用3个提示创建2D CFD求解器
谷歌悄然推出了 Gemini 3，天哪，我太兴奋了！在来自 OpenAI、Anthropic 和阿里巴巴的压力下，Gemini 3 被许多人高度期待和等待。
我决定创建一个项目，在浏览器中用纯 JavaScript 运行一个完整的实时 Lattice Boltzmann CFD 求解器，包含 Smagorinsky 湍流建模、交互式 NACA 翼型生成和 60 FPS 可视化。整个应用程序由 Gemini 3 在八分钟内仅用三个自然语言提示词生成，没有任何手动代码编辑。
这是否真的意味着我们所知的"AI 辅助编码"的终结，以及 AI 开始取代整个工程软件团队？
1、为什么这个 CFD 示例证明了 Gemini 3 是独一档的存在
大多数 AI 编码演示只展示待办事项应用、简单游戏或伪动态博客页面。我要求 Gemini 3 构建一个数值稳定、高性能的实现：
- D2Q9 Lattice Boltzmann 方法
- Smagorinsky LES 湍流模型
- Zou/He 速度和压力边界条件
- 实时 NACA 4 位数字翼型几何形状重新生成
- 曲边界的反弹边界
- 完整的宏观场重建（ρ, u, v, 涡度）
- 仅用 CPU 的 JavaScript 实现 60 FPS 渲染
…并在第一次认真的尝试中就交付了生产级代码。
没有其他公开模型（Claude 3.7 Sonnet、Grok-4、o3、DeepSeek R2 或 Qwen2.5-72B）在单次会话中零人工调试的情况下公开成功完成此任务。
2、创建模拟器的精确提示词
这是使用的核心提示词（为了清晰度稍作编辑）：
“编写一个单文件 HTML + JavaScript 应用程序，使用 Lattice Boltzmann 方法（D2Q9）和 Smagorinsky LES 湍流建模，在交互式 NACA 翼型周围运行实时 2D 不可压缩 CFD 模拟。用户必须能够通过滑块改变攻角、弯度、厚度和雷诺数，并在浏览器中看到≥50 FPS 的即时流场更新。仅使用原生 JavaScript，不使用外部库。包含适当的 Zou/He 入口/出口、弯曲翼型上的反弹边界，以及速度大小或涡度的颜色可视化。”
Gemini 3 返回了约 480 行清晰、注释齐全且可正常工作的代码，第一次运行就完美无瑕。
3、5 分钟复现 Gemini 3 的杰作
3.1 打开 Gemini 3
访问 gemini.google.com，确保你有权访问 Gemini 3 Experimental（目前提供给 Gemini Advanced 订阅者和精选受信任的测试者）。
3.2 粘贴这个改进的三提示词链
提示词 1（初始生成）
[使用上面显示的精确长提示词]提示词 2（添加 UI 和性能）
现在添加流畅的滑块： - 攻角（−20° 到 +30°） - 弯度 0–10 % - 厚度 5–25 % - 雷诺数 100–10,000 当任何滑块移动时，立即重新生成翼型几何形状并继续模拟而不重置（保持速度场）。添加一个下拉菜单以在速度大小和涡度可视化之间切换。显示实时 FPS。提示词 3（最终优化）
针对 2023 年 MacBook Air 进行 60 FPS 优化。减少主循环内的内存分配。到处使用 Float32Array。添加深色主题并使 UI 看起来专业。Gemini 3 将输出完整的最终文件。
3.3 复制 → 保存 → 运行
- 从最终响应中选择所有代码
- 粘贴到一个名为
gemini3-cfd-airfoil.html的新文件中 - 双击该文件
你现在拥有一个在本地运行的、零依赖的最先进交互式 CFD 工具。
4、基准测试显示的内容
推理能力
Gemini 3 在推理测试（如 ARC-AGI-2（31.1% / 深度思考 45.1%）和人类最后考试（37.5% / 深度思考 40%+））中得分非常高。它在 GPQA Diamond 上的 91.9% 得分表明它在博士级科学知识方面非常强，尽管该基准现在接近被"解决"。
数学技能
AIME 2025 对今天的模型来说似乎很容易，但 Gemini 3 的巨大性能提升显而易见。
它在 MathArena Apex 基准测试上超过 20 倍的提升表明它具有很强的数学推理和问题解决天赋，即使不依赖编码工具。
作为对编程的深刻理解的结果，Gemini 3 在编码任务上也得分非常高。
多模态理解
Gemini 3 在多模态任务上表现非常好，在 MMMU-Pro 上得分 81.0%，在 Video-MMMU 上得分 87.6%。
这意味着它可以随时间理解图像和视频，使其在分析讲座、解释复杂的 UI 截图和分解多步视觉工作流等任务中非常有用。
多语言能力
MMMLU 和 Global PIQA 测试模型在简单翻译之外的性能，评估其在多种语言中对文化背景和逻辑的理解。Gemini 3 展现了强大的多语言能力。
长期规划和代理技能
Vending-Bench 2 的结果尤其令人印象深刻。Gemini 3 Pro 达到平均净资产 5,478.16 美元，比 GPT-5.1 高出约272%。该基准测试模型在模拟年中提前规划、做出一致决策和有效使用工具的能力，显示出强大的现实世界代理潜力。
为什么 Gemini 3 在此处的表现具有历史意义
- 无需调试
- 在第一次尝试中正确实现高级数值方法
- 深刻理解 JavaScript 中的性能约束（Float32Array、内存布局、减少分配）
- 生成清晰、可读、有文档记录的代码，适合生产教学工具
- 完美处理后续优化提示词（UI、FPS、即时几何更新）
在公开的首次尝试测试中，Gemini 3 之前的模型都没有展示出这种级别的系统工程能力。
5、结束语
我们已经跨越了临界点。
2025 年 11 月将被记住为前沿 AI 模型停止作为"有用的助手"并成为真正的工程合作伙伴的月份，能够仅从自然语言交付完整的、高性能的科学软件。
我对所看到的感到震惊。我已经倾向于 Gemini，它是许多工作流程的首选，但这次更新巩固了它在我心中的地位。
亲自尝试这个提示词链。十分钟后，你将拥有一个五年前需要博士学位和数月工作才能完成的工具。我希望你喜欢这次更新。
原文链接：用3个提示创建2D CFD求解器 - 汇智网