🛠 От спецификации на вентустановку к собственному ИИ‑помощнику
В дайджесте я уже упоминал учебного агента для HVAC‑документов. Здесь — подробный кейс, с какой задачи всё началось
Чуть раньше я уже спроектировал отдельного агента под внутреннюю базу документов через API — строго для закрытого контура и работы только с корпоративными файлами. Но этот «корпоративный» проект ещё ждёт своей очереди: инфраструктура для безопасной интеграции API пока в планах, а не в ежедневной эксплуатации.
🎓 Домашнее задание, которое превратилось в агента
Когда на курсе по ИИ в Skillbox дошёл до урока по созданию агентов, именно задача со спецификацией стала основой для домашнего задания. Я посмотрел на свой недавний процесс со стороны и задал себе три простых вопроса:
- где в подготовке спецификации больше всего однотипной рутины;
- какие шаги повторяются от объекта к объекту почти без изменений;
- в каких местах каждый раз уходит время на поиск формулировок, хотя смысл остаётся прежним.
Ответ оказался очевидным: ИИ не должен выбирать оборудование вместо инженера, но вполне может взять на себя подготовку текстовой части, структурирование требований и контроль полноты описания. На этой логике и родился новый учебный агент для HVAC‑документов — уже не привязанный к API и внутренней базе, а доступный любому пользователю по ссылке.
В отчёте по уроку 5.7 у Skillbox этот агент описан как готовый корпоративный профиль ИИ‑помощника для HVAC‑документов. Формат работы — «Запрос → Ответ → Комментарий»: инженер формулирует задачу, агент даёт черновик документа и поясняет, какие места требуют уточнения.
Внутри промпта несколько блоков: кто такой агент, с какими документами он работает, как держит деловой стиль, как реагирует на сомнительные или неполные данные и в каких случаях обязан прямо сказать: «нужна дополнительная информация». Домашнее задание получило отметку «готово к применению в практике» не только формально — этот профиль можно переносить и адаптировать под новые задачи.
🤖 Что умеет новый агент
Новый ИИ‑помощник задуман как «секретарь‑редактор» инженера, а не как проектировщик вместо человека. В его описании зафиксированы несколько ключевых задач:
- Собирать исходные данные по задаче: тип установки, режим работы, основные требования и ограничения.
- Предлагать структуру спецификации и сопроводительных текстов: какие блоки стоит выделить, что обязательно пояснить словами, а не только строками таблицы.
- Помогать с формулировками в деловом стиле: без лишней эмоциональности, но понятно для коллег, службы снабжения и руководства.
- Чётко разграничивать зоны ответственности: не придумывать номера СП, ГОСТов или внутренних регламентов, а просить инженера указать их самому и лишь подсказывать, где они уместны.
По сути, агент «упаковывает» тот набор приёмов, который раньше использовался точечно, в один повторяемый инструмент.
⚙ Как это работает на примере вентустановки
Если взять похожую задачу по вентустановке, сценарий работы выглядит так:
- Инженер простыми словами описывает объект и контекст: для какого помещения делается спецификация, какая это установка, какие требования к режиму работы и обслуживанию.
- Агент задаёт уточняющие вопросы: нужно ли разделять оборудование и материалы, нужны ли дополнительные пояснения по условиям эксплуатации, есть ли внутри организации свои правила оформления.
- На основе ответов агент предлагает вариант структуры документа и черновики текстовых блоков: вводная часть, описание установки, примечания к позициям, раздел с особыми условиями и допущениями.
- Инженер проверяет предложения, дополняет таблицу, подставляет конкретные нормы и внутренние документы — и получает спецификацию с сопроводительным описанием, которое не стыдно положить в архив и показать коллегам или руководству.
Такой формат особенно удобен, когда спецификации близки по структуре, но отличаются деталями: агент помогает не забыть обязательные части и удерживает единый стиль от объекта к объекту.
📈 Чем этот агент отличается от «корпоративного» и зачем он читателю
Важно развести два проекта. Агент под API — это будущий инструмент для безопасной работы только с внутренней базой документов компании. Он задуман для закрытого контура, не используется в учебных примерах и не доступен широкому кругу пользователей.
Новый учебный агент — наоборот:
- не зависит от корпоративной базы и интеграций;
- работает с теми данными, которые инженер сам решает ввести в диалог;
- создан в рамках обучения на курсе по ИИ в Skillbox и задуман как пример того, что практикующий инженер может собрать собственного специализированного помощника без программирования.
Этот кейс — про путь от обычной рабочей задачи (спецификация на вентустановку) к собственному ИИ‑инструменту. В отдельном гайде недели разбираю, как шаг за шагом сформулировать требования к агенту, задать стиль, прописать ограничения по нормативам и собрать похожего помощника под свои задачи. Где искать подробности и как протестировать учебного агента на обезличенных черновиках — рассказываю в гайде и в закреплённой записи канала.
Гайд, о котором говорю, выходит сегодня в 15:00 — там будет пошаговая инструкция и ссылка на самого агента.