Каждый год одно и то же. Декабрь, предпраздничная суета, и ты понимаешь: надо покупать подарки. И каждый год – одни и те же грабли. Либо берёшь заранее и потом видишь, что через неделю было дешевле. Либо тянешь до последнего – и берёшь по пиковой цене, потому что времени уже нет.
В этот раз я решил действовать умнее.
Список был простой, но не дешёвый
Жене – нормальный фен. Не какой попало, а с ионизацией, складной, чтоб в чемодан влезал. Дочери – робот-пылесос, она давно намекала. Ну и себе любимому – планшет Huawei, хотел попробовать их экосистему.
Три позиции. Три магазина: Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет. Итого – девять позиций для отслеживания. Каждый день. А лучше несколько раз в день, потому что цены там скачут будь здоров – особенно в ноябре-декабре.
Я прикинул: месяц мониторинга, три раза в день заходить на каждый сайт, сравнивать, записывать... Нет. Это не для меня. У меня есть работа, семья и остатки здравого смысла.
Момент, когда лень стала двигателем прогресса
Я слышал про вайбкодинг. Ну, когда ты объясняешь нейросети задачу человеческим языком, а она пишет код. Сам я в программировании – абсолютный ноль. Последнее, что писал – это формулы в Excel лет десять назад. Но выбора особо не было, и я решил попробовать.
Открыл Qwen – китайская нейросеть, бесплатная, очень шустрая в технических задачах. И написал примерно вот так:
«Привет! Я абсолютный новичок, никогда не программировал. Хочу написать программу на Python, которая будет три раза в день парсить Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет по конкретным товарам и складывать результаты в таблицу Excel. Давай сделаем всё пошагово, с самого нуля – начиная с установки Python на мой Windows-ноутбук. После каждого шага я буду присылать скриншот, что получилось, и мы двигаемся дальше»
Именно так и написал. По-человечески. И это сработало.
Шаг 1. Устанавливаем Python
Qwen ответил развёрнуто и без лишнего умничания:
«Отлично, начнём! Сначала нужно установить Python. Зайдите на сайт python.org, скачайте последнюю стабильную версию для Windows. Важный момент: при установке обязательно поставьте галочку "Add Python to PATH" – это внизу окна установщика. Без этого ничего не заработает. После установки пришлите скриншот»
Я скачал, установил, не забыл про галочку. Прислал скрин. Qwen одобрил и двинулся дальше.
Шаг 2. Проверяем, что Python работает
«Теперь проверим установку. Нажмите Win + R, введите cmd, нажмите Enter. Откроется чёрное окно – это командная строка. Введите туда: python --version и нажмите Enter. Должна появиться версия Python. Пришлите скриншот»
Я сделал. В консоли появилось Python 3.12.1. Прислал скрин – Qwen подтвердил, что всё хорошо.
Шаг 3. Устанавливаем нужные библиотеки
«Python установлен, но ему нужны дополнительные инструменты для работы с сайтами и Excel. В той же командной строке введите по очереди эти команды и нажимайте Enter после каждой:
pip install requests pip install beautifulsoup4 pip install openpyxl pip install schedule
Это займёт пару минут. Когда закончится – пришлите скриншот»
Я вставлял команды одну за одной. Консоль что-то скачивала, показывала зелёные Successfully installed – красота. Скрин отправил, получил одобрение.
Шаг 4. Пишем сам скрипт
Здесь Qwen выдал готовый код. Я честно не понимал большей части того, что там было написано, но это и не требовалось. Он объяснил: создай на рабочем столе папку price_tracker, открой Блокнот, вставь код, сохрани как parser.py.
Важный момент – при сохранении выбрать кодировку UTF-8, иначе русские буквы в таблице превратятся в кракозябры. Qwen предупредил заранее.
Код настраивался под мои запросы: я написал, какие именно товары искать, и Qwen показал, в каких строчках кода это менять. Никакого программирования – просто замена текста в нужных местах.
Шаг 5. Настраиваем автозапуск три раза в день
Чтобы скрипт запускался сам – без моего участия – Qwen объяснил, как настроить Планировщик задач Windows:
«Нажмите Win, введите "Планировщик задач", откройте. В правом меню нажмите "Создать задачу". Укажите время запуска – например, 9:00, 14:00 и 19:00. В разделе "Действие" укажите путь к файлу python.exe и в аргументах – путь к вашему скрипту parser.py. Пришлите скриншот настроек»
После пары итераций – работало. Скрипт запускался сам, я об этом даже не думал.
Что получилось в итоге: таблица, которая росла сама
Все данные программа складывала в файл Excel – prices.xlsx прямо в той же папке price_tracker. Каждый запуск добавлял новые строки: дата, время, магазин, название товара, цена, количество отзывов, рейтинг, ссылка.
С первого же дня скрипт начинал накапливать историю. Через неделю в таблице уже было достаточно данных, чтобы увидеть динамику: цена ползёт вверх, или наоборот – просела.
Qwen добавил в код простую логику: рядом с ценой ставилась стрелка – 🔺 если цена выросла по сравнению с предыдущим замером, 🔻 если упала. Никаких графиков в самом Excel – просто наглядные символы прямо в ячейке. Достаточно, чтобы с первого взгляда понять тренд.
Важный нюанс про Excel-файл
Здесь есть один момент, который я поначалу не учёл. Если файл prices.xlsx открыт на компьютере в момент, когда скрипт пытается в него записать – программа падает с ошибкой. Excel блокирует файл для записи, пока он открыт.
Qwen объяснил это заранее и предложил два решения:
- Просто закрывать файл перед плановым запуском скрипта
- Или добавить в код обработку ошибки: если файл занят – подождать 30 секунд и попробовать снова
Я выбрал второй вариант – удобнее. Теперь даже если я смотрю таблицу в момент запуска, скрипт просто немного подождёт и запишет данные сам.
Как я поймал момент для покупки
За месяц мониторинга картина стала очень наглядной.
Фен для жены за ноябрь дважды проседал в цене – и оба раза откатывался назад. Я поймал второй откат и взял.
Робот-пылесос резко подешевел в районе 10 декабря – видимо, какая-то акция слетела у продавца. Таблица показала аномальное 🔻, я зашёл по ссылке и купил не думая.
Планшет Huawei взял на Яндекс Маркете – там в итоге оказалась лучшая цена при максимальном количестве отзывов. Именно этот параметр – соотношение цены и количества отзывов – помогал отсеивать подозрительно дешёвые позиции от малоизвестных продавцов.
По всем трём позициям сэкономил около 4–5 тысяч рублей. Но главное – не нервничал, не листал витрины по пятнадцать раз на дню и не покупал в панике в последний момент.
Понравилось – повторил на 8 марта
После Нового года подумал: а почему нет? К 8 марта история та же самая – цены на парфюм, украшения, уходовую косметику начинают ползти вверх уже в феврале.
Зашёл в Qwen, показал старый код и написал:
«Нужно адаптировать скрипт под новые товары для 8 марта. Вот список запросов...»
Через 15 минут скрипт был перенастроен. Жена получила подарок, который я выбирал не второпях, а вдумчиво – и по нормальной цене, а не по праздничной наценке.
Что сейчас: переношу на смартфон
Сейчас пытаюсь перенести всё это на смартфон. Хочется, чтобы уведомление приходило прямо в телефон: «Цена на пылесос упала на 800 рублей» – и ссылка. Без таблиц, без компа.
Это чуть сложнее – нужно поднять небольшой облачный сервис или использовать Telegram-бот как канал уведомлений. Разбираюсь вместе с Qwen и Claude.
Об итогах расскажу отдельно.
Какую ещё рутину можно автоматизировать таким же способом
Пока разбирался со всем этим, понял: таким же образом, через вайбкодинг с нейросетью, можно собрать ещё кучу полезных штук. Вот несколько идей, которые реально сделать с нулевым опытом:
🎫 Мониторинг билетов – авиабилеты или билеты на концерты. Скрипт отслеживает цену на конкретный рейс или мероприятие и сигналит, когда она падает ниже заданного порога.
📦 Уведомления о появлении товара в наличии – если нужный товар постоянно заканчивается, скрипт проверяет раз в час и присылает уведомление, как только позиция снова появилась.
📊 Автоматический отчёт по расходам – скрипт каждую неделю забирает выписку из банковского приложения (многие банки дают экспорт в CSV) и формирует красивую сводку: сколько потрачено на еду, транспорт, развлечения.
🌤 Утренняя сводка в мессенджер – каждое утро в Telegram приходит: погода на день, курс доллара, напоминание о ближайших задачах из календаря. Всё в одном сообщении.
📰 Дайджест новостей по теме – скрипт раз в день собирает заголовки с нужных сайтов по ключевым словам (например, по вашей профессиональной теме) и присылает их списком.
Всё это – реализуемо за вечер с помощью нейросети, даже если вы никогда в жизни не писали код.
Вместо вывода
Я не программист. Я не айтишник. Я обычный человек, которому было лень делать рутинную работу руками.
И вот в чём штука с современными нейросетями: они не требуют от тебя знания кода. Они требуют умения объяснить задачу. Это – нормальный человеческий навык. Им владеет каждый.
Вайбкодинг – это не про то, чтобы стать программистом. Это про то, чтобы перестать делать руками то, что может делать машина.
Попробуйте. Серьёзно.
Если интересно – пишите в комментариях, какую рутину вы бы хотели автоматизировать. Может, разберём вместе.