"Кейс про выбор правильного тендера, с ужасным стэком Иногда можно слышать про то, что AI проекты - это что-то сложное, дорогое, требует кучу денег, времени, а выхлопа - не дает. Вот простой кейс, который недавно развернули на коленке в компании в свободное время ""полтора землекопа"". __Другие кейсы ____в канале см тут____.__ Итак, время сейчас экономически сложное по всему миру. Компаниям нужно крутиться и искать заказы. При этом, если работать в корпоративном секторе, там с заказами не так просто - нужно найти тендер, собрать на него документацию, собрать свое предложение итп. Это требует кучу времени и сил. Во-первых, надо за тендерами следить. Во-вторых, их надо вычитывать и выбирать выгодные. В-третьих, подаваться итп. В данном кейсе компания решила упростить сильно первую часть - поиска перспективных тендеров. Два разработчика в свободное время разработали достаточно простой пайплайн (в комменты скину скрин отчета - где сразу видно, что это вайб-кодинг)) . Все работает так: (1) Подписались на рассылку с тендерами в Европе. Письма приходят свободным текстом, содержат ссылки на эти самые тендеры, которые находятся на разных сайтах. (2) система - выкачивает эти письма, достает ссылки, идет по ссылкам и выкачивает сопустствующую документацию. Если есть каптча - подключается gemini 2.5 для ее прохождения. (3) выкачанная документация по тендеру прогоняется через чеклист по критериям анализа этой фирмы (gpt-5). Задача тут - отсеять тендеры, которые фирме точно не интересны (нет скилов или прошлого опыта) или невыгодны (грубая оценка объема работа не сходится с ценой). (4) Получается такое крупное сито. Если какой-то тендер проходит через него, то файлы грузятся на SharePoint, генерится краткий отчет в виде HTML и вставляется в Confluence, а в Teams присылается краткий отчет про тендер. А теперь самое ужасное про стэк - это все написано на C#, на котором Structured Outputs сходу не заводится. Поэтому написали промпты просто словами, упомянув про необходимость reasoning. Модели тут используются избыточно мощные, поэтому проблем нет. Самое сложное в проекте - это не промпты, а все интеграции. LLM - это просто клей, которые объединяет разные процессы вместе. Выхлоп? Директора довольны как слоны, т.к. они каждый вторник получают выжимку перспективных тендоров по рынку, которые хорошо подходят к компании, текущей ситуации и ближайшим планам. Они быстро просматривают наиболее перспективные варианты, отправляют какие-то в работу и переключаются на другие дела. Поэтому прямо сейчас в краткосрочной работе уже 11 интересных тендеров. Вроде мелочь, но раньше такого качественного охвата рынка у компании не было никогда. Можно сделать лучше и правильнее? Однозначно. Надо ли? Ваш, @llm_under_hood 🤗"