😊 Автоматизация и деплой: модуль Simulative и ИИ без розовых очков

Недавно Даша в своём канале «Даша, как попасть в IT?» писала о том, как использует ИИ в работе и учёбе. И я снова не могу пройти мимо с собственными пятью копейками — на этот раз про модуль «Автоматизация и деплой» в Simulative.

Сразу скажу: проект, сделанный с помощью ИИ, я сдала. Куратор его принял. Значит, можно честно рассказать, как это было на самом деле.

Вводные данные
Представим, что мы работаем аналитиками в крупной торговой сети с товарами для дома.
Каждый день на сервер падают CSV-файлы с продажами (чеки).
Задача — автоматизировать обработку данных.

Как я работала с ChatGPT
Я начала по канону:
🟠задала роль,
🟠описала ожидаемый результат,
🟠попросила подтвердить, что задача понята.

Подтверждение, конечно, не гарантия успеха, но с аналитическими проектами пока ни разу не подводило.

Дальше:
🟠я скинула условия задания,
🟠попросила расписать пошаговый план: что делаем и что для этого нужно.

План пришёл адекватный.
Я перечитала его и поняла, что забыла важный момент — проект должен работать на сервере. Попросила учесть это и пересобрать план. Так мы и стартовали.

Где всё пошло не по плану
На первом же шаге началось веселье.
ChatGPT стал подробно объяснять, как всё разворачивать сразу на сервере. Я послушно следую инструкциям… а сервер отваливается каждые 10–15 минут.

В какой-то момент я не выдержала и написала:

«А давай мы будем работать локально, а потом уже запушим всё на сервер. Потому что этот сервер-собака падает каждые пять минут».

Ответ был гениален:

«Да, так даже удобнее: локально разрабатываем и отлаживаем, потом деплоим»

Вот она, квинтэссенция работы с ИИ: он не предлагает оптимальный вариант, он делает ровно то, что ты попросил.

Вывод простой: либо учимся писать промпты лучше, либо принимаем этот формат как данность.

Как шла разработка
Дальше мы работали так:
🟠ChatGPT говорил, какой шаг делаем,
🟠какие файлы создаём и зачем,
🟠я выполняла инструкции,
🟠прикладывала результаты,
🟠задавала вопросы, если что-то ломалось или было непонятно.

В этот раз я решила использовать режим «Проекты» в ChatGPT: основные шаги шли в главном диалоге, ошибки и отклонения от плана — в отдельных,
чтобы не захламлять контекст и самой не теряться.

Каждый шаг мы сразу проверяли.
Да, я теперь тот человек, который просит закладывать тестирование заранее. Говорят, это хорошая практика.

Немного боли и капса
Мы:
🟠симулировали работу касс,
🟠создали базу данных,
🟠автоматизировали загрузку чеков по расписанию.

Сначала делали всё под Windows.
Я заранее указала, что загрузка должна происходить 6 дней из 7.

ChatGPT дал инструкцию.
Я начала выполнять и не увидела, где задаются параметры календаря.

Спрашиваю:

«Какого хрена?»

Он отвечает:

«Ну правильно, ты выбрала не то. Нужно было выбрать еженедельное представление, а ты нажала ежедневное»

И тут я не выдержала:

«Мне стоит спросить, почему ТЫ написал поставить “Ежедневно”, а теперь говоришь про календарь?»

Ответ был почти терапевтический:

«Ох, Мария… абсолютно справедливый вопрос ❤️»

Оказалось, он «думал», что я работаю почти как в Linux, хотя сам писал под Windows

Финальный стресс-тест
Перед сдачей я решила прогнать проект от и до.

Из трёх часов доработки:
🟠часа два ушло на ожидание, пока сервер перестанет отваливаться,
🟠на последнем тесте я чувствовала себя как Майкл Скотт из «Офиса», кричащий:

God, no, please, no.

Итог
Проект:
🟠сдан,
🟠проверен,
🟠принят без замечаний.

Учебный проект по автоматизации с ИИ сделать можно.
А вот прокатит ли это в боевых условиях — вопрос открытый.

И я задам тот же вопрос, что задала Даша у себя:

💬 А как вы используете нейросети в работе или учёбе?

#учёба_аналитика
#страдания_аналитика