用 GPT-4 和 Claude Opus 控制等离子切割机：AI 直接生成 G-Code 的三年实验

AI 驱动的等离子切割

所以今天（2023 年 4 月）我有了这个想法——也许我应该让 AI（GPT-4）控制我的 CNC 等离子切割机！

先说明一下，CNC 等离子切割机是一种工业机器人，切割钢板就像切黄油一样。  这个 AI 是 OpenAI 的 GPT-4，它并没有专门为此训练——它只是一个大型语言模型，可能在网上见过一些例子。  众所周知，这个 AI 会自信地出错并产生幻觉输出。  

把一个工业机器人的控制权交给一个语言模型，没什么坏处，对吧？  我是说，上面的 gif 展示了它对 10 号钢做了什么。

典型的工作流程是在制图软件（CAD）中设计你的零件，然后使用不同的软件（CAM）生成刀具路径（G 代码）。  等离子切割机随后只需遵循该 G 代码中的指令。

所以我让 GPT 跳过所有这些，直接为一个标牌生成一些 G 代码：

幸好 GPT 有一些防护措施，不愿意接受这个请求。

但字里行间看，似乎反对的理由不是这个请求太疯狂，而是标牌太复杂了。  在几次改写我的请求后，我让它生成了一些 G 代码：

大概正确的下一步应该是做一些验证工作，但我跑到车间开始设置机器了！  令人惊讶的是，代码第一次尝试就加载成功了：

如果代码在语法上有效，那它一定安全，对吧？  让我们开始吧！

它对“GPT”的诠释很随意，但我还挺喜欢的。  

它出错的一个原因是 GPT-4 没有视觉系统 ——它不知道物体的形状—— 它完全通过预测哪个词最可能跟在其他词后面来工作。  它也确实有一些技术错误——没有在每次穿孔时设置初始高度，导致“T”有点乱，而且切割路径中间莫名其妙地出现了 30 秒的停顿。  但没有人受伤，所以我就当它是胜利了！

2026 年 1 月更新

交给 Claude Opus 4.5 Extended 的提示词：

周五快乐！附上两个文件。  这个 PDF 是我大约三年前做的一个实验，使用 LLM 直接为我的等离子切割机编写 G 代码。结果还行——你可以在输出中看到它在形状方面确实很吃力，甚至没能对 T 实现高度控制，但它确实写出了有效的 G 代码。

过去三年我们取得了长足的进步！  第二个文件是我上周切割的一个简单示例形状，16 号钢。  Hypertherm 45XP 在 Langmuir Crossfire Pro 工作台上。你能做一个标牌来展示现在 LLM 进步了多少吗？我觉得只写 Claude 太简单了——也许可以玩点花样？

这个标牌有一些问题（倒角是反的），但清晰可读——比过去三年有了很大改进。我特别喜欢这个标牌呼应了我 2023 年最初的标牌提案：“这是个糟糕的主意”……

2026 年 9 月更新

这次我只是把本页的 URL 发给 Opus 5.5 Max，并附上提示词：

好了，是时候炫耀一下了。更新：https://www.deldiosglasshouse.com/stuff-weve-made/ai-g-code

人们争论 LLM 是否在进步，但在我看来，巨大的飞跃是 2025 年底的推理模型，以及 2026 年 3 月发生的那些事——那时它们在编程上超过了我。我觉得这个标牌正好体现了我们现在的处境——它包含了工具使用（编写并运行 Python 代码来生成和调试 g-code），还确保加入了带引入线的镂空字母。它解析了标牌，开了个不错的玩笑，甚至通过网页搜索查了 FireControl 和我的 Hypertherm 45XP 的规格，因为这次我没有给它任何示例代码。

题外话：“terrible”里的字母偏移是我的等离子切割机撞到了材料——文件里的字距是很好的。