В моих рабочих задачах инженера-конструктора есть блок задач по pre-sale проектированию автоматизированных линий. Сюда входит: разработка концепции автоматизированной линии, расчет производительности, составление циклогрммы и расчет стоимости линии. Расчет стоимости линии занимает 30-40% рабочего времени при pre-sale обработки одного запроса из отдела продаж. Рабочий процесс расчета стоимости выглядить так: 1. Беру блок оборудования из концепции линии 2. Разбиваю его на комплектующие: металлоконструкции, подшипники, линейные направляющие, мотор-редукторы, пневмоцилиндры и прочие штуки. 3. Оцениваю трудозатраты на выполнение проекта. 4. Смотрю стоимость комплектующих в интернете. 5. Все заношу в Exel таблицу, у которой есть специальный шаблон с формулами для расчета. 6. В итоге получаю стоимость автоматизированной линии, маржу от проекта. Подбиваю накруткти чтобы стоимость проекта попала в целевые показатели от отдела продаж. 7. Отдаю расчет отделу продаж. Этот процесс - рутина, иногда с 500 строками комплектующих в Exel-е. В один такой момент я задолбался копировать строки и подумал о том что не плохо бы это автоматизировать. Так как процесс однотипный и данные одинаковые. Идеи с автоматизацией таких расчетов я уже встречал в интернете, часто для этого используют AI. Поэтому взял ChatGPT в подмогу пошел штурмить идею. Придумали Калькулятор стоимости проектов. 1. Инженер кладет в папку input входной файл для расчета в котором собраны блоки оборудования без детализации 2. Запускает Калькулятор. 3. Калькулятор парсит входной файл. Берет один блок оборудования ищет его в базе данных: - Если находит совпадение, то подставляет комплектующие для этого блока в выходной файл расчета стоимости проекта - Если не находит, то запускает retrieval поиск по индексированной БД и выводит близкие семантические совпадения по наименованию блока оборудования - Если совпадение при retrieval поиске нет, то Калькулятор возвращает информацию о том, что такой блок оборудования не найден в БД. Стек такой: - кодовый слой python - БД SQLite - Работа с индексированной БД - FAISS - Модель - multilingual-e5-base С ChatGPT сделал основную структуру и первый запуск Калькулятора из консоли. Далее переехал в Claude Code - этот иструмент меня сильно ускорил. Работал с моделью Opus 4.7 - жрет много токенов, но результат получается рабочий с первых запросов. Просто пушка. В итоге сделал работающий проект с ИИ моделью с помощью ИИ. Как сказал C-3PO В первом эпизоде Звездных войн: “Роботы делают роботов - какое извращение”. Пока использую Калькулятор для своих задач и наполняю БД. Вот ссылка на github проекта https://github.com/ASkovorodker/Project_Calc_Cost Можно собрать и поиграться. Вторая картинка в посте - gif с примером работы Калькулятора. Скачайте, чтобы посмотреть. Это было интересно, вдохновился AI агентами. И тем что можно делать с помощью них. Хочу сделать еще пару штук, которые просились для автоматизации - надоело из 100500 счетов от поставщиков переносить инфу в гугл таблицу закупа руками. #AI #Python #sqlite #инженерныерешения #робо