SA lab

ГАЙД ПО AI
для архитекторов

От первого исследования до архитектурной концепции с AI-агентом

26–27 сентября · 10:00 МСК
5 часов онлайн · два дня
Codex • Rhino • GPT Image 2.5 • Nano Banana 2 • Weavy Codex • Rhino • GPT Image 2.5 • Nano Banana 2 • Weavy Codex • Rhino • GPT Image 2.5 • Nano Banana 2 • Weavy

26 и 27 сентября

Онлайн

Для новичков

8 500 ₽

От первого исследования до архитектурной концепции с AI-агентом

У архитектурной идеи длинный путь: понять место, прочитать бриф, найти форму, проверить её в модели, показать атмосферу, создать нарратив и собрать подачу. На воркшопе мы пройдём путь от первого исследования до архитектурной концепции с AI-агентом.

Вместе с агентом в Codex (Astra) свяжем исследование, 3D-моделирование и визуализацию в единый процесс. Для исследования используем Perplexity, для работы с 3D — Rhino, для создания изображений — Nano Banana 2 и GPT Image 2.5. Покажем, как управлять задачами напрямую в Codex и через Telegram-бота. Соберёте рабочий воркфлоу, который сможете адаптировать под свои задачи.

На этом воркшопе мы рассказываем о методологии работы с AI, которая не привязана к выходу новой нейронки, а создаст фундамент интеграции в практику.

Linha do Horizonte

Работать будем с реальным местом и проектной задачей. На примере конкурса ARCH CHALLENGE: Linha do Horizonte придумаем жилой комплекс в Сидаде-Велья, на острове Сантьягу. Рельеф, океан, исторический контекст, свет и тень здесь влияют на архитектуру. AI-агент будет работать с данными, моделировать и создавать визуализации, а вы научитесь контролировать процесс.

13 изображений проекта · Нажмите, чтобы рассмотреть

Программа воркшопа

5 часов за два дня. На примере архитектурного проекта Linha do Horizonte пройдём путь от исходных материалов до проектного предложения.

День 1 · 26 сентября

Как организовать работу с ИИ-агентами?

  1. Что такое ИИ-агенты и как они работают?

    Разберём, как агент понимает задачу, использует инструменты и проверяет результаты.

  2. Что такое Codex и как применять его в проектировании?

    Познакомимся с работой в проектной папке: анализом документов, изображений и созданием материалов.

  3. Что такое API и как подключать к Codex разные нейросети?

    Разберём принцип работы API и на подготовленном примере покажем настройку обращения к внешним моделям из Codex.

  4. Как ставить задачи агенту и управлять его действиями?

    Научимся задавать цели, ограничения и критерии результата, давать обратную связь и корректировать работу.

  5. Зачем нужен AGENTS.md?

    Сформулируем правила работы с проектом: что сохранять, что проверять и как фиксировать решения.

  6. Как превратить папку с материалами в базу знаний?

    Соберём связанную wiki из брифа, фотографий и чертежей, отделим факты от предположений и сформулируем проектные задачи.

День 2 · 27 сентября

Как перейти от брифа к проектному предложению?

  1. Как разработать концепцию вместе с агентом?

    Проследим развитие реального проекта, предложим варианты и выберем направление по требованиям брифа.

  2. Как проверить идею в 3D-модели Rhino и сопоставить её с программой?

    Построим 3D-модель в Rhino с помощью агента, проверим объёмы и пространственные связи. Сопоставим концепцию с составом помещений, площадями и ограничениями участка.

  3. Как управлять генерацией изображений в Nano Banana 2 и GPT Image 2.5?

    Определим роль каждого референса и научимся менять отдельные свойства проекта, сохраняя основную идею.

  4. Как создавать визуализации, видео и 3D с помощью Weavy?

    Познакомимся с процессом работы в Weavy и разберём переход от статичного изображения к видеопрезентации проекта. Познакомимся с генерацией 3D-моделей с помощью Hunyan и Tripo.

  5. Как находить ошибки и согласовывать разные изображения проекта?

    Сравним планы, разрезы и визуализации, выявим противоречия и сформулируем точечные исправления.

  6. Как собрать убедительное проектное предложение?

    Объединим концепцию, схемы и изображения в последовательный рассказ, сохранив решения и открытые вопросы в wiki.

В завершение познакомимся с инструментами собственной разработки SA lab для сквозного проектирования с помощью агентов, связывающих работу в разных программах.

Куратор

Степан Кухарский

Степан Кухарский

Привет! Меня зовут Степан Кухарский. Я архитектор и вычислительный дизайнер, более 10 лет использую алгоритмы в работе с городскими территориями, общественными пространствами, зданиями, разрабатываю игры и виртуальную архитектуру.

Я люблю делиться опытом и преподаю на международных площадках и конференциях: DigitalFUTURES, CDRF, eCAADe, LiveAacademy.

Более 500 студентов из 22 стран прошли мои курсы по параметрическому дизайну и цифровым технологиям.

На занятиях я выстраиваю дружелюбную атмосферу, открытую для экспериментов и неожиданных решений.

Проекты

Примеры работ, созданных с использованием AI командой SA lab

Студенческий проект 1 Студенческий проект 2 Студенческий проект 3 Студенческий проект 4 Студенческий проект 5 Студенческий проект 6 Студенческий проект 7 Студенческий проект 8

Для кого этот воркшоп?

Архитекторы

Которые хотят интегрировать AI в проектирование и оставаться конкурентоспособными

Дизайнеры

Стремящиеся расширить инструментарий и ускорить рабочий процесс

Студенты

Желающие получить навыки, которые усилят портфолио

Что вы получите

  • Методологию работы с AI в проектировании
  • Навык постановки задач и управления AI-агентом
  • Реальный проект для портфолио
  • Рабочий воркфлоу, который можно адаптировать под свои задачи
  • Связанную wiki с материалами и решениями проекта

Технические требования

  • Ноутбук или ПК с выходом в интернет
  • Базовые навыки работы с компьютером
  • Желание экспериментировать
  • Доступ к Codex и используемым AI-инструментам

Забронируйте место на воркшопе

26 и 27 сентября · 10:00 МСК · Онлайн · Для новичков · 8 500 ₽

Мы на связи

hello@salab.org
@salab.daily