Игорь Кашинцев

Учебный пример и готовый материал (бонус - ссылка на презентацию) + анонс следующего воскресного выпуска с бонусом (реальный рабочий агент для работы с документацией) Для кого этот гайд Материал будет полезен, если вы: Это не инструкция «как сделать красивую презентацию». Это гайд про логику, структуру и язык управления. Что это за презентация Презентация посвящена возможному использованию LLM (больших языковых моделей) в инженерной практике HVAC. Важно сразу обозначить: Именно поэтому этот пример...

Когда говорят об ИИ в работе специалистов, чаще всего обсуждают инструменты: какая модель лучше, какие функции появились, что можно автоматизировать. Но в реальной управленческой практике всё обычно упирается не в инструменты, а в то, как сформулирована задача и как она представлена руководству. Именно здесь презентации играют ключевую роль — они становятся фильтром, через который реальность доходит до уровня решений. Презентация как точка принятия решений Для руководства презентация — это не набор слайдов...

(с ИИ и про ИИ) Вступление (вход без пафоса) В последние месяцы вокруг ИИ в профессиональной среде много разговоров. Чаще всего — в формате ожиданий: «это всё изменит», «без ИИ скоро никуда» или, наоборот, «очередной хайп». Я решил не спорить на уровне мнений, а посмотреть на тему с практической стороны — через конкретную рабочую задачу, с которой регулярно сталкиваются инженеры и специалисты: подготовку презентации для руководства. Важно сразу обозначить: Контекст кейса Задача выглядела так: Параллельно...

На этой неделе в новостях по ИИ и медицине произошло кое-что важное: FDA окончательно перестал считать генеративный ИИ экспериментом. Регулятор интегрирует LLM во все центры, agentic AI становится частью официального инструментария, а фармпроизводители открыто используют большие языковые модели для работы с документацией и данными. Это не теория. Это момент, когда нужно действовать инженерам и специалистам по инженерным системам — особенно тем, кто работает в фармпроизводстве и сталкивается с HVAC-системами...

У инженеров в HVAC почти всегда одна и та же проблема: слишком много писем, служебных записок и пояснительных текстов и слишком мало времени, чтобы каждый раз доводить формулировки до аккуратного делового уровня. ИИ‑помощник по документам реально помогает, если его собрать не «про всё на свете», а заточить под реальные процессы: проектирование, эксплуатацию и сопровождение инженерных систем.​​ Шаг 1. Определите роль помощника Начинать стоит не с текста промпта, а с ответа на вопрос «кто он и для кого работает»...

Учебный агент для HVAC‑документов я уже показывал в дайджесте и кейсе со спецификацией на вентустановку. Здесь хочется не повторять историю целиком, а спокойно разобрать, как устроен этот агент и чем он может быть полезен инженеру в реальной работе.​ Зачем инженеру именно агент Обычный диалог с ИИ живёт один раз: сегодня помог переписать письмо, завтра подсказал формулировку, но стиль и глубина ответов постоянно плавают. Для инженерных документов такой режим неудобен: нужны предсказуемость, структура и понятные границы — где заканчивается помощь ИИ и начинается ответственность специалиста...

Недавняя рабочая задача выглядела вполне привычно: нужно было подготовить спецификацию на вентустановку. Собрать все позиции, аккуратно оформить таблицу, учесть внутренние требования организации и проследить, чтобы оборудование и комплектация были выписаны без пропусков и дублирования. Основную работу я делал вручную, местами подстраховываясь ИИ: просил помочь со структурой текста и формулировками, чтобы спецификация выглядела аккуратно и её было удобно читать коллегам.​ 🛠 От спецификации на вентустановку...

🧠 ИИ наблюдает за нами. Мы наблюдаем за ним. Между нами — разум, ищущий смысл.​ 📰 Еженедельный дайджест новостей об ИИ, инженерии и технологиях 📅 Дата: 14.12.2025 ⚠ Некоторые источники могут быть временно недоступны в вашем регионе.​ Этот выпуск ориентирован на специалистов, которые хотят понимать, как ИИ меняет привычную работу и где он реально помогает в инженерной практике.​ Главные новости об ИИ Статья на русском языке. 📝 Суд впервые приобщил к делу вывод нейросети В Ростовской области...

Пост со ссылками на тестового агента (можно посмотреть инструкцию; проверить формат диалога; протестировать реакции) и презентацию (схема разбора РЭ КЦКП-1,6…100). Этот материал — дополнение к Кейс №2 (https://dzen.ru/a/aTS_mOcNnTJcnV0s?share_to=link) и статье «Как ИИ меняет работу с инженерной документацией» (https://dzen.ru/a/aTTYtYIDaT3UPl2V?share_to=link). Здесь — практическая часть: • пошаговый алгоритм работы с РЭ, ПЭ, паспортами и спецификациями через ИИ; • схема подготовки локальной базы...

После двух кейсов (подготовка статьи и разбор РЭ КЦКП-1,6…100) логично зафиксировать не только результат, но и сам процесс появления инженерного ИИ-инструмента. 1. От «поработать с документом» до идеи агента Всё началось с обычной задачи: есть большой РЭ по линейке КЦКП-1,6…100; нужно выделить одну модель — КЦКП-16; собрать параметры; учесть реальную комплектацию; подготовить таблицу для документации. В процессе стало видно: ИИ отлично справляется с разбором документов и таблиц; быстрее находит нужные...

Линейка центральных кондиционеров КЦКП — от небольших 1,6 до промышленных 100 — описана в одном большом РЭ: таблицы, схемы, аэродинамика, обозначения, блоки. Такие документы обычно содержат десятки таблиц, и найти в них нужную модель быстро — задача далеко не автоматическая. Когда нужна одна конкретная модель, ручной разбор документа легко превращается в многочасовую рутину. Недавно мне нужно было подготовить параметры для КЦКП-16. С помощью ИИ всё уложилось в один рабочий подход. 1. Задача Нужно...

Подборка материалов, которые помогают понять, куда двигается ИИ и цифровая инфраструктура — от стратегий MIT до агентных смартфонов и российских технологий. Это подборка не просто новостей — а сигналов того, как ИИ меняет инфраструктуру, безопасность, рабочие процессы и инженерные задачи. Сфокусировался на материалах, которые можно применить в реальной работе, а не в теории. 1. MIT Sloan: как извлечь ценность из GenAI «маленькими шагами» материал на английском языке MIT Sloan AI: Scaling GenAI:...