращаемое значение от пользователя. Эти мелочи отличают «работает» от «выглядит профессионально».
- Точность с DXF-кодами. При работе с `entmake` и ассоциативными списками сущностей AutoCAD каждая ошибка в DXF-коде (10 — точка вставки, 40 — высота текста, 50 — угол поворота) приводит к молчаливому игнорированию. Claude знает справочник DXF почти наизусть.
- Объяснение, а не только код. При запросе «почему этот скрипт падает на больших чертежах» Claude не просто меняет код, а объясняет, что `ssget "_X"` загружает все объекты в память, и предлагает разбивку на батчи.
В нашей команде агентов на базе Claude один из них — АРХИТЕКТОР — отвечает именно за генерацию AutoLISP, .NET-плагинов для AutoCAD и Python-скриптов под pyRevit. Архитектор формулирует задачу на русском, агент пишет код, через AutoCAD Bridge (наш собственный .NET-плагин) код загружается и выполняется на реальной модели, результат возвращается обратно. Цикл «идея → работающий скрипт» — 2–5 минут вместо часа ручного программирования.
Типичные задачи, которые мы автоматизируем нейросетью
Чтобы было понятно, насколько это применимо в реальной практике, перечислим, что AI-агенты ЛЭНДПРОДЖЕКТ генерируют на AutoLISP каждую неделю:
Нумерация и переименование
- Команда PPT — последовательная нумерация точек с автоинкрементом.
- Команда PT — нумерация с произвольной начальной цифрой и шагом.
- Команда SPT — выбрать существующие блоки и перенумеровать их в порядке клика.
- Команда OPT — обновить атрибут NUMBER у выбранных блоков по новой формуле.
- Команда PMT2 — двойная нумерация (этаж-помещение, например 2-15) с диалогом.
Эти пять команд закрывают 80% рутины при оформлении генплана коттеджного посёлка или планировки этажа жилого дома.
Работа с блоками и атрибутами
- Массовая замена значения атрибута во всех блоках на чертеже.
- Извлечение атрибутов в CSV или Excel.
- Подмена устаревшего блока на новый с сохранением координат, поворота и масштаба.
- Конвертация атрибутов в текст и обратно при импорте чужого DWG.
Слои, типы линий, цвета
- Перевод выбранных объектов на нужный слой по правилам (стены — A_WALL, оси — A_AXIS).
- Массовое создание слоёв из шаблона ПП87 для рабочей документации.
- Выгрузка списка слоёв в TXT для контроля наименований.
Геометрические операции
- Построение сетки осей по DXF-данным из таблицы.
- Расстановка УГО (условных графических обозначений) розеток, светильников, выключателей по равномерной сетке внутри помещения.
- Подсчёт площадей замкнутых полилиний с группировкой по слоям — основа для расчёта ТЭП.
Подготовка к выгрузке
- Проверка, что все блоки лежат в нулевом слое внутри определения (требование заказчика).
- Очистка чертежа от proxy-объектов, которые тянутся из старых .dwg.
- Замена шрифтов на ГОСТ-совместимые перед отправкой PDF.
Каждая такая утилита — это 30–150 строк AutoLISP. Написать вручную опытному архитектору — час-два. Сгенерировать через Claude и отладить — 5–15 минут.
Как правильно ставить задачу нейросети для AutoLISP
Опыт показывает: качество AI-кода на 70% определяется тем, как сформулирована задача. Вот наши правила для запросов к нейросети:
Указывайте версию AutoCAD
«Напиши скрипт для AutoCAD 2025» — это важно, потому что в LT нет ActiveX, в полной версии — есть. В 2025-й добавлены 64-битные хэндлы (формат `(handent ...)`), и старые скрипты без правок падают.
Описывайте сценарий «как это будет использоваться»
Не «нумерация точек», а «архитектор кликает в чертеж, в каждой точке появляется блок MARK с атрибутом NUMBER, который начинается с 1 и инкрементируется. Если архитектор нажал Esc — команда корректно завершается без ошибок».
Просите undo-группу и обработку ошибок
Любой production-скрипт в AutoCAD должен:
- Открываться `(command "_.undo" "_begin")` и закрываться `(command "_.undo" "_end")`.
- Сохранять и восстанавливать пользовательские настройки `OSMODE`, `CMDECHO`, `CLAYER`.
- Иметь `*error*` хэндлер, который выводит понятное сообщение и не оставляет undo-группу открытой.
Если не попросить — Claude иногда ленится и пропускает.
Дайте пример существующего кода
Если в бюро уже есть LSP-файл со стилем оформления (комментарии, регистр имён, структура), приложите его к запросу. Claude подхватит стиль и допишет команду в едином виде. Это особенно важно при работе с большими библиотеками скриптов на 5000+ строк, накопленными за годы работы.
Тестируйте на маленьком DWG, а не на боевом проекте
Любой сгенерированный код запускайте сначала на тестовом чертеже с парой объектов. AI может ошибиться в DXF-коде или забыть про блокировку слоя — и вместо 10 точек у вас обновятся 10 000 атрибутов. Откатить можно, но нервы сэкономите.
Связка AutoLISP, Dynamo и Revit через нейросеть
В ЛЭНДПРОДЖЕКТ мы работаем по полному циклу — от эскизного проекта до рабочей документации и авторского надзора. AutoCAD используем для генплана, ситуационных схем, разделов ПОС и ОДИ, ВК, ЭОМ. Revit — для архитектурных и конструктивных моделей жилых комплексов, общественных зданий, реконструкции и интерьеров. Между ними — Dynamo для параметрических операций и наш собственный мост на C#, который связывает оба пакета с AI-агентом.
Сценарий из практики: проектировщик на этапе РД жилого комплекса формирует ведомость окон в Revit. AI-агент генерирует Python-скрипт для Dynamo, который выгружает параметры окон в Excel. Параллельно второй скрипт на AutoLISP обновляет блоки окон в плановой подоснове AutoCAD по этим же данным. Цикл «изменение в модели → согласование в чертежах» — минуты вместо часов.
Аналогичные связки работают в посёлках ИЖС (генплан в AutoCAD ↔ типовые дома в Revit), в реконструкции (обмерочные чертежи в AutoCAD ↔ BIM-модель существующего здания), в интерьерах (планировка с расстановкой мебели ↔ спецификация). Везде ядро — нейросеть, которая пишет код-связку под конкретную задачу.
Чего нейросеть пока не умеет в AutoLISP
Чтобы быть честными: AI — не серебряная пуля. Вот что Claude и любая другая нейросеть пока делает плохо:
- Сложные ActiveX-операции. Когда нужно копаться в `vla-get-Application`, `vla-get-Documents`, работать с событиями — модели путаются в иерархии объектов. Помогает приложить кусок документации к запросу.
- Работа с прокси-объектами и пользовательскими сущностями. Если в чертеже есть объекты от вертикальных приложений (Civil 3D, Plant 3D), AutoLISP видит их как proxy. Нейросеть редко знает, как корректно с ними работать.
- Локализация под разные языки AutoCAD. Команды в русской версии (`_ОТРЕЗОК` vs `LINE`) — ловушка. Всегда просите префикс `_` для англоязычных имён, иначе скрипт сломается на немецкой или французской версии.
- Производительность на огромных чертежах. Скрипт, который работает 1 секунду на 100 объектах, может работать 5 минут на 100 000. Оптимизация (отключение `cmdecho`, `nomutt`, использование `vlax-for` вместо `entnext`) часто требует ручной правки после AI.
Вывод: AI меняет работу архитектора, но не отменяет её
Мы в ЛЭНДПРОДЖЕКТ убеждены: к 2027 году каждый проектировщик в нормальном бюро будет работать в паре с AI-агентом, который генерирует AutoLISP, Python и .NET-код по запросу на естественном языке. Это не заменит архитектора — наоборот, освободит его от рутины и даст время на главное: на архитектуру.
Сегодня лучшая нейросеть для AutoLISP — Claude от Anthropic. Завтра, возможно, появится что-то быстрее. Но принцип останется: AI пишет код, человек ставит задачу и принимает результат. И чем точнее вы умеете формулировать, тем больше пользы извлекаете из нейросети.
Если вам нужно спроектировать жилой комплекс, коттеджный посёлок, общественное здание, провести реконструкцию или сделать дизайн интерьера — мы используем все эти AI-инструменты в ежедневной работе. Полный цикл (ЭП → П → РД → авторский надзор), BIM в Revit, AutoCAD с нашими библиотеками AutoLISP-команд, Dynamo, собственные AI-агенты на базе Claude.
Закажите проект в ЛЭНДПРОДЖЕКТ: https://landproject.net — проконсультируем по составу работ, срокам и стоимости. Архитектура без иллюзий, проектирование без рутины.