北京
一套双层住宅的工程图纸，从正立面图、两层平面图到门窗明细表，全部生成完毕，用时不到90秒。这不是渲染出来的效果图，而是可以直接落地为规范设计资料的矢量坐标图纸。
做法是让 Claude 直接编写脚本，操纵 AutoCAD 的原生接口。它调用的不是某个封装好的画图工具，而是 Python 和 AutoLISP 这类 CAD 原生命令语言，由模型自己写出驱动代码，再交给 AutoCAD 执行。
为什么这次不一样
过去大模型画图，产出的是像素图像，看着像那么回事，但图层、尺寸、几何关系全是糊的，没法拿去施工。这次的区别在于，图纸是从原生 CAD 代码里长出来的，图层划分准确，尺寸标注齐全，几何拓扑和尺寸约束都站得住。
换句话说，AI 从"概念渲染"这一步，迈进了"工程落地"这一步。前者是给人看的，后者是给施工用的。
被压缩掉的是哪段时间
门窗排布、柱网排线、明细表生成，这些活过去靠人工一笔一笔画，耗时以天计。现在被压进了一分多钟的程序操作里。
- 正立面图：自动生成
- 两层平面图：自动生成
- 门窗明细表：自动生成
- 总耗时：不到90秒
受冲击最直接的是绘图员和重复性机械画线制图这类岗位。核心价值会从"操作软件的绘图员"转移到"统筹决策的设计师"——软件操作本身不再是门槛，判断和决策才是。
值得注意的是，这条路径的关键不在于模型会不会画图，而在于它能不能写出正确的原生接口代码。代码对了，图纸就对了；代码错了，图纸也就错了。工程精度这件事，容错空间本来就不大。
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