免责申明：本人rhino+gh+python狗，非Processing达人，如有偏颇，望不吝指正。
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首先普遍认同的一点，也正如 @金鹏所说的
个人理解，Processing就是编程，在这个电脑时代程序有什么用，这太明显了：就是什么都可以数据可视化、生成设计、交互设计、等等等等，
也就是说，相比与明确地以算法生成建模为己任的grasshopper而言，Processing的应用领域不仅局限于parametric，而应该被定义得更笼统、宽泛一些——computational。一下介绍几种典型的分类：
1.Autonomous Agents （自主代理）
可以笼统定义为：由大量小规模离散个体组成、有涌现和自组织行为的群体。显著特征嘛，那自然是ctrl+f 能找到若干个 class agent { 或类似的自定义class。
下例为Roland Snooks在Aalto Uni的workshop截屏#3: Roland Snooks : ADD VARIANCE : Education
这个系统又可细分为两小类：
a)基于向量
基于向量轨迹的形态生成过程，譬如蚁群算法和kokkugia的集群智能(swarm intelligence)。其特征是系统由大量无规则运动的个体组成，通过相近个体间互相吸引/排斥/领航的行为，来模拟生物学中的集体行为(group behaviour)http://en.wikipedia.org/wiki/Group_behaviour
可找到的案例里面，比较典型的是通过agent来“寻找”适合外界限制条件的最佳路径并迭代+放样/挤出/掏空成最终建(拓)筑(扑)形态。例如kokkugia：
↓个人评价是：1）workshop作品雷同，形态上很难走出“多纤维感”的套路；2）很难通过变量对这些激动人心的、出人意料的复杂性形态进行控制
图片来源：deskriptiv - form
b)类元胞自动机
我这里说“类”元胞自动机，是想把cellular automata（元胞自动机）和cellular stigmergy（元胞共识体）等归为一个大类。其共同特点是缺乏一个宏观的总体控制，而只是通过离散的个体细胞单元对周边细胞的信息的交换、传递，来决定该细胞本身的状态，从而达到一种自组织的协同复杂结构（喵了个咪的，说了一大段还是这么晦涩，大家直接看维基 http://en.wikipedia.org/wiki/Stigmergy）
举个例子：
上图均为Breathing Aggregation http://emtech.aaschool.ac.uk/breathing-aggregations/
版权所有：Sebastiaan Leenknegt, Lei Liu, Aarathi Muralidharan
该设计应用了stigmergy的原理，通过周边8个小立方体所包含的信息：城市显热值、天空可见性、主导风向、容积率指标等，来决定该立方体的生(solid)/死(void)，从而涌现出最终的建筑形态。
其局限是对于细胞个体本身—— 1)它们还仅仅只是作为储存信息的单元，那么在建筑层面上，这些像素化的不规则空间代表什么？2)可参照的同类型设计，譬如MVRDV - POROUS CITY LEGO TOWERS，都默认了三阶立方体聚集的形式，why/ why not?
2.多变量权衡
应该算是最为“建筑”但也最不“Processing”的用法了。我所指的是偏向于 “modelling and simulation” 范畴的设计，通过将限制性条件（譬如Breathing Aggregation中提到的城市显热值、天空可见性、主导风向、容积率指标等）量化成若干个可控变量（注意下图中的sliders），并赋予不同比重，来迭代出符合条件的若干个最优解。
以 Spatializing the Social http://issuu.com/andrearoxrossi/docs/130822_theisbooklet_cc为例：探讨自下而上的非正式聚落的自建过程和自上而下的当地规划政策法规相互妥协的可能性。
而可吐槽的方面嘛，我上面也提到了：多变量的权衡问题，用gh+少量python就能做得更好(界面直观、支持软件联立)的设计，何苦要上Processing。
以上均来自鄙人自己的毕设 SyncroniCity http://issuu.com/abh.champaneri/docs/synchronicity
3.动力学/交互
这个在我之前的答案中有提到过，简而言之是利用physical imput(譬如wii手柄、电子移动设备的remote slider、以及金鹏提到的各种体感硬件)，并通过UDP端口来发送/接受字符串信息，建立一个虚拟和现实之间互相反馈的循环系统。该人机联动常用到arduino和MIDI之类。
重复之前的例子，来自 @marshall ma 的毕设Aerodynamic Microclimate 空气动力学微气候：
附视频： http://vimeo.com/77400372 微米需翻墙。
可以联想让·努维尔的阿拉伯文化中心，都是通过感应并分析某些外部条件的变化，来实现物理模型元件的状态变化。
现今局限性的话，1)是：现有实例大多囿于装置尺度，难看到大型建筑应用的前景；2)因其运动学特性，只能应用于不承重的结构部分（如表皮之类）。
简单总结：
很想知道自己要不要下大工夫去学习这个评判标准很简单，相比题主自己也清楚：
1)看题主打算怎么玩Processing；
2)题主这种玩法是否有助于题主做出更好的设计；
3)题主这种玩法是否有物美价廉的替代品。
