Цифровизация обнажает то, что мы пролистали
Практически всегда при работе с ценообразованием главное не навык работы в той или иной программе, сервисе и не ИИ, а банальное ,,дочитать книжку до конца,,.
Один мой бывший коллега, которого сделали и смотрящим по объектам, и экспертом на новой работе, на вопрос чем сейчас занимается в 60+ отвечал: ,,Моя задача простая: ребятам надо просто показать, где они книжечку не дочитали,,.
В смете это выглядит очень приземлённо:
- не дочитали методику или СП до нужного пункта;
- не досмотрели примечания к таблице;
- не разобрались с проектом или технологией
В итоге спорят не о ,,высокой методологии,, , а о трёх строчках в документе, которые все пролистали. И выигрывает не самый громкий, а тот, кто:
- открывает норму/методику;
- показывает конкретный абзац;
- спокойно поясняет, как это бьётся с объективной реальностью проекта))).
Полезный вопрос для всех нас: где именно я ,,не дочитала,, ( ой, как он актуален для меня сейчас!)
А при цифровизации эти ,, неоднозначности,, и вылезают, а спасает возвращение к этим скучным местам.
Поэтому мы и бежим за советом не к тем, кто ,,давит опытом,, а к тем кто просто вовремя показывает строчку, на которой остальные когда‑то закрыли книжечку
Практически всегда при работе с ценообразованием главное не навык работы в той или иной программе, сервисе и не ИИ, а банальное ,,дочитать книжку до конца,,.
Один мой бывший коллега, которого сделали и смотрящим по объектам, и экспертом на новой работе, на вопрос чем сейчас занимается в 60+ отвечал: ,,Моя задача простая: ребятам надо просто показать, где они книжечку не дочитали,,.
В смете это выглядит очень приземлённо:
- не дочитали методику или СП до нужного пункта;
- не досмотрели примечания к таблице;
- не разобрались с проектом или технологией
В итоге спорят не о ,,высокой методологии,, , а о трёх строчках в документе, которые все пролистали. И выигрывает не самый громкий, а тот, кто:
- открывает норму/методику;
- показывает конкретный абзац;
- спокойно поясняет, как это бьётся с объективной реальностью проекта))).
Полезный вопрос для всех нас: где именно я ,,не дочитала,, ( ой, как он актуален для меня сейчас!)
А при цифровизации эти ,, неоднозначности,, и вылезают, а спасает возвращение к этим скучным местам.
Поэтому мы и бежим за советом не к тем, кто ,,давит опытом,, а к тем кто просто вовремя показывает строчку, на которой остальные когда‑то закрыли книжечку
20👍10💯4✍3❤1🔥1
Первая сигарета бесплатно 🤣🥲
Конечно мы все много пользуемся экосистемой Google - почта, документы, диск. Логична и связка с Gemini.
Я уже писала: Gemini ,,экономлю,, и использую если понимаю, что задача сложная и другие нейронки не потянут. Но это с текстовыми задачами, мультимодальности на бесплатной версии не хватает.
Сегодня ( см фото) у Google тихо появились новые тарифы по подписке Google AI Plus с доступом к Gemini 3 Pro.
Что дают:
- Gemini 3 Pro, плюс 200 ГБ в Google One
- Deep Research на модели 2.5 Pro/Flash;
- Генерацию картинок и видео: Veo 3.1 Fast для текста→видео и улучшенный Banana/Nano для изображений.
По цене AI Plus сейчас : 7,99 $ в месяц, но первым пользователям отдают за 3,99 $ на два месяца, чтобы подсадить на расширенный Gemini и обкатать Deep Research в реальных сценариях.
А тут и AI Pro захочется…
Соблазн конечно, не знаю буду сейчас получать доступ или подожду. В ближайших планах 2 новые нейронки попробовать, а тут опять от Google будет не оторваться.
Конечно мы все много пользуемся экосистемой Google - почта, документы, диск. Логична и связка с Gemini.
Я уже писала: Gemini ,,экономлю,, и использую если понимаю, что задача сложная и другие нейронки не потянут. Но это с текстовыми задачами, мультимодальности на бесплатной версии не хватает.
Сегодня ( см фото) у Google тихо появились новые тарифы по подписке Google AI Plus с доступом к Gemini 3 Pro.
Что дают:
- Gemini 3 Pro, плюс 200 ГБ в Google One
- Deep Research на модели 2.5 Pro/Flash;
- Генерацию картинок и видео: Veo 3.1 Fast для текста→видео и улучшенный Banana/Nano для изображений.
По цене AI Plus сейчас : 7,99 $ в месяц, но первым пользователям отдают за 3,99 $ на два месяца, чтобы подсадить на расширенный Gemini и обкатать Deep Research в реальных сценариях.
А тут и AI Pro захочется…
Соблазн конечно, не знаю буду сейчас получать доступ или подожду. В ближайших планах 2 новые нейронки попробовать, а тут опять от Google будет не оторваться.
1👍9❤5🔥4💯2👏1😁1🌚1
Excel без VPN и зарубежных карт: связка GPTunnel + Perplexity
Для работы с Excel подобрала для себя схему из двух инструментов (и важный момент: можно взять любой агрегатор/любой сервис с моделями, не принципиально какой именно - важен сам принцип комбинирования по ролям: «мозг» + «сборщик файла»).
1. GPTunnel + Claude = «мозг»
Что делаю там:
• продумываю методику расчёта;
• получаю точные формулы Excel и проверку логики;
• исправляю ошибки
2. Perplexity = «сборщик файла»
Что делаю тут:
• превращаю описание + формулы в готовый .xlsx;
• добавляю лист «Инструкция», цветовую маркировку (например, жёлтые — ввод, зелёные — формулы, оранжевые — итоги).
Как это выглядит (3 шага)
1. В GPTunnel: «Вот задача и структура — дай формулы и логику».
2. Копирую итог (структура + формулы).
3. В Perplexity: «Собери Excel по этому ТЗ и вставь формулы; добавь инструкцию и маркировку».
Активация формул в Excel (5 секунд)
Ctrl+Alt+F9 → пересчёт всех формул.
Если не помогло: Ctrl+H, найти “=”, заменить на “=” → «Заменить все».
Почему это удобно
• работает без VPN;
• оплата в GPTunnel — российскими картами;
• экономит время.
Для работы с Excel подобрала для себя схему из двух инструментов (и важный момент: можно взять любой агрегатор/любой сервис с моделями, не принципиально какой именно - важен сам принцип комбинирования по ролям: «мозг» + «сборщик файла»).
1. GPTunnel + Claude = «мозг»
Что делаю там:
• продумываю методику расчёта;
• получаю точные формулы Excel и проверку логики;
• исправляю ошибки
2. Perplexity = «сборщик файла»
Что делаю тут:
• превращаю описание + формулы в готовый .xlsx;
• добавляю лист «Инструкция», цветовую маркировку (например, жёлтые — ввод, зелёные — формулы, оранжевые — итоги).
Как это выглядит (3 шага)
1. В GPTunnel: «Вот задача и структура — дай формулы и логику».
2. Копирую итог (структура + формулы).
3. В Perplexity: «Собери Excel по этому ТЗ и вставь формулы; добавь инструкцию и маркировку».
Активация формул в Excel (5 секунд)
Ctrl+Alt+F9 → пересчёт всех формул.
Если не помогло: Ctrl+H, найти “=”, заменить на “=” → «Заменить все».
Почему это удобно
• работает без VPN;
• оплата в GPTunnel — российскими картами;
• экономит время.
5🔥11👍4👏4💯3❤2🎉2
Что выдают нейросети, если попросить их сделать график производства работ в Excel?
Без сложных промптов, просто «в лоб».
Сравниваю, что внутри сгенерированных файлов (от Claude и Comet) и где их придется «»допиливать руками:
🔹 Визуализация сроков (Диаграмма Ганта)
Comet рисует полоски графика текстовыми символами «████» прямо внутри ячеек. При сдвиге сроков придется стирать и копировать текст вручную.
Claude делает умнее: он заливает ячейки цветом по столбцам месяцев. Это нагляднее, но заливка статичная
Что допиливать: сносить статику и настраивать условное форматирование с автоматической заливкой по датам начала и окончания.
🔹 Формулы и математика
Главная проблема таких графиков — отсутствие связей «Объем → Ресурс → Срок». Comet даже строку «Итого» вписывает текстом, без функций. У Claude ситуация лучше: стоят базовые формулы СУММ по столбцам итоговой стоимости и трудоемкости. Но сами цифры длительности ИИ ставит «на глаз».
Что допиливать: прописывать формулы расчета, подтягивать реальные объемы из смет.
🔹 Структура и нормативка
Здесь ИИ молодцы. Обе сети выдают адекватную структуру: укрупненные этапы, логичная последовательность работ (от подготовки до благоустройства) и правильные единицы измерения. Claude аккуратно оформляет рамки и выносит вниз перечень нормативов. Но помним: это просто напечатанный текст, ИИ не проверил НТД на актуальность, и тем более итоговые сроки.
📌 Резюме
Сгенерированный Excel - это идеальная «рыба» документа. ИИ берет на себя всю рутину по набору текста, созданию структуры этапов и оформлению шапки. А вот инженерную логику, математику и привязку к локальным сметам специалист должен закладывать сам.
Вот и задумаешься: пробовать генерировать шаблоны или предпочитаете собирать их в Excel с нуля.
Без сложных промптов, просто «в лоб».
Сравниваю, что внутри сгенерированных файлов (от Claude и Comet) и где их придется «»допиливать руками:
🔹 Визуализация сроков (Диаграмма Ганта)
Comet рисует полоски графика текстовыми символами «████» прямо внутри ячеек. При сдвиге сроков придется стирать и копировать текст вручную.
Claude делает умнее: он заливает ячейки цветом по столбцам месяцев. Это нагляднее, но заливка статичная
Что допиливать: сносить статику и настраивать условное форматирование с автоматической заливкой по датам начала и окончания.
🔹 Формулы и математика
Главная проблема таких графиков — отсутствие связей «Объем → Ресурс → Срок». Comet даже строку «Итого» вписывает текстом, без функций. У Claude ситуация лучше: стоят базовые формулы СУММ по столбцам итоговой стоимости и трудоемкости. Но сами цифры длительности ИИ ставит «на глаз».
Что допиливать: прописывать формулы расчета, подтягивать реальные объемы из смет.
🔹 Структура и нормативка
Здесь ИИ молодцы. Обе сети выдают адекватную структуру: укрупненные этапы, логичная последовательность работ (от подготовки до благоустройства) и правильные единицы измерения. Claude аккуратно оформляет рамки и выносит вниз перечень нормативов. Но помним: это просто напечатанный текст, ИИ не проверил НТД на актуальность, и тем более итоговые сроки.
📌 Резюме
Сгенерированный Excel - это идеальная «рыба» документа. ИИ берет на себя всю рутину по набору текста, созданию структуры этапов и оформлению шапки. А вот инженерную логику, математику и привязку к локальным сметам специалист должен закладывать сам.
Вот и задумаешься: пробовать генерировать шаблоны или предпочитаете собирать их в Excel с нуля.
1👏8👍4🔥3
Скопировала этот текст в NotebookLM для инфографики , заодно без каких либо промтов выгрузила презентацию ( кстати, теперь и в pptx). Прикрепляю результат. Выводы думаю не требуются….
1👍4
Распределяем роли
Технологическая логика работы с ИИ: текстовый промт → узкий сервис → экспорт → ручная доработка
Этот алгоритм работает не только с презентациями, но и с дашбордами, блок-схемами процессов, инфографикой. Суть - строгое разделение ролей: текстовая LLM отвечает за смыслы, профильный сервис за верстку, привычный софт для финального штриха.
Шаг 1. Промт для текстовой LLM (Claude / ChatGPT)
Попросила текстовую нейронку подготовить промт для презентации в Gamma по принципам и архитектуре сметно-нормативной базы строительной отрасли России не более 9 слайдов.
Мое главное правило: не просим разбить на слайды. Опытным путем я поняла - нейросеть не понимает визуального веса элементов. Если задать жесткий лимит, она начнет либо лить воду на каких-то слайдах, либо резать критичную информацию.
Пример промпта прикрепляю (шаг 1) ↓
Шаги 2, 3. Верстка в профильном сервисе (Gamma)
Передаю текст в Gamma. Сервис генерирует презентацию (переход на РИМ на красном фоне - не привнесенное мной 😄), сам распределяет контент по слайдам, подбирает компоновку карточек, генерирует базовую инфографику.
Шаг 4. Редактирование внутри сервиса
Здесь же делаем крупноблочные правки через встроенный ИИ-редактор: меняем структуру drag-and-drop, просим переформулировать абзацы, настраиваем диаграммы. Возможности постоянно улучшаются.
Шаги 5, 6. Экспорт и финиш (PowerPoint)
Если не хватает времени разбираться с тонкой настройкой внутри Gamma, или нужно добавить корпоративный шаблон, ГОСТовскую нумерацию, исправить таблицы - экспортируем в .pptx и дорабатываем в привычном PowerPoint со всей тщательностью.
Итог: Каждый занимается своим - ИИ по своей специализации отрабатывает рутину, мы докручиваем оставшееся наработанными навыками в знакомой среде. Никакого слома рабочих процессов.
Технологическая логика работы с ИИ: текстовый промт → узкий сервис → экспорт → ручная доработка
Этот алгоритм работает не только с презентациями, но и с дашбордами, блок-схемами процессов, инфографикой. Суть - строгое разделение ролей: текстовая LLM отвечает за смыслы, профильный сервис за верстку, привычный софт для финального штриха.
Шаг 1. Промт для текстовой LLM (Claude / ChatGPT)
Попросила текстовую нейронку подготовить промт для презентации в Gamma по принципам и архитектуре сметно-нормативной базы строительной отрасли России не более 9 слайдов.
Мое главное правило: не просим разбить на слайды. Опытным путем я поняла - нейросеть не понимает визуального веса элементов. Если задать жесткий лимит, она начнет либо лить воду на каких-то слайдах, либо резать критичную информацию.
Пример промпта прикрепляю (шаг 1) ↓
Шаги 2, 3. Верстка в профильном сервисе (Gamma)
Передаю текст в Gamma. Сервис генерирует презентацию (переход на РИМ на красном фоне - не привнесенное мной 😄), сам распределяет контент по слайдам, подбирает компоновку карточек, генерирует базовую инфографику.
Шаг 4. Редактирование внутри сервиса
Здесь же делаем крупноблочные правки через встроенный ИИ-редактор: меняем структуру drag-and-drop, просим переформулировать абзацы, настраиваем диаграммы. Возможности постоянно улучшаются.
Шаги 5, 6. Экспорт и финиш (PowerPoint)
Если не хватает времени разбираться с тонкой настройкой внутри Gamma, или нужно добавить корпоративный шаблон, ГОСТовскую нумерацию, исправить таблицы - экспортируем в .pptx и дорабатываем в привычном PowerPoint со всей тщательностью.
Итог: Каждый занимается своим - ИИ по своей специализации отрабатывает рутину, мы докручиваем оставшееся наработанными навыками в знакомой среде. Никакого слома рабочих процессов.
1👍3🔥3
А вот итог. Материалы я не подбирала. Чистый эксперимент: взгляд 👀 без эмоций :
1👍5