Ого, ну у тебя сложный пример еще. У меня дело было смешнее, в 1С надо было прописать формулу для того чтобы номенклатуре автоматически присваивалось имя, исходя из содержимого карточки товара. Я ни разу не программист, справлялся сам по мануалам, а тут раз, у меня условный оператор - и все, постоянно выдает ошибку в синтаксисе, и я не могу понять почему. Надо чтобы часть наименования формировалась от условия да/нет в карточке товара. DeepSeek, Gemini и ChatGPT пали в этой битве, каждый предложил десятки не рабочих вариантов, понадобился один спец техподдержки, который мне помог за 20 минут, из которых 19 я ждал его ответа занимаясь другими делами.
Это очень похоже на истории про EVE Online, читать интереснее чем играть. Больше похоже на рекламу от разработчиков. Нейросети которые путаются в двух соснах, сами все поняли, нашли и написали код, достали ответы, ну ну. Можно пожалуйста научить их строчки в таблицах без ошибок сравнивать?
В моей задаче не калькуляция, в одной таблице, одна строка/один артикул. Во второй одна строка, и в одной из ячеек строки 20-30 артикулов, которые обозначают один и тот же товар, но разных производителей. При этом правила написания артикулов не соблюдаются, могут быть пробелы, тире и т.д. ВПР такое не подхватывает. Я решил что нейросети справятся, но вот как получилось, не справились. Я не хочу сказать что LLM бесполезные, я хочу сказать что вот, я обычный представиьель бизнеса, которому прочат чуть ли не 10-15% увеличение производительности за счет LLM. Но на практике этого не происходит. Да, возможно я не так использую инструмент, пишу плохие промты и тд., но я условно "типичный офисник", немного погруженный в тему. Если человек не погружен в тему, я вообще не представляю, как ему LLM будут производительность труда повышать?
Тем не менее это относительно простая задача, массив данных маленький (ну может быть под 10-20к токенов), точно в контекст влезло. Простым ВПР мою задачу не решить. руками перебирать долго и нудно. Вот я на практике решил повысить свою производительность, но не вышло. По части документации по импорту, LLM банально не осилила подсчет таможенной стоимости по CFR Incoterms. Но ладно, это все еще куда ни шло, есть пример еще лучше. Таблица в google doc, работает гугловская LLM в роли помощника. Таблица - столбцы года, строки товары. Соответственно есть некая динамика по росту/падению объема импорта. Объем таблицы около 100 строк и 6 столбцов. Да, я могу все это посчитать сам, и/или условным форматированием разметить динамику каждого товара цветом, но я то хочу рутину скинуть. Пишу промт примерно //В данной таблице представлены ... описание структуры, необходимо выделить зеленым цветом строки с 5 товарами которые росли быстрее всех, а красным 5 товаров, которые либо падали либо росли медленнее всех.// Результат работы "помощника", все закрашено зеленым, каждая строка. Обозначаю ошибку, ответ "ой да, ты прав" и ничего не меняется. У меня таких примеров вагон, потому что я постоянно пытаюсь привлечь LLM к работе с самыми простыми, но муторными задачами. Результат буквально 0, а иногда и минус, потому что приходится перепроверять всю информацию за ними, и на это уходит больше времени чем если бы я сделал все сам.
Вот читаю я все эти новости про LLM про то как они повысят производительность и т.д. И даюсь диву с того что статей про реальное их применение не в области программирования или дизайна можно сказать и нет. Я пробовал применять LLM от Claude Sonet до Deepseek в простейших задачах, типа сравнения двух таблиц с выводом номеров строк при обнаружении совпадений (по факту немного усложненное ВПР), ни одна не справилась нормально. Пробовал консультироваться по импортной документации - пишут ерунду сразу, не понимают контекста сколько бы я не улучшал промт. В общем как только задача переходит хоть немного в практическую плоскость у всех LLM в моих сценариях (международные закупки) получается только фиаско.
А есть статья про то что сделать с этим огромным сэкономленным временем? Вы не учитываете сложности перехода, переход с qwerty и йцукена на что-то другое отожрёт любые преимущества, особая сложность в том что вообще все интерфейсы заточены под йцукен.
Может быть я улечу в минуса, но я так и не мог никогда понять смысл кнопки пуск. Для меня существование этой кнопки, её смысл до сих пор загадка. Все что там есть можно реализовать парой кнопок на панели, или вовсе ярлыками на рабочем столе.
Мне кажется все придёт просто к белым спискам, хотите чтобы ваш ресурс был доступен - пожалуйста заявление в компетентные органы, срок рассмотрения 30 дней.
Ого, ну у тебя сложный пример еще. У меня дело было смешнее, в 1С надо было прописать формулу для того чтобы номенклатуре автоматически присваивалось имя, исходя из содержимого карточки товара. Я ни разу не программист, справлялся сам по мануалам, а тут раз, у меня условный оператор - и все, постоянно выдает ошибку в синтаксисе, и я не могу понять почему. Надо чтобы часть наименования формировалась от условия да/нет в карточке товара. DeepSeek, Gemini и ChatGPT пали в этой битве, каждый предложил десятки не рабочих вариантов, понадобился один спец техподдержки, который мне помог за 20 минут, из которых 19 я ждал его ответа занимаясь другими делами.
Это очень похоже на истории про EVE Online, читать интереснее чем играть. Больше похоже на рекламу от разработчиков. Нейросети которые путаются в двух соснах, сами все поняли, нашли и написали код, достали ответы, ну ну. Можно пожалуйста научить их строчки в таблицах без ошибок сравнивать?
Спасибо за наводку, буду пробовать.
В моей задаче не калькуляция, в одной таблице, одна строка/один артикул. Во второй одна строка, и в одной из ячеек строки 20-30 артикулов, которые обозначают один и тот же товар, но разных производителей. При этом правила написания артикулов не соблюдаются, могут быть пробелы, тире и т.д. ВПР такое не подхватывает. Я решил что нейросети справятся, но вот как получилось, не справились. Я не хочу сказать что LLM бесполезные, я хочу сказать что вот, я обычный представиьель бизнеса, которому прочат чуть ли не 10-15% увеличение производительности за счет LLM. Но на практике этого не происходит. Да, возможно я не так использую инструмент, пишу плохие промты и тд., но я условно "типичный офисник", немного погруженный в тему. Если человек не погружен в тему, я вообще не представляю, как ему LLM будут производительность труда повышать?
Тем не менее это относительно простая задача, массив данных маленький (ну может быть под 10-20к токенов), точно в контекст влезло. Простым ВПР мою задачу не решить. руками перебирать долго и нудно. Вот я на практике решил повысить свою производительность, но не вышло. По части документации по импорту, LLM банально не осилила подсчет таможенной стоимости по CFR Incoterms. Но ладно, это все еще куда ни шло, есть пример еще лучше. Таблица в google doc, работает гугловская LLM в роли помощника. Таблица - столбцы года, строки товары. Соответственно есть некая динамика по росту/падению объема импорта. Объем таблицы около 100 строк и 6 столбцов. Да, я могу все это посчитать сам, и/или условным форматированием разметить динамику каждого товара цветом, но я то хочу рутину скинуть. Пишу промт примерно //В данной таблице представлены ... описание структуры, необходимо выделить зеленым цветом строки с 5 товарами которые росли быстрее всех, а красным 5 товаров, которые либо падали либо росли медленнее всех.// Результат работы "помощника", все закрашено зеленым, каждая строка. Обозначаю ошибку, ответ "ой да, ты прав" и ничего не меняется. У меня таких примеров вагон, потому что я постоянно пытаюсь привлечь LLM к работе с самыми простыми, но муторными задачами. Результат буквально 0, а иногда и минус, потому что приходится перепроверять всю информацию за ними, и на это уходит больше времени чем если бы я сделал все сам.
Вот читаю я все эти новости про LLM про то как они повысят производительность и т.д. И даюсь диву с того что статей про реальное их применение не в области программирования или дизайна можно сказать и нет. Я пробовал применять LLM от Claude Sonet до Deepseek в простейших задачах, типа сравнения двух таблиц с выводом номеров строк при обнаружении совпадений (по факту немного усложненное ВПР), ни одна не справилась нормально. Пробовал консультироваться по импортной документации - пишут ерунду сразу, не понимают контекста сколько бы я не улучшал промт. В общем как только задача переходит хоть немного в практическую плоскость у всех LLM в моих сценариях (международные закупки) получается только фиаско.
А есть статья про то что сделать с этим огромным сэкономленным временем? Вы не учитываете сложности перехода, переход с qwerty и йцукена на что-то другое отожрёт любые преимущества, особая сложность в том что вообще все интерфейсы заточены под йцукен.
Может быть я улечу в минуса, но я так и не мог никогда понять смысл кнопки пуск. Для меня существование этой кнопки, её смысл до сих пор загадка. Все что там есть можно реализовать парой кнопок на панели, или вовсе ярлыками на рабочем столе.
Много раз видел что предлагают писать код без IDE в качестве проверки. В чём сакральный смысл, это же выходит копание ямы без лопаты?
Мне кажется все придёт просто к белым спискам, хотите чтобы ваш ресурс был доступен - пожалуйста заявление в компетентные органы, срок рассмотрения 30 дней.