Продающий бот. Часть 5. Умеет ли бот хранить секреты?

А зачем делать бота с доступом? Чтобы что?

Продающий бот. Часть 1. Можно ли уболтать бота продать подешевле

Вам просто другой формат занятий подошел бы. Его пока нет, но скоро будет

Продающий бот. Часть 1. Можно ли уболтать бота продать подешевле

Если бы вы были внимательным исследователем, то вы бы сначала выписали счет. И тогда бы вы поняли, что в приведенном вами сообщении бота выдумано все от начала и до конца.

Продающий бот. Часть 2. Съезд КПСС

Как сказали спартанцы Филиппу Македонскому: если )))

Получить неправильный счет у вас не получится. Как я писал в предыдущей статье, там обычный алгоритм. Бот самостоятельно доходит до того места, где понимает, что у него просят счет и передает управление.

Продающий бот. Часть 1. Можно ли уболтать бота продать подешевле

Расчет цен, резервирование это все достаточно очевидные вещи. Не понимаю, как тут можно сделать что-то неправильно.

Но в любом случае, спасибо за демонстрацию!

Продающий бот. Часть 1. Можно ли уболтать бота продать подешевле

Что такое онтологический взлом? Кто-то узнает внутренние инструкции? Но вообще-то я их и пишу для того, чтобы о них узнало как можно больше людей. Это же продающий бот

Продающий бот. Часть 1. Можно ли уболтать бота продать подешевле

Спасибо! Было увлекательно

Продающий бот. Часть 1. Можно ли уболтать бота продать подешевле

Нет, нельзя. Он же продающий бот, а не покупающий

Продающий бот. Часть 1. Можно ли уболтать бота продать подешевле

@AI1CEDU_bot

Использование code interpreter от OpenAI в 1С

import pandas as pd
from pathlib import Path
from collections import defaultdict, deque

def read_csv_smart(path):
    for enc in ["utf-8", "utf-8-sig", "cp1251", "latin1"]:
        try:
            return pd.read_csv(path, encoding=enc)
        except Exception:
            continue
    # fallback
    return pd.read_csv(path, encoding="latin1", errors="ignore")

# Load
purchases = read_csv_smart("/mnt/data/file-7hqUPaq8LxdUaPjygcVFrh-purchases.csv")
sales = read_csv_smart("/mnt/data/file-Q1Zn1817nakCUSQTtTxs25-sales.csv")

# Normalize column names
purchases.columns = [c.strip().lower() for c in purchases.columns]
sales.columns = [c.strip().lower() for c in sales.columns]

# Map Russian columns
# дата, товар, количество, сумма
req_cols = ["дата", "товар", "количество", "сумма"]
for df_name, df in [("Закупки", purchases), ("Продажи", sales)]:
    missing = [c for c in req_cols if c not in df.columns]
    if missing:
        raise ValueError(f"{df_name}: отсутствуют столбцы {missing}. Найдены: {list(df.columns)}")

# Prepare dataframes
p_df = purchases[["дата", "товар", "количество", "сумма"]].copy()
s_df = sales[["дата", "товар", "количество", "сумма"]].copy()

# Parse dates (dd.mm.yy)
for df in (p_df, s_df):
    df["дата"] = pd.to_datetime(df["дата"], format="%d.%m.%y", errors="coerce")
    df["количество"] = pd.to_numeric(df["количество"], errors="coerce")
    df["сумма"] = pd.to_numeric(df["сумма"], errors="coerce")

# Drop bad rows
p_df = p_df.dropna(subset=["дата", "товар", "количество", "сумма"])
s_df = s_df.dropna(subset=["дата", "товар", "количество", "сумма"])

# Compute unit cost for purchases
p_df = p_df[p_df["количество"] > 0]
p_df["unit_cost"] = p_df["сумма"] / p_df["количество"]

# For sales, revenue is given as total "сумма"
s_df = s_df[s_df["количество"] > 0]
s_df["revenue"] = s_df["сумма"]

# Sort
p_df = p_df.sort_values(["товар", "дата"]).reset_index(drop=True)
s_df = s_df.sort_values(["товар", "дата"]).reset_index(drop=True)

# Build FIFO queues per product
purchase_queues = defaultdict(deque)
for prod, grp in p_df.groupby("товар", sort=False):
    for _, r in grp.iterrows():
        purchase_queues[prod].append([float(r["количество"]), float(r["unit_cost"]), r["дата"]])

# Process sales
rows = []
shortages = defaultdict(float)

for prod, grp in s_df.groupby("товар", sort=False):
    for _, r in grp.iterrows():
        qty = float(r["количество"])
        revenue = float(r["revenue"])
        remaining = qty
        cogs = 0.0
        pq = purchase_queues[prod]
        while remaining > 0 and pq:
            lot_qty, lot_cost, lot_date = pq[0]
            use = min(remaining, lot_qty)
            cogs += use * lot_cost
            lot_qty -= use
            remaining -= use
            if lot_qty == 0:
                pq.popleft()
            else:
                pq[0][0] = lot_qty
        if remaining > 0:
            shortages[prod] += remaining
        rows.append({
            "date": r["дата"],
            "product": prod,
            "qty_sold": qty,
            "revenue": revenue,
            "cogs_fifo_known": cogs,
            "gross_profit_known": revenue - cogs,
            "uncosted_qty_due_to_shortage": max(0.0, remaining)
        })

res_df = pd.DataFrame(rows)

# Aggregate per product
agg = res_df.groupby("product", as_index=False).agg(
    revenue=("revenue", "sum"),
    cogs_fifo_known=("cogs_fifo_known", "sum"),
    gross_profit=("gross_profit_known", "sum"),
    qty_sold=("qty_sold", "sum"),
    uncosted_qty=("uncosted_qty_due_to_shortage", "sum")
).sort_values("gross_profit", ascending=False)

# Display results
display(agg)

# Totals
totals = pd.DataFrame({
    "product": ["ИТОГО"],
    "revenue": [agg["revenue"].sum()],
    "cogs_fifo_known": [agg["cogs_fifo_known"].sum()],
    "gross_profit": [agg["gross_profit"].sum()],
    "qty_sold": [agg["qty_sold"].sum()],
    "uncosted_qty": [agg["uncosted_qty"].sum()],
})
display(totals)

# If shortages, show brief note
if (agg["uncosted_qty"] > 0).any():
    display({"Примечание": "Обнаружены продажи без достаточного запаса на момент продажи. COGS рассчитан только для доступной части. Проверьте последовательность дат закупок/продаж."})

Использование code interpreter от OpenAI в 1С

У гигачат нет code interpreter

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

@AI1CEDU_bot

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

да

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

Кока-кола продает сладкую водичку

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

@AI1CEDU_bot

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

Откуда возьмется это самое "усложнение запросов"? Я "вяжу веники" и корпорация "вяжет веники". Запросы одинаково простые. Репутационные издержки также можно уравнять. Да у корпорации теоретически может возникнуть больше недовольных клиентов, но для меня и ценность клиентов выше. Мне и одного потерять жаль, а корпорация потеряет тысячу-другую и не заметит

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

В правильном направление мыслите. Но ваша проблема в том, что вы мыслите, а я знаю, как оно на самом деле. Не будет этого. Не будет ИИ продавать внедорожник за доллар. Это практика. Легко проверяемая. Попробуйте купить у моего бота что-нибудь за доллар (рубль, копейку)

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

Крупные и мелкие тут ничем друг от друга не отличаются. И там, и там в отделах продаж работают примерно одинаковые люди. И занимаются эти люди примерно одинаковым. ИИ выдает вам "на руки" что-то типа усредненного, среднестатистического работника отдела продаж, который делает свою работу. А денег не простит. Вот в этом последнем предложении и заключается вся суть обсуждаемого нами.

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

Это почему это я не могу сравнить с сотрудниками и без? Очень даже могу сравнить. Один сотрудник стоит определенную сумму в месяц. Сколько было бы нужно сотрудников тоже могу прикинуть. Одно на другое умножаем и "сравниваем". Тут все довольно просто. И, как сказал поэт, "весомо, грубо, зримо". Фонд оплаты труда он либо есть, либо его нет. И это и есть разница. А вы пытаетесь увести вопрос в сторону гипотетического

Компании, заменившие людей на ИИ, стали осознавать свою ошибку

Да и глава мелкомягких совсем не то говорил, что подается в статье