AI‑помощники в действии: как собрать ESP32‑инфопанель с Claude, Codex и Antigravity

В статье от 6 июля 2026 года на Habr ML Ядулла Абиди провёл эксперимент: собрать небольшую инфопанель на микроконтроллере ESP32, полностью полагаясь на генеративные модели кода. Было выбрано три популярных помощника – Claude Code (Anthropic), OpenAI Codex и экспериментальная модель Antigravity (от стартапа AI‑Lab).

Автор сформулировал один общий запрос: «Создай прошивку ESP32, которая читает данные с датчика температуры, подключает Wi‑Fi и выводит их на OLED‑дисплей в виде графика». Затем каждый ИИ получил отдельный «промпт‑инжиниринг», адаптированный под его стиль.

Claude Code сгенерировал полностью рабочий скетч за 3 минуты. Код был читаемым, включал комментарии и использовал библиотеку ESPAsyncWebServer. После небольших правок проект прошёл компиляцию без ошибок и отобразил график в реальном времени.

Codex потребовал чуть больше времени (≈5 минут) и выдал более «чистый» C‑style код, оптимизировав использование памяти ESP32. Однако в нём присутствовали два небольших логических бага, которые пришлось отладить вручную.

Antigravity показал наихудший результат: первая версия кода зависала при инициализации Wi‑Fi, а второй – не компилировалась из‑за неверных объявлений типов. После трёх раундов диалога модель всё‑таки выдала рабочий вариант, но затраты времени выросли до 12 минут.

Итоги: все три модели способны генерировать код для микроконтроллеров, но различаются в скорости, читаемости и надёжности. Автор подчёркивает важность промпт‑инжиниринга и последующей проверки с помощью компилятора и отладчика. Полный текст статьи доступен по ссылке: https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1056132/.