GPT-5.6-Sol сам построил вьюер для карт GeoJSON
Саймон Уиллисон помогал Натали собирать карты границ местных органов власти, Community Services District Эль-Гранады и Midcoast Community Council (MCC) в районе Хаф-Мун-Бей, Калифорния. Для этого понадобилось показывать файлы GeoJSON на карте и экспортировать результат в PNG. Уиллисон спросил у GPT-5.6-Sol, какими инструментами для этого воспользоваться, и модель по своей инициативе не подсказала готовое решение, а сама построила такой инструмент. После нескольких итераций с использованием Claude Code для веба и Fable 5.1 получился законченный вьюер GeoJSON-карт с функцией экспорта в PNG.
Отдельная часть истории, сами данные о границах. Уиллисон отмечает, что если попросить ChatGPT Work предоставить границы почти чего угодно, модель извлекает и объединяет файлы из разных государственных источников данных и строит ровно то, что нужно. Так он получил многоугольник для границы Эль-Гранады запросом «хочу многоугольник, который представляет точную границу El Granada GCSD», а границы MCC, запросом с уточнением, что это Midcoast Community Council у Хаф-Мун-Бей. Обе границы затем были показаны одновременно на новом вьюере GeoJSON-карт по общей ссылке.
В источнике не названо конкретное имя получившегося инструмента и не раскрыто, что именно менялось на итерациях с Claude Code и Fable 5.1, описан только исходный запрос и конечный результат.
Ключевые факты
- Саймон Уиллисон собирал карты границ Community Services District Эль-Гранады и Midcoast Community Council у Хаф-Мун-Бей, Калифорния
- GPT-5.6-Sol, вместо того чтобы просто посоветовать инструмент для отображения GeoJSON на карте, сама построила его
- Инструмент довели до готового состояния через итерации с Claude Code для веба и Fable 5.1; итоговый вьюер умеет экспортировать карту в PNG
- ChatGPT Work умеет собирать GeoJSON-границы почти для чего угодно, комбинируя файлы из разных государственных источников данных по текстовому описанию нужной территории
- Обе полученные границы опубликованы одной ссылкой на новом инструменте для просмотра GeoJSON-карт
Почему это важно
История показывает на конкретном примере, как несколько разных ИИ-систем, чат-модель, агент для написания кода и ещё один генеративный инструмент, используются последовательно в одной рабочей цепочке для решения обычной практической задачи: не абстрактная демонстрация возможностей, а реальный рабочий процесс одного разработчика.
Кому это важно
Разработчикам и энтузиастам, интересующимся ИИ-ассистированной разработкой; людям, работающим с геоданными и картами; тем, кто занимается общественными и муниципальными проектами и время от времени нуждается в простых картографических инструментах.
Как это применить
Показанный приём: сначала спросить у чат-модели совет по инструментам для задачи, она может не просто посоветовать, а сразу построить рабочий прототип; затем довести его через агента для кода (в данном случае Claude Code) и ещё один генеративный инструмент (Fable 5.1). Отдельно, для сбора самих геоданных можно попросить модель типа ChatGPT Work словами описать нужную границу или территорию, и она соберёт GeoJSON из государственных источников без ручного поиска файлов.
Можно ли доверять
Источник, личный блог Саймона Уиллисона с его собственным рассказом о своём проекте, фактура полная и внутренне последовательна. При этом это авторское описание без независимого подтверждения: конкретное название итогового инструмента и то, что именно менялось на этапах доработки Claude Code и Fable 5.1, в тексте не раскрыты.
Риски и подводные камни
Получение официальных границ через модель, комбинирующую государственные источники данных, требует проверки результата, модель может неточно совместить или интерпретировать исходные файлы, а в источнике не указано, как автор проверял точность полученных полигонов. Сам процесс описан как личный ad hoc-эксперимент, а не как задокументированный воспроизводимый инструмент.