Тестировщики: Мы сделали тесты как поняли, применив мировой опыт и свой опыт тестирования, и говорим, что больше половины наших тестов не проходят и они были отправлены на доработку!

Девопсы: Не нужно нам рассказывать как разворачивать ваши приложения, дайте нам код, мы сами его развернем так, чтобы он работал в высоконагруженных гетерогенных системах.

Руководители проектов: давайте все сделайте в сроки, которые вы сами же и согласовали и мы к вам не будем приставать.

Руководство: что за херню вы сделали? мы хотели совсем другое!

Вдруг кто-то крикнул из ветвей: Ребята мы сделали MVP, давайте отдадим его клиентам? Сейчас так делаются все современные системы: разработали - потестили - доработали.

Нужно найти того, кто виноват, был вердикт руководства, что вес получилось не так как мы хотели, а потом все переделать так, как мы считаем нужным!

Так кто же во всем виноват?

P.S. Не нужно относится к этому кейсу, он должен был что-то всколыхнуть из вашего опыта. Расскажите про свой опыт, кто во всем виноват на ваш взгляд и почему...

P.S.S. В одной из моих прошлых жизней, виноватым за возгорание шкафа назначили начальника охраны, потому что он не был на больничном, и ничего не мог сказать в свое оправдание, а виноватым кого-то нужно было сделать.

P.S.S.S. Ни что не ново под луной...

Ожидания были: "...а очередной "полезный" ассистент" , но это по настоящему оказался тот случай когда "искал медь, а нашёл золото", чат меня сильно впечатлил:

• Он в курсе последних обновлений n8n — включая ноды, которые появились буквально пару недель назад

• Проконсультирует по настройкам docker compose

• Даёт рабочий код для Code-ноды без "ну вы там сами допилите"

• Объясняет, какие параметры и где нужно выставить — с конкретными значениями

• Помогает выстроить архитектуру воркфлоу так, чтобы это реально работало с первого раза

• Знает тонкости работы с БД, API, вебхуками — всё, что касается n8n

И главное — он бесплатный, и работоспособность его решений близка к 100% !!!

П.с. давно являюсь читателем пикабу, вот решил зарегистрироваться и чем-то своим поделиться, надеюсь кому-то данная находка поможет так-же как мне.

Статья с рекламой одной кнопки - это я конечно зашёл с козырей ))), в планах есть написание статей:

• как за 99 рублей в месяц с оплатой по СБП развернуть европейский VPS со своим VPN, панелью FastAdmin для сайтов, Автоматизацией n8n и мелкими прикалюхами на сдачу (в общем выжал максимум из 99р/мес)

• как реализовать домашний сервер без белого ip, c доступом к нему через интернет, как для управления по SSH, так и веб приложений в браузере

• как бесплатно создать своего телеграм-бота с ИИ Gemini (ну и вообще как получить бесплатного Gemini)

В последние годы попытка оплатить зарубежные сервисы превратилась для многих в испытание: санкции, ограничения платежные системы и региональные фильтры провайдеров приводят к отказам и блокировкам. Это особенно заметно, когда речь идёт о передовых инструментах вроде Cursor AI — мощного AI‑редактора кода, который активно используют разработчики, студенты, фрилансеры и команды. Привычные способы — оплата российскими картами или прямой платёж на сайте — часто заканчиваются уведомлением об ошибке, возвратом транзакции или сообщением о недоступности метода в вашем регионе. И на этом этапе многие останавливаются, хотя решение давно существует и не требует «серых» схем или выпуска зарубежных карт.

Речь о простом и надёжном способе оплаты через сервис‑посредник Payholder. Вы оплачиваете удобным способом внутри страны, а Payholder производит платёж за вас на нужном сервисе — быстро и прозрачно. В этом материале вы найдёте то, что действительно помогает: краткий обзор Cursor AI и его возможностей, разбор тарифы и практические рекомендации, объяснение причин проблем с оплатой, подробную пошаговую инструкцию по работе с Payholder, а также сравнение с аналогами и вывод, когда подписка оправдана.

Что такое Cursor AI и зачем он нужен

Cursor AI — это современный редактор для программирования с глубокой интеграцией ИИ, который помогает писать, рефакторить и объяснять код, ускоряет работу с тестами, документацией и задачами из баг‑трекеров. Он создавался, чтобы снять рутину с разработчика и дать инструмент для уверенного роста продуктивности без жёсткой привязки к конкретному стеку.

Ключевой функционал Cursor AI

• ИИ‑подсказки и автодополнение: контекстные предложения кода, завершение функций, импортов и шаблонов.

• Рефакторинг по команде: переписывание участков кода под новый стиль, паттерн или целевой фреймворк с объяснением изменений.

• Объяснение ошибок и чужого кода: быстрые разъяснения сложных мест, причин падений, подсказки по оптимизации.

• Генерация тестов и документации: создание базовых тестов, комментариев и докстрингов, обновление README.

• Работа с контекстом проекта: индексирование репозитория, поиск по коду, диалог с учётом всей кодовой базы.

• Интеграция с Git‑сервисами: помощь в формировании коммитов, описаний pull‑request, разбор диффов.

• Поддержка популярных языков: от Python и JavaScript до Go, Java, C# и других распространённых стэков.

• Гибкие модели и ключи: возможность подключать разные провайдеры через собственные API‑ключи, если политика компании это позволяет.

• Совместная работа: обмен фрагментами кода, обсуждение изменений, удобная интеграция в процессы команды.

• Для российских пользователей: ускорение обучения и работы, меньше ручной рутины, быстрее выпуск фич и фиксов даже в условиях дефицита кадров.

Системные требования и способы доступа:

• Десктопные приложения: Windows 10/11 (x64), macOS (актуальные версии, включая Apple Silicon), Linux (распространённые дистрибутивы). Рекомендовано от 8 ГБ ОЗУ и SSD.

• Сеть: стабильное подключение к интернету; корпоративные прокси и фаервол могут требовать дополнительной настройки.

• Дополнительно: установленный Git, актуальные версии интерпретаторов/SDK под ваш стек.

• Через браузер: личный кабинет для управления подписка, биллингом, документацией и ссылками на установку. Основная работа — в десктопном клиенте; мобильных приложений обычно нет.

Служба поддержки: на сайте доступен help‑центр с ответами на частые вопросы, форма обратной связи/email, а также чат в приложении. Время ответа зависит от нагрузки; за техническими вопросами по интеграциям и API можно обращаться через эти каналы.

Cursor AI для личного использования

• Быстрый старт в новом языке программирования: ИИ подсказывает синтаксис, лучшие практики и предотвращает типичные ошибки.

• Учёба и саморазвитие: разбор алгоритмов, объяснение паттернов, визуальное сравнение нескольких подходов к задаче.

• Хобби и pet‑проекты: генерация шаблонов, ускорение прототипирования, автоматическая подготовка базовой документации.

• Подготовка к собеседованиям: тренировка задач, разбор решений, улучшение стиля кода и аргументации.

Cursor AI для бизнеса

Малые и средние компании, фриланс‑команды и студии разработки получают ощутимую выгоду: выше скорость релизов, меньше времени на ревью простых изменений, единый подход к стилю кода. Возможны коллективные настройки, распределение ролей и доступов, контроль за использованием инструментов, управление лицензиями и отчётность по командам. В коммуникации с менеджерами и аналитиками ИИ помогает приводить технический язык к понятным описаниям задач, а в связке с CI/CD упрощает рутину. Именно поэтому многие рассматривают Cursor AI для бизнеса как инвестицию в производительность.

Тарифы и стоимость Cursor AI

У сервиса обычно есть несколько тарифных линий — от базового уровня для знакомства до продвинутых планов для профессионалов и команд.

• Базовый/Free: стартовые лимиты на ИИ‑функции, возможность оценить среду и подход к подсказкам.

• Pro/Individual: расширенные лимиты, доступ к более мощным моделям, приоритетная очередь, дополнительные инструменты для рефакторинга и работы с проектом.

• Team/Business/Enterprise: управление пользователями, централизованная оплата и биллинг, роли и права, повышенные лимиты, параметры для совместной работы и, при необходимости, дополнительные требования по безопасности.

Периодичность оплаты зависит от плана: помесячно, либо со скидкой при годовой оплате. Иногда доступен бесплатный период или тестовые возможности на базовом уровне, чтобы понять, как инструмент вписывается в ваш процесс.

Практические советы:

• Новичку и тем, кто пробует ИИ‑редактор впервые: начните с базового тарифа или помесячного Pro, чтобы оценить полезность для ваших задач.

• Продвинутому пользователю и активному фрилансеру: план Pro на год сэкономит бюджет и снимет вопрос лимитов в напряжённые месяцы.

• Команде и бизнесу: корпоративные планы с управлением лицензиями, ролями и отчётностью удобнее и прозрачнее, особенно если важны контроль доступа и единые процессы.

• Обратите внимание на лимиты запросов, доступные модели, максимальный размер контекста, число пользователей и параметры совместной работы.

Почему Cursor AI не принимает российские карты

Из‑за санкции и политики платёжных провайдеров многие зарубежные платформы ограничили приём платежей из некоторых регионов. В результате Cursor AI не принимает российские карты, а попытки оплатить подписку приводят к отказу транзакции или блокировке метода. Часто пользователи пишут: Не получается провести платеж Cursor AI — и это, увы, не индивидуальная ошибка, а следствие общих ограничений. Такая ситуация характерна и шире: Оплата иностранных сервисов из России стала затруднительной из‑за региональных фильтров, правил комплаенса и работы процессингов.

Важно понимать: проблема не в вас и не в конкретном банке. Это системное явление, с которым сталкиваются многие, кто пытается оплатить зарубежные сервисы напрямую.

Как оплатить Cursor AI в России и Беларуси

Пользователи перепробовали разные подходы: от попыток оплатить через знакомых за границей до использования сторонних кошельков. Но большинству важны простота, прозрачность и стабильность. Официальные Cursor AI способы оплаты включают международные банковские карты и корпоративные платежи на стороне сервиса, однако они часто недоступны для российских и белорусских пользователей из‑за региональных ограничений. Поэтому на практике удобнее воспользоваться надёжным сервис‑посредником, который произведёт оплату за вас.

Обход блокировки оплаты Cursor AI через Payholder

Payholder — это удобный сервис‑посредник, который помогает оформить оплату заблокированные сервисы и другие зарубежные платформы без выпуска иностранных карт и сложных схем. Принцип простой: вы оставляете заявку, оплачиваете удобным для вас способом внутри страны, а Payholder производит платеж на стороне Cursor AI от вашего имени. Так решается Обход блокировки оплаты Cursor AI без технической эквилибристики: быстро, понятно и с человеческой поддержкой.

• Как это выглядит для пользователя:

• вы определяете нужный тариф и сумму;

• заполняете короткую заявку;

• согласовываете детали с менеджером;

• оплачиваете удобным способом;

• получаете активированную подписку и продолжаете работу в редакторе.

Альтернативные способы оплаты Cursor AI

Существуют и другие подходы — корпоративные платежи через зарубежные юрлица, индивидуальные платежные решения за рубежом, использование международных кошельков или сторонних платёжных аккаунтов. Однако для частных лиц и небольших команд многие из этих вариантов связаны с бюрократией, нестабильной работой или повышенными рисками. Поэтому Альтернативные способы оплаты Cursor AI часто оказываются сложнее и непредсказуемее, чем аккуратная оплата через проверенный сервис‑посредник.

Payholder — сервис для оплаты иностранных и заблокированных сервисов

Payholder упрощает жизнь тем, кто хочет платить за зарубежные инструменты и продолжать работать с привычным стеком. Для российские пользователи и белорусских команд это способ быстро оформить подписка и вернуться к задачам без долгих экспериментов.

Преимущества сервиса‑посредника

• Просто: понятная заявка и логичный процесс от первого шага до активации подписки.

• Быстро: оперативный цикл — от согласования деталей до подтверждения оплаты.

• Удобно для России и Беларуси: не нужны иностранные карты и сложные обходные комбинации.

• Широкая поддержка сервисов: оплата популярных зарубежные сервисы для разработки, дизайна, аналитики, облаков и т.д.

• Подписка без лишних барьеров: доступ к редактору и функционалу после подтверждения платежа.

Безопасность, удобство и техподдержка

• Без «танцев с бубном»: вам не приходится разбираться в технических нюансах платёжных шлюзов и ограничениях регионов.

• Понятная коммуникация: есть клиентская техподдержка Payholder, которая помогает на каждом шаге — от заявки до активации подписки.

• Опыт других пользователей: сервисом уже пользуются те, кто сталкивается с похожими ограничениями — процесс отлажен и прозрачен.

Пошаговая инструкция: оплата Cursor AI через Payholder

Ниже — краткая и наглядная последовательность действий, которая экономит время и нервы.

Шаг 1. Выбор тарифа Cursor AI

Определите, что вам нужно: базовый план для знакомства, индивидуальный Pro для активной разработки или командный вариант для совместной работы. Если сомневаетесь, начните с помесячного тарифа и оцените функционал на реальных задачах.

Шаг 2. Оформление заявки на Payholder.ru

• Перейдите на сайт Payholder.ru

• Выберите сервис Cursor AI

• Укажите тариф / сумму к оплате

• Оставьте контактные данные (например, Telegram или телефон)

• При необходимости добавьте комментарии и пожелания

Шаг 3. Взаимодействие с менеджером

Менеджер аккуратно уточнит детали, ответит на вопросы и согласует параметры платежа. Это удобно: не нужно угадывать формулировки и переживать за нюансы — вы в диалоге и быстро приходите к результату.

Шаг 4. Оплата удобным способом

Выберите предложенный вариант оплаты — процесс максимально простой и предсказуемый. После подтверждения менеджер переходит к оплате на стороне сервиса и сообщит, когда всё будет готово.

Шаг 5. Активация подписки и настройка Cursor AI

После успешной оплаты проверьте статус аккаунта: доступ к функциям должен активироваться. Включите нужные возможности, авторизуйте API‑модели (если используете собственные ключи), обновите приложение до последней версии. При необходимости обратитесь в служба поддержки Cursor AI через форму, email, чат или help‑центр.

Сравнение Cursor AI с аналогами

Если говорить об опыте разработчика, Cursor выделяется сочетанием контекстных подсказок, удобной работы с репозиториями и качеством взаимодействия с кодовой базой. Интерфейс интуитивен, акценты сделаны на повседневные сценарии рефакторинга и объяснения кода. При этом Аналоги Cursor AI в России чаще представляют собой либо локальные редакторы с подключаемыми ИИ‑расширениями, либо облачные помощники для отдельных IDE. Они могут быть хороши под конкретные задачи, но по удобству интеграции, качеству диалога с проектом и общему UX Cursor часто остаётся впереди, особенно если вы работаете с несколькими языками и активно рефакторите legacy‑участки.

Итоги: стоит ли покупать подписку Cursor AI

Если вы хотите ускорить разработку, уменьшить рутину и повысить качество кода, подписка на Cursor — рациональный шаг. Сервис закрывает типовые боли программистов и команд: от быстрых фиксов и объяснений до серьёзных рефакторингов. Главная преграда для пользователей из России и Беларуси — оплата. Но она решается: Купить подписку Cursor AI в России и Беларуси можно быстро и без лишней бюрократии через Payholder.

Готовы начать? Перейдите на Payholder.ru, оставьте заявку на оплату Cursor AI и задайте вопросы менеджеру — вам помогут подобрать тариф и оперативно активировать доступ, чтобы вы без задержек вернулись к работе.

Какие насущные рутинные (и не только) вопросы я хотел решить с максимально возможной автоматизацией:
1. Создание обучающего материала для вновь прибывшего сотрудника
2. Анализ текстовых данных (тут вопросы были разные и останавливаться подробно не буду. Возможно, это будет отдельная статья)
3. Генерация презентаций
4. Генерация визуального материала для сайта, каталога и прочего
5. И самое насущное СОЗДАНИЕ КАРТОЧЕК ДЛЯ МАРКЕТПЛЕЙСОВ

Под эти задачи было разработано несколько мини инструментов:
Генерация Текста и Документов (он же анализ)
Создание простого текста (или кода)
Создание презентации (PPTX)
Генерация Изображений (с помощью разных моделей nano banana, nano banana pro, imagen4)
Генерация карточек (nano banana pro)

Далее постараюсь подробнее описать, что и как.

Текстовая фабрика ("Создание простого текста")

Оговорюсь, "простой текст" в данном случае - это все, что можно выразить буквами, цифрами и символами. Это может быть и продающая статья, и техническая документация, и даже программный код.
Все началось с простого.  У нас тонны PDF-файлов с ГОСТами, DOCX-инструкции от поставщиков и гигантские Excel-таблицы. Это контент, который невозможно читать, но который нужно превратить в продающие описания, статьи для блога, посты для соцсетей, а также в унифицированные обучающие материалы. Собственно, обучающие материалы и дали толчок для внедрения отдельных типов функций (генерация контента) в мой инструмент.
В один прекрасный момент руководитель компании попросил исследовать возможность создания обучающего материала на основе собственного накопившегося материала и по нашей специфике.
Что может быть интереснее структурирования материала и создания полезного из груды «мусора»?! Да, буквально всё (шучу, перерабатывать и структурировать мне очень нравится).
Назрел небольшой план. Сам себе задал вопросы: «Какой материал нужен был бы мне?», «Как его лучше запоминать?», «Как сделать точки среза?» и прочих подводящих вопросов для выработки стратегии этого материала и соответственно стратегии его создания. Углубляться в саму генерацию не буду, вкратце:
1. Есть материал по специфике (в разных форматах)
2. Есть правильный промпт
3. Есть результат (результат получил в html файлах с тестированием и сохранением результатов)

Первая разработка текстовой генерации:

Первым делом я окинул взглядом "сырье" для будущей базы знаний. Это был структурированный материал из 1С и хаос накопившихся файлов  (ГОСТы в PDF, DOCX-файлы от поставщиков с безумным форматированием и вставленными объектами; гигантские Excel-таблицы с характеристиками товаров и прочее).

Я пошел за помощью все также к гемини. ИИ, будучи послушным исполнителем, предложил мне целый "зоопарк" библиотек: PyPDF2 для PDF, python-docx для Word, openpyxl для Excel. И тут я впервые по-настоящему столкнулся с суровой реальностью:

PDF - это был персональный ад. Первые же попытки прочитать наши ГОСТы выдавали либо пустую строку, либо абракадабру. Кириллица превращалась в "кракозябры", текст из таблиц слипался в одну нечитаемую строку, а колонтитулы и номера страниц нагло лезли в основной контент, ломая всю логику. DOCX и XLSX были дружелюбнее, но тоже со своими причудами: скрытые символы, объединенные ячейки, которые ломали парсинг...

Моя реакция была типичной для "вайбкодера": я не стал читать документацию. Я скопировал кусок "мусорного" текста, который выдавала программа, в чат с Gemini и написал что-то типа: "Смотри, что оно мне выдает! Я не понимаю в этих ваших 'регулярных выражениях', но ты, я уверен, спец. Напиши функцию «санитара» для Python, которая будет вычищать из подобного текста весь мусор: переносы строк посреди слова, номера страниц, колонтитулы и прочую ересь".
Так в моем коде появилась функция clean_text, о существовании которой я и не подозревал. Она стала первым и важнейшим этапом обработки любого файла.

Дальше были работы с промптами и с моделями, тестирование, «допиливание» и так в небольшом цикле. Выбор "мозгов": Для этой задачи я однозначно выделил модель gemini-2.5-pro. Почему? Потому что для работы с большими, сложными документами и многоступенчатыми инструкциями нужен "тяжеловес". У этой модели огромное контекстное окно (она "помнит" очень много текста) и она достаточно хорошо следует строгим указаниям, не "додумывая" факты и минимально галлюцинирует. Flash-модели быстрее, но здесь была важна именно въедливость и точность.

На скрине я выделил файл с данными, промпт. Далее я получил выходной материал  в html, который осталось скопировать в блокнот и сохранить

И вот он, финальный штрих, о котором я упомянул - "результат в html файлах". Это была победа. Я заставил ИИ писать мне интерактивные веб-страницы с нужным мне результатом. Я подготовил обучающие уроки по всем нужным категориям товаров, которые подходили для новичков и которые фиксировали прохождение уроков (тестирование) путем тестирования после каждой категории. Вот пример (часть обучающего материала и тестирования):

Теперь процесс создания одного учебного модуля выглядит так: я беру папку с документами по теме, скармливаю их инструменту, пишу один главный промпт, и на выходе получаю HTML код, сохраняю его, отдаю на проверку эксперту и заливаю на внутренний портал . Мечта, а не работа.

Сценарии работы с данным инструментом может быть огромное количество, тут все зависит от фантазии и необходимости.

Генератор презентаций: от идеи до готового PPTX-файла

После того как я наладил процесс генерации текстов, я обратил внимание на следующую рутинную задачу, отнимающую много времени - создание презентаций. Этот процесс требует не только сбора и написания контента, но и его структурирования, форматирования и подбора визуальных материалов. Моей целью было создать инструмент, который бы брал на себя основную часть этой работы, позволяя на выходе получить готовый .pptx файл, требующий лишь минимальных правок в павер поинте.

Первоначальная мысль просто поручить ИИ писать текст для каждого слайда по отдельности была отброшена. Такой подход не решал главной проблемы - автоматизации верстки. Нужно было найти способ передать ИИ не только задачу написать текст, но и задачу спроектировать саму структуру презентации. Решение нашлось в двухступенчатом подходе, который я разработал совместно с Gemini.

Ступень 1: ИИ-планировщик

Ключевым стало изменение роли для ИИ. Вместо того чтобы быть просто копирайтером, модель стала выполнять функцию проектировщика. По моему запросу она генерирует не сплошной текст, а структурированный план. Этот план служит детальным техническим заданием для каждого будущего слайда и включает в себя:

• title: Заголовок слайда.

• content: Ключевые тезисы в виде списка.

• image_prompt: Детальный промпт на английском языке для нейросети, которая сгенерирует подходящее изображение.

Ступень 2: Python-сборщик

Когда план готов, в дело вступает скрипт на Python, использующий библиотеку python-pptx. Он выполняет чисто механическую работу:

• Читает созданный на первом этапе план.

• Создает пустую презентацию в формате 16:9.

• Для каждого элемента в плане последовательно создает новый слайд, добавляя на него текстовые поля с заголовком и тезисами.

• Отправляет промпт для картинки в API для генерации изображений, получает результат и размещает его на слайде.

В процессе разработки я столкнулся с ожидаемой проблемой: на первых сгенерированных слайдах текст налезал на изображения, а заголовки выходили за границы. Библиотека python-pptx использует свои единицы измерения, и вместо изучения документации я применил практический подход. Я потратил достаточно много времени на подбор нужных координат и размеров для всех элементов, многократно перезапуская скрипт с разными значениями, пока не добился приемлемого вида.

В примере я взял реальную задачу: создать обучающую презентацию по теме «терминология спецодежды». У меня был файл с определениями и описаниями. Я загрузил этот документ в инструмент и дал простую команду: «Сделай презентацию на 3 слайда, объясняющую ключевые термины из этого файла».

Через минуту система выдала готовый .pptx файл. В нем был титульный слайд, 2 контентных слайда, каждый из которых был посвящен отдельной группе терминов, и заключительный слайд. Тезисы были взяты из моего документа, а изображения - сгенерированы ИИ на основе контекста.

Самое главное - сразу можно открыть этот файл в PowerPoint и начать его редактировать при желании. Основная часть механической работы была сделана за меня.

P.S.: даже здесь гугл не смог отойти от инклюзивности ))) для примера оставлю, как есть

Использовать данный инструмент можно где угодно, например: Создание презентаций о новых продуктах на основе технической документации, подготовка внутренних отчетов по итогам месяца на базе аналитических записок, генерация обучающих материалов для новых сотрудников, быстрое создание визуальных саммари по статьям или длинным документам. Но здесь вы ограничены только вашей фантазией и производственной необходимостью.

Генерация изображений с помощью Nano Banana и не только

Изначально генерацию изображений я сделал исключительно «для себя». Не совсем понимал, что вообще можно с этим делать, но это была модель Imagen. Как только в сети хайпанула первая реинкарнация нано банана, пришли мысли о возможной практической пользе. У нас в компании есть магазин неликвида, который получает своих клиентов в основном с Авито. И тут сразу пришло на ум, что нейрофотошоп в виде нано бананы как раз то, что нужно для работы с карточкой товара. Я приведу пример того, что я делал с его помощью.

Проблема нашего "Авито-магазина" была до боли знакомой. На складе лежат абсолютно новые, качественные товары, но в старых, помятых коробках, покрытых слоем складской пыли. Сфотографировать это "как есть" - значит сразу отпугнуть покупателя. Нанимать фотографа для каждой позиции - экономически нецелесообразно.

И вот тут концепция "нейрофотошопа" заиграла новыми красками. Я взял фото старого, но абсолютно нового респиратора в помятой коробке, загрузил его в свой инструмент и дал модели простую задачу: "Вырежи респиратор из этой картинки и помести его на фон чистого, светлого склада. Добавь реалистичные тени".

Результат был огонь. Модель не просто вырезала объект, она "поняла" его форму и органично вписала в новое окружение. То, на что у дизайнера ушло бы 15-20 минут в Photoshop, ИИ сделал за 30 секунд. Я понял, что нащупал золотую жилу, и начал формализовывать этот процесс, встраивая его в свой основной инструмент.

Как это работает под капотом:

Я реализовал трехрежимный интерфейс. Пользователь может выбрать, какая модель ему нужна прямо сейчас, в зависимости от задачи:

Imagen – дешево и сердито

Первой моделью, которую я подключил, была Imagen. Это инструмент, который хорошо справляется с созданием изображений по четкому текстовому описанию. Его главная особенность - необходимость «говорить с ним на его языке». Чтобы получить качественный результат, нужно было разделять запрос на две части (а также к промптам пришлось прикрутить автоматический перевод на буржуйский)

Промпт: Основное описание того, что должно быть на картинке (например, «защитный костюм на манекене»). Этот текст я настроил на автоматический перевод на английский.

Стиль: Дополнительные параметры, определяющие стиль  изображения (например, «professional photo, studio lighting, 8k»).

Imagen стал моим инструментом для быстрых и понятных задач, когда нужно было просто создать объект на нейтральном фоне (но если честно, после появления нано банан gemini flash image я практически перестал им пользоваться).

Вот пример изображения по промпту

Gemini Flash: "Топ за свои деньги" (модель gemini-2.5-flash-image, он же Nano Banana).

ТУТ не хочу даже описывать ничего, это просто нереальный экспириенс. Я добавил возможность редактирования своих изображений и получил этот чертов нейрофотошоп (ну по крайней мере я так думал, пока не попробовал nanobananapro). Теперь я мог загрузить одно или несколько изображений-референсов и попросить ИИ создать что-то новое, но в похожем стиле. Например, я мог загрузить фотографию с определенной цветовой гаммой или композицией и попросить сгенерировать изображение своего товара в том же стиле. Это позволило уйти от подбора слов для описания стиля и просто показывать, что я хочу получить.
Тут я покажу для примера, как я улучшил рандомное изображение с авито.
Вот пример скачанных изображений:

Небольшой промпт и мы получаем чудесное преображение:

И получаем готовое изображение для карточки авито

Решив проблему с Авито, я быстро понял, что этот инструмент можно использовать и для других задач (просто как пример):

«Апскейл (улучшение) изображений»

«Затирание водяных знаков»

Конечно, все эти ваши бизнес сценарии хороши, но куда без баловства. Превращал себя с женой в рокеров, панков, монголов, древних русичей)))

Как вы поняли, вариаций использований данного инструмента может быть очень много. Тут все ограничивается вашей фантазией и необходимостью.


Все это подвело меня к следующему, революционному этапу (исключительно по моему мнению, на истину не претендую).

Gemini 3 Pro aka Nano banana PRO

Финальным и самым мощным дополнением к моей «фабрике изображений» стала модель Gemini 3 Pro. Если Imagen требовал четкого разделения запроса и стиля, а Gemini Flash отлично работал с визуальными референсами, то Gemini 3 Pro принес новую функцию -  УМЕНИЕ ПИСАТЬ ТЕКСТ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ. Нельзя преувеличить важность этой функции. Да да, это открыло для всех новые дороги.

Раньше этот процесс был настоящей головной болью. Нужно было сначала сгенерировать идеальную картинку, сохранить ее, затем открыть в Photoshop или Canva, подобрать шрифт, добавить текст, выровнять его, наложить эффекты... Это был многоэтапный, ручной труд, который требовал навыков работы в графическом редакторе. Каждый раз, когда нужно было поменять текст — например, «Скидка 20%» на «Скидка 30%» — всё приходилось начинать заново.

Теперь всё изменилось. Я могу просто написать: «Сделай рекламный баннер с нашим защитным ботинком на фоне стройки, и добавь яркую надпись "НАДЁЖНАЯ ЗАЩИТА" в нижнем правом углу». И Gemini 3 Pro не просто генерирует картинку, он вписывает в неё текст, пытаясь сделать это гармонично.
Вот что было:

Вот что стало:

Умение работать с текстом и референсами привело меня к следующему и, думаю, самому важному инструментарию из всех перечисленных.

Генерация карточек для маркетплейсов  с Nano Banana PRO

Умение Gemini 3 Pro работать с текстом на изображениях стало тем ключом, который открыл дверь к созданию, пожалуй, самого важного инструмента во всем проекте. Это превратило генератор из интересной «игрушки» в настоящую «производственную линию» для маркетинга. Я понял, что теперь могу автоматизировать не просто отдельные задачи, а целый цикл создания контента для маркетплейсов, и переписал логику, чтобы использовать три главные возможности этой модели.

Я добавил поле ввода описания продукта, поле ввода промпта, поле загрузки референса (пример того, как вы хотите, чтобы выглядело конечное изображение), поле загрузки вашего фото

Давайте разберем пример:

1.  Инфографика для маркетплейсов на основе текста

Первый и самый очевидный сценарий — это создание информативных карточек товаров. Раньше для этого требовалась последовательная работа дизайнера: взять фото товара, а затем в отдельном редакторе нанести на него преимущества, иконки и технические характеристики. Теперь этот процесс выглядит иначе.
Наше фото: (фото ботинка выше)

Наше описание:
Ботинки демисезонные
Материал : Натуральная кожа
Подкаладка: Типика
Материал верха - термоустойчивая водоотталкивающая кожа повышенной толщины (1,8 - 2,0 мм)
Подносок: термопласт
Подошва: Двухслойный полиуретан (ПУ+ПУ)
Соответсвует : ГОСТ 12.4.137-2001, ГОСТ 28507-99, ГОСТ 12.4.032-95.
Универсальная модель для тяжелых работ в различных отраслях промышленности: нефтегазовой, горнодобывающей, энергетической, в черной и цветной металлургии, на транспорте , в сельском хозяйстве и в строительстве.

Наш референс:

Наш промпт (сделаем его специально максимально простым):
Сделай карточку для маркетплейса

Результат:

Модель не просто «лепит» текст поверх картинки. Она встраивает его в изображение, подбирая стиль и расположение. Текст может быть изогнут по форме объекта, на него могут быть добавлены тени, чтобы он выглядел органично. На выходе получается готовый слайд, который раньше дизайнер делал бы час.

2. Изображения на основе реальных данных

Но что, если информация на изображении должна быть не просто красивой, а технически верной? Здесь в дело вступает вторая возможность модели — связь с поиском Google.

К примеру, нам нужно разработать для производственного цеха плакат на тему «Правила использования страховочной привязи». Я задаю промпт: «Создай инфографику в виде плаката, показывающую по шагам, как правильно надевать трехточечную страховочную привязь. Покажи точки крепления: спинную, грудную, боковые».

Результат: Модель не выдумывает конструкцию привязи. Она обращается к поиску, находит реальные схемы и инструкции, и на основе этих данных рисует плакат.

3.  Изображение для обучения

Изображение для обучения Есть задача сделать изображение для обучения? Тоже не проблема) Небольшой простой промпт (его конечно можно уточнять, но сейчас просто примеры) «создай изображение для обучающего материала. рабочий ботинок, на нем нужно указать все его детали и рассказать для чего они служат» и всё, смотрим результат:

Единая рабочая среда

Мой проект вырос из набора разрозненных скриптов в цельную рабочую среду. Теперь менеджер находит нужный товар в поисковике, тут же во вкладке «Генератор контента» создает для него презентацию для отдела продаж, а маркетолог в этой же вкладке делает для него карточку товара на сайт. Все происходит в одном окне и на базе единых данных. Я потратил на это ноль рублей на разработку, только время и средства на использование API, но взамен получил инструмент, который экономит часы рутинной работы и позволяет быстро тестировать маркетинговые гипотезы.

Оригинал моей статьи.

Всех благодарю за прочтение!

Эта статья — не о решении проблемы, а о расширении возможностей моего инструмента. Это рассказ о том, как мой внутренний инструмент планомерно эволюционировал в мини-платформу Market Intelligence (это название я узнал уже по факту реализации от того же Gemini). В моем случае это связка «Парсер + Подбор по сторонним данным + Анализ цен». Я хочу не просто поделиться историей, но и на пальцах разобрать логику каждого модуля. Про код рассказывать не буду, так как я не программист, и это в моем случае неуместно. Моя цель — показать, как устроен инструмент, какие бизнес-задачи он решает, и как вы можете применить его в своей нише. В общем, это история о том, как не-программист, вооруженный современным ИИ, может реализовать нужный инструмент.

Первая версия моего приложения эффективно решала задачу внутреннего поиска. Она позволяла быстро находить товары по сложным запросам (а иногда и по запросам, рожденным больной фантазией сотрудников), что значительно ускорило работу менеджеров и адаптацию новичков. Есть данные, есть каша в голове неопытного менеджера, нужен результат. Мой инструмент как раз и помогал с этим, работая как замкнутый контур исключительно с нашими внутренними данными.

Однако бизнес-процессы не ограничиваются внутренними операциями. Успех на рынке во многом зависит от того, насколько хорошо компания ориентируется во внешней среде: предложениях конкурентов, ценовой политике поставщиков и общих трендах. Знание собственного ассортимента — это необходимый базис, но для развития требуется понимание всего рынка.

Эта идея и стала отправной точкой для разработки второй версии. Я поставил перед собой цель расширить функционал, чтобы приложение могло стать полноценным инструментом для анализа внешнего рынка. Задачи в моей голове были сформулированы следующим образом: нужно было научить систему агрегировать и унифицировать данные из внешних источников, автоматизировать сбор данных с веб-сайтов, создать аналитический модуль для отслеживания изменений и, наконец, интегрировать все это в существующий интерфейс, сохранив простоту использования.

Эта концепция легла в основу трех новых, взаимосвязанных модулей, которые превратили инструмент подбора по внутренним позициям в более универсальную аналитическую платформу.

Подбор по сторонним данным — решение проблемы унификации

После успешного запуска внутреннего поисковика возникла следующая логическая задача: расширить его возможности для работы с внешними данными. Необходимо было научить систему искать не только по собственному каталогу, но и по прайс-листам поставщиков и конкурентов. Это позволило бы оперативно подбирать аналоги, сравнивать коммерческие условия и получить более полное представление о рынке.

Начальная гипотеза заключалась в простом добавлении новых файлов в систему. Однако на практике это оказалось нереализуемым. Анализ нескольких прайс-листов от разных компаний выявил фундаментальную проблему — полное отсутствие стандартизации данных. Уникальный идентификатор товара мог называться "Код номенклатуры", "ID товара" или просто "Арт.". Цены были представлены в различных форматах: "5 000,00 руб.", "5000.00", "5,000.00", а иногда и в виде текстового поля "Цена по запросу". А важные характеристики, такие как материалы или технические спецификации, часто были объединены в одной ячейке с описанием.

Стало очевидно, что требование вручную приводить каждую новую таблицу к единому стандарту свело бы на нет всю пользу от автоматизации. Решение должно было быть гибким, масштабируемым и не требующим от конечного пользователя глубоких технических знаний. Так был спроектирован модуль, основная задача которого — автоматическая унификация и обработка данных.

Как это работает? Пошаговая логика.

Весь процесс работы модуля разделен на два основных этапа: подготовка и индексация данных, которая выполняется один раз при добавлении новых файлов, и процесс поиска, с которым пользователь взаимодействует ежедневно.

На этапе подготовки происходит преобразование разнородных файлов в единую, стандартизированную структуру. Все начинается с того, что пользователь просто помещает один или несколько прайс-листов в специальную папку. Дальше система все делает сама. Сначала происходит автоматическое распознавание схемы, или маппинг. Система считывает каждый файл и анализирует названия его колонок. Затем она обращается к настраиваемому "словарю сопоставления" в формате JSON, где для каждого стандартного внутреннего поля (например, code для артикула) прописан список возможных синонимов. Так система определяет, какая колонка содержит артикулы, какая — цены, и так далее, игнорируя все лишнее.

После распознавания следует этап трансформации и очистки. Для каждого исходного файла создается новая, виртуальная таблица со стандартной структурой. Данные из распознанных колонок копируются в стандартные поля: product, code, price, description. На этом же шаге цена из текстовой строки "1 234,56 руб." преобразуется в числовой формат 1234.56, а из текстовых полей удаляются лишние пробелы и служебные символы. К каждой строке с товаром добавляется мета-информация — имя исходного файла, что позволяет в результатах поиска всегда видеть источник данных.

Когда данные очищены, они отправляются на создание поискового индекса. Чтобы поиск был не просто сравнением строк, а интеллектуальным процессом, все текстовые поля проходят через лемматизацию с помощью библиотеки Natasha. Этот процесс приводит все слова к их базовой словарной форме. Это позволяет системе находить релевантные товары, даже если в запросе используются другие формы слов. Наконец, итоговая, обработанная таблица со всеми товарами от всех внешних источников кешируется. Она сохраняется в единый, оптимизированный для быстрого чтения бинарный файл (это как мне объяснил сам Гемини), что обеспечивает высокую скорость отклика при последующих запусках.

Когда вся подготовительная работа завершена, пользователь может приступать к процессу поиска. Этот процесс для него выглядит так же, как и при поиске по внутренней базе, но "под капотом" происходит сложная цепочка событий. Если вы читали мою предыдущую статью, то можете пропустить 3 абзаца ниже. Для тех, кто не читал, расскажу кратко.

Пользователь вводит в строку поиска запрос: "костюм сварщика летний брезент". Сначала этот запрос отправляется на анализ и расширение в ИИ-модель "Помощник". Gemini разбивает его на смысловые группы (концепции) и подбирает синонимы. С этим расширенным набором ключевых слов система переходит к первичному отбору кандидатов. Она производит очень быстрый локальный поиск по своему проиндексированному кешу, отсеивая 99% ненужных товаров и формируя список потенциальных "кандидатов" с предварительной оценкой релевантности.

Далее в дело вступает финальное ИИ-ранжирование. Лучшие 20-40 товаров из списка кандидатов отправляются на повторную, уже более глубокую оценку в ИИ-модель "Ранжировщик". Важно, что в ИИ отправляется не весь каталог, а только небольшая выборка. Модель получает не просто список товаров, а и исходный запрос пользователя с инструкцией. Именно на этом этапе происходит основной подбор, так как ИИ понимает семантическую связь и может поставить на первое место товар с фразой "предназначен для использования в жаркое время года" по запросу "летний".

Чтобы пользователь не просто получил список, а понял, почему система выбрала именно эти товары, для лучших 5 позиций запускается генерация ИИ-отчета. ИИ-модель "Эксперт" получает полные данные о товаре и запрос клиента с инструкцией, что именно нужно указать в отчете. В итоге пользователь видит не скучную таблицу, а интерактивные карточки найденных товаров с ключевой информацией и ценным ИИ-анализом, который объясняет релевантность выбора.

Здесь мы получаем результат с описанием и сравнительным анализом. То есть я получаю информацию, сразу с ссылками, артикулом, ценами и прочей нужно информацией. То есть, если собрать достаточно большое количество данных, то можно оперативно изучить рынок на наличие необходимого товара без ручного поиска по интернету или прайсам поставщиков. Тут мы плавно подошли к одному из очень важных вопросов «как собрать эти данные в большом количестве и быстро

Парсер сайтов — с помощью искусственного интеллекта

После успешной реализации модуля для обработки файлов стало очевидно, что это лишь часть решения. Наиболее ценная и актуальная информация — цены, наличие, акции, новинки — находится непосредственно на сайтах конкурентов и поставщиков. Эти данные редко предоставляются в виде удобных для скачивания файлов. Чтобы оставаться в курсе рыночной ситуации, необходимо было научить мой инструмент собирать информацию прямо из ее первоисточника и дело в том виде, в котором мне удобно эту саму. информацию далее обрабатывать. Так я приступил к разработке модуля веб-парсинга.
Сразу небольшое видео работы инструмента

Как это работает?

Ранее у меня уже был опыт парсинга с помощью других инструментов (Zennoposter, Content Downloader), я даже что-то делал на PHP (но это не точно). Хорошие когда-то были времена: парсим, перерабатываем и получаем трафик. Но сейчас не об этом.

Я понимал, что не существует универсального скрипта, который мог бы "читать" все сайты одинаково. Каждый сайт имеет свою уникальную структуру и методы защиты. Где-то работают простые GET-запросы, где-то нужно парсить HTML, а где-то — эмулировать действия в браузере. Моей задачей было собрать все это в один инструмент, который мог бы адаптироваться к любому типу контента.

Весь процесс делится на три логических этапа: Подготовка и настройка, Автоматический сбор данных и Формирование результата.

На этапе подготовки и настройки пользователь, не обладая техническими знаниями, фактически создает уникальную программу для парсинга конкретного сайта. Первым делом необходимо определить источники — составить список страниц для сбора данных. Простой путь — это ручной ввод ссылок. Но если товаров тысячи, это неэффективно. Поэтому основной путь — автоматический поиск через Sitemap (в статье буду рассматривать только работу во вкладке парсинг по сайтмеп, так как принципиально работа инструментария отличается только как мы собираем ссылки). Пользователь указывает ссылку на "карту сайта" (sitemap.xml), и система скачивает ее. Чтобы отделить "зерна от плевел", этот огромный список URL отправляется в ИИ-модель, которая получает четкую инструкцию отфильтровать только те ссылки, которые похожи на страницы товаров, и удалить все служебные. Так из нескольких тысяч ссылок система получает точный (ну или почти точный) список целевых страниц товаров. СРАЗУ оговорюсь, парсить моим инструментом я могу не только страницы товаров (статьи, контакты и прочее)

С помощью ИИ мы получаем список URLов, которые отвечают нашим заданным требованиям

Далее пользователь определяет поля для сбора, просто перечисляя в текстовом поле, какую информацию он хочет получить: "Наименование товара", "Артикул", "Цена" и так далее (может быть пользователь захочет спарсить метатеги, ссылки на картинки и прочее).

После этого наступает ключевой и самый технологичный шаг — генерация кода для парсинга с помощью ИИ. Пользователь нажимает кнопку "Подобрать алгоритм". Система автоматически скачивает HTML-код первой страницы из списка и отправляет его в Gemini вместе с перечнем полей и специальной инструкцией. ИИ анализирует структуру HTML-документа, находит, в каких тегах и классах содержится нужная информация, и генерирует готовый, работающий Python-код. Этот код система сохраняет в памяти для дальнейшего использования. Таким образом, сложнейшая часть парсинга полностью автоматизируется.

Наконец, пользователь выбирает режим загрузки страниц в зависимости от сложности сайта (об этом я подробно не рассказал, здесь будет вкратце):

• Стандартный режим: Быстрый и экономичный, отправляет прямой HTTP-запрос. Идеален для простых, статичных сайтов. В данном случае все было просто и при разработке все «завелось» практически с самого начала

А вот далее мне пришлось попотеть. Мне интересно было парсить ВБ и Озон (исключительно для ознакомления это делал), ну как вы поняли первые попытки были неудачными. Динамическая подгрузка контента не давала мне спокойно жить. Теоретически я понимал, как это нужно сделать, но отсутствие знаний программирования на python играло не в мою пользу. Я не знал, как эмулировать браузер, и повозиться пришлось достаточно долго. Решение пришло с библиотекой Selenium. Путем проб и ошибок, а главное путем постоянного тестирования пришло готовое решения из 2 вариантов Selenium:

• Режим Selenium (Standard): Необходим для сайтов, где контент подгружается динамически с помощью JavaScript. Запускает управляемый браузер, который дожидается полной загрузки страницы.

• Режим Selenium (Undetected): "Стелс-режим" для сайтов с продвинутой защитой от ботов. Маскирует браузер под действия обычного пользователя, что позволяет обходить большинство блокировок.

Когда все настроено (мы отобрали ссылки с помощью ИИ, задали нужные данные, сделали предварительный парсинг)

Начинается автоматический сбор данных. Пользователь нажимает кнопку "Запустить полный парсинг". Система запускает конвейер, который последовательно обрабатывает каждую ссылку, используя выбранный режим и сгенерированный ИИ код для извлечения данных. Для ускорения процесса используется многопоточность. Результаты по каждой странице постепенно накапливаются, а пользователь в реальном времени видит прогресс-бар.

На финальном этапе происходит формирование и выгрузка результата. Все собранные данные собираются в единую таблицу pandas DataFrame, которая отображается в интерфейсе для предварительного просмотра. Рядом находятся кнопки для скачивания результата в форматах .xlsx или .csv. Эти файлы полностью готовы для дальнейшего использования: их можно загрузить в модуль «Анализ цен» или «Подбор по сторонним данным» (о котором я писал выше в статье). То есть я получил инструмент, который может практически без технических знаний парсинга собрать информацию с сайтов производителя/конкурента/поставщика, и тут же использовать эти данные для подбора товара по ним.

Анализ динамики цен с помощью Python

Сбор данных с помощью модуля парсинга является первым шагом в процессе анализа рынка. В результате мы получаем массивы информации о предложениях конкурентов и поставщиков, которые на этапе парсинга можно еще структурировать и очищать. Однако сами по себе эти данные, представляющие статический срез рынка на определенный момент времени, имеют ограниченную ценность (ну как минимум можно подбирать товар по своим запросам). Конкурентное преимущество дает анализ этих данных во времени, то есть понимание происходящих изменений. Именно для решения этой задачи и был спроектирован модуль "Анализ цен". Его цель — сделать анализ цен.

Сразу небольшой обзор

Как это работает? От сравнения наборов данных к визуализации.

В основе модуля лежит алгоритмическое сравнение двух или более наборов данных за разные периоды времени. Весь процесс выстроен в виде последовательного конвейера, состоящего из трех логических этапов.

На этапе загрузки и подготовки данных система собирает все исторические данные в единую структуру, пригодную для сопоставления. Процесс начинается с выбора и загрузки файлов пользователем. В интерфейсе он загружает как минимум два файла, которые представляют собой срезы данных за разные даты. Важным требованием является именование файлов таким образом, чтобы их можно было отсортировать в хронологическом порядке. Система использует имена файлов для их автоматической сортировки. Далее пользователь указывает, какая колонка содержит уникальный идентификатор товара, а какая — цену.

После этого происходит самый важный шаг подготовки — последовательное объединение данных. Система обрабатывает отсортированные файлы один за другим, чтобы построить единую "историческую" таблицу. Она берет самый старый файл, извлекает из него ключевые колонки и переименовывает колонку с ценой, добавляя к ней дату. Эта таблица становится основой. Затем следующий файл аналогичным образом объединяется с уже созданной таблицей по колонке-ключу. Для объединения используется метод "внешнего соединения" (outer join в pandas), который гарантирует, что в итоговую таблицу попадут все товары, даже те, что присутствуют только в некоторых файлах.

На этапе анализа и расчета изменений система анализирует построенную таблицу и вычисляет все произошедшие изменения. Сначала происходит определение периодов для сравнения. Алгоритм автоматически находит в таблице две последние по дате колонки с ценами, по которым и будет рассчитываться динамика. Затем для каждого товара рассчитывается процентное изменение цены и результат записывается в новую колонку.

Далее следует ключевой аналитический шаг — присвоение статуса изменения. Для каждого товара система определяет, какое именно событие с ним произошло, с помощью набора логических правил:

• "Новый товар" присваивается, если в колонке со старой ценой значение отсутствует, а в новой — присутствует.

• "Товар исчез" присваивается в обратной ситуации.

• "Цена выросла", "Цена снизилась" или "Без изменений" — в зависимости от сравнения старой и новой цены.
  В результате этого этапа таблица обогащается двумя новыми, аналитическими колонками: "Изменение, %" и "Статус (Финальный)".

Финальный этап — визуализация и выгрузка отчета. Система строит отчет, располагая колонки в логическом порядке, и применяет условное форматирование. Ячейки в колонке "Статус" раскрашиваются в зависимости от значения: "Цена выросла" — в красный, "Цена снизилась" — в зеленый, "Новый товар" — в голубой. Ячейки в колонке "Изменение, %" получают фоновый градиент от зеленого до красного. В итоге отформатированная таблица отображается в интерфейсе как наглядный аналитический дашборд. Рядом с ним расположена кнопка, позволяющая скачать этот отчет в формате .xlsx для дальнейшей обработки. ЕСЛИ ВКРАТЦЕ, то Анализ и сравнение цен – это автоматический ВПР в эксель с таким же автоматическим форматированием и добавлением некоторых данных. Да, это все можно сделать вручную, но я сделал это все в более удобном виде и в едином цифровом пространстве.

Заключение: От внутреннего проекта к универсальной платформе

В результате, проект, который начинался как внутренний инструмент для решения узкой задачи поиска по своей базе товара, эволюционировал в многомодульную аналитическую платформу (ну по крайней мере, я так думаю). Этот процесс показал, насколько эффективным может быть современный ИИ, приложив небольшое количество усилий.

Созданное решение является не узкоспециализированным инструментом, а достаточно гибкой платформой. Думаю, я еще вернусь к написанию статьи, как и где можно еще использовать данный инструмент. Но уже сейчас можно, как минимум, делать конкурентный анализ в разных нишах с небольшими настройкам, будь то продажи автозапчастей и электроники или строительных материалов.

Ключевая особенность архитектуры заключается в том, что вся основная логика — правила сопоставления колонок, инструкции для ИИ-моделей, настройки парсера могут управляться пользователем. Управление ими осуществляется через простой административный интерфейс. Это означает, что для адаптации системы под специфику нового рынка не требуются навыки программирования; необходимы лишь экспертные знания в предметной области. Пользователь может самостоятельно настраивать систему для понимания новых форматов данных и новых сайтов.

Эта гибкость и стала причиной, по которой было решено представить инструмент широкой аудитории. Это не просто набор скриптов, а решение, которое может быть полезно малому и среднему бизнесу. Оно предоставляет доступ к технологиям автоматического сбора и анализа данных, которые ранее были прерогативой крупных корпораций с собственными IT-отделами. Основная ценность такого инструмента — это показать возможность для компаний, а также для людей, которые могут своими руками реализовать необходимые инструменты.
Оригинал моей статьи

Благодарю всех за уделенное время на прочтение моей статьи!