概要
https://atomic14.substack.com/p/vibe-coding-a-pcb-surprisingly-good
詳細内容
## Vibe-Coding a PCB - surprisingly good
https://atomic14.substack.com/p/vibe-coding-a-pcb-surprisingly-good
AIがAtopileを用いてESP32-S3開発ボードのPCB設計を支援し、初期の誤りを修正することで機能的な結果を生み出した実験を紹介する。
[[AIによるハードウェア設計, Vibe Coding, Atopile, ESP32-S3, コード定義ハードウェア]]
この記事は、AI（Claude）がAtopileというコード定義ハードウェアツールを使ってESP32-S3開発ボードのPCB設計を試みた「Vibe Coding」の実験について詳述しています。AIは初期段階でいくつかの設計ミスを犯しましたが、簡単な修正を加えることで、驚くほど機能的なPCB設計が実現しました。著者は、AIがまだエンジニアの代替にはならないものの、ハードウェア設計において非常に価値のあるアシスタントになり得ると結論付けています。この実験は、AIが単なるソフトウェア開発だけでなく、物理的なハードウェア設計の領域にもその応用範囲を広げていることを示唆しており、開発プロセス全体の効率化に貢献する可能性を秘めています。
**編集者ノート**: この「Vibe Coding」によるPCB設計の事例は、Webアプリケーションエンジニアにとっても非常に示唆に富んでいます。これまでソフトウェアとハードウェアは明確に分断された領域でしたが、Atopileのような「コード定義ハードウェア」ツールとAIの組み合わせは、その境界を曖昧にし始めています。これは、将来的にWebエンジニアが、より抽象度の高いレベルで物理デバイスの設計にも関与できるようになる可能性を示唆しています。例えば、IoTデバイスのバックエンドを開発する際に、そのデバイスのハードウェア設計の一部もコードで自動生成・検証できるようになるかもしれません。AIがハードウェア設計の初期段階を効率化することで、プロトタイピングの速度が劇的に向上し、Webサービスと連携する物理プロダクトの開発サイクルが短縮されると予測します。これは、フルスタックエンジニアの「スタック」が、ソフトウェアだけでなくハードウェアの領域にまで拡張される未来を予感させます。