PLC Smart Splitter: как ИИ помогает инженеру АСУ ТП не утонуть в технических заданиях

[ura-ch]

В текущей версии PLC Smart Splitter действительно не полностью локальный. Ключевая генерация структурированного ТЗ выполняется через API DeepSeek (облачная модель). Локальными остаются:

• парсинг и профилирование IOLIST,

• нарезка ТЗ на блоки,

• группировка сигналов по подсистемам,

• формирование промптов,

• экспорт и интерфейс.

Но сама генерация — облачная. Называть продукт просто «локальным» без оговорок — некорректно. Я поправлю формулировки в README и на сайте, добавив чёткое разделение:

«Данные не покидают ваш ПК до момента отправки промпта в DeepSeek API. Сама генерация ТЗ выполняется в облаке модели. Если требуется полная локальность — генерация отключается, остаётся режим «Промпт чата» (вы сами вставляете промпт в веб-чат) или подготовка данных для ручной доработки.»

Если вы удалите из ТЗ и IOLIST названия предприятий, имена, адреса, номера договоров и грифы секретности — останутся чистые технические данные (типы датчиков, диапазоны, алгоритмы). Такой набор практически невозможно обратно привязать к конкретному заказчику или объекту. С ним можно работать через облачный API без нарушения большинства внутренних регламентов ИБ.

Риск утечки именно вашего промпта из DeepSeek близок к нулю — массовых взломов истории запросов у крупных LLM-провайдеров не было. Основная угроза — утечка вашего API-ключа или загрузка исходного неанонимизированного документа.

Учитывая, что вы не знакомы с проектом и не тестировали его в реальных условиях, ваши замечания носят скорее теоретический характер. Если вы считаете подход принципиально неверным — возможно, стоит направить усилия на создание полностью локального аналога? Рынок АСУ ТП действительно ждёт такого решения, и конструктивная конкуренция здесь только поможет.