Google Gemini 3 вышла!
И мы с ней... привыкаем друг к другу

Gemini 2.5 для меня уже давно как рабочая лошадка

Но сегодня вместо привычной цифры 2,5 промелькнула тройка ! 😲
Все что я слышала: Gemini 3 будет «мультимодальная».

Мой первые вопросы были прямолинейными 😅: «Ты умеешь рисовать?,, ,,Как ты видишь себя? Визуализируй,,

Ответ Вы видите.

Решила не шокировать её ( и пожалеть себя) сложными запросами в первый же день.
Будем привыкать друг к другу

Цифровые инструменты меняются и нам не дают стоять на месте.
Пример транскрибации

Заметила: технологии меняют мои рабочие привычки чуть ли не ежемесячно.

Показательный пример: транскрибация записей.
Сначала использовала пару простых приложений на телефоне: показалось удобно, но оказалось, что качество подводит - то слова пропускаются, то текст не делится на абзацы.
Даже выбирала умные диктофоны (PLAUD NOTE с ИИ ChatGPT - выглядел заманчиво. Хорошо не купила ).
Потом использовала бесплатные онлайн-сервисы - и, казалось бы, нашла решение. Но буквально через пару месяцев большинство из них либо начинали ограничивать бесплатные функции, либо вообще становились полностью платными.
Есть ещё вариант с Perplexity: загружаю, например, ссылку на видео с YouTube - на выходе получаю не дословную транскрибацию, а, скорее, хорошо структурированную ,,выжимку,, смысла. Иногда это удобно, но если нужен именно полный текст оригинала - не подходит.
В итоге сейчас использую GigaChat - загружаю запись, получаю качественную понятную транскрибацию, с которой удобно работать.

Пока не уверена, что это решение станет окончательным - опыт показывает, инструменты и сервисы меняются крайне быстро. Похоже, главный навык сейчас - не цепляться за то, что перестаёт развиваться.

#транскрибация #цифровыеинструменты
#нейросети
#автоматизация
#айтинструменты #технологиидляработы

GigaChat наелся? Или почему бесплатный сыр вдруг исчезает из мышеловки.

GigaChat дообучился — и бесплатные фичи прикрыли 😄

Всего неделю назад хвалила тут GigaChat за транскрибацию. Загрузил аудио - получил текст. А сегодня захожу, а он мне: «извините, больше не могу». Знакомо?

Почему все бесплатные плюшки рано или поздно заканчиваются?

Тенденция ясна: мы и дальше будем видеть, как популярные сервисы предлагают базовый функционал бесплатно, но все самое вкусное и удобное будет спрятано под подпиской.

Утешающе конечно звучит: это не жадность, а вопрос выживания и развития продукта. Платность — это гарантия, что завтра сервис не закроется, а станет только лучше.

Вывод тот же: Главный навык в этой гонке — не привязываться к одному инструменту и быть готовым к постоянным изменениям.

#цифровыеинструменты
#нейросети
#автоматизация
#технологиидляработы

Как перестать вести «вечные» реестры в Excel и начать системно собирать данные по объекту.

«Ящики в общем шкафу»: какой ключ подходит к данным на стройке?

Стройка длится не месяц и не два, и по объекту приходится отслеживать множество разных показателей.
Производственники ведут свои таблицы в Excel по объёмам и срокам. Сметчики - свои: стоимость за единицу, стоимость поэлементно и т. д. Финансисты - третьи, по оплатам и лимитам.

Периодически руководство запрашивает: «Дайте выборку по машино-часам!», «Соберите затраты на лабораторию за последний год!».

И начинается ад: нужно прорыть таблицы из десятка файлов, велик риск ошибиться и потратить уйму времени.

Так как я специализировалась на инженерных системах, моим спасением была систематизация по шифрам проектировщиков (ОВ, ВК, ЭМ и т. д.). Собрали статистику по всем системам, сравнили с нормативкой и, по сути,сделали свой «миниклассификатор» систем - простой, понятный прорабу на объекте, без MacBook в руках.

Вся информация по системе, как по ящикам в общем шкафу, собиралась в одну логическую структуру (привязывалась к коду системы) за весь цикл стройки.

Но тогда я ещё ( от слова ,,совсем,,🤣) не смотрела в сторону классификаторов. Масштабные городские решения вроде Московской строительной системы классификаторов (МССК) появились уже позже, с 2019 года. Сейчас МССК -это система из нескольких классификаторов, разбитых на блоки, в том числе с отдельным классификатором «Системы».

Так вот: если вам нужно свести информацию по объекту строительства, советую посмотреть в сторону классификаторов. В МССК классификатор «Системы» проработан хорошо: к нему сложно «докопаться», даже если на объекте много сложных узкоспециализированных систем. 

Вывод: если вы устали от хаоса в данных и думаете о систематизации информации по объекту строительства - не начинайте с нуля, не изобретайте велосипед. Посмотрите в сторону классификаторов и особенно на МССК, где уже продуманы структура и коды под реальные потребности стройки.

А уж если вы задумываетесь о разработке собственного сервиса для управления строительством, то классификатор «Системы» в составе МССК - это must-have до того, как писать первую строчку кода.

#смета #строительство #управлениепроектом #МССК #классификатор #Excel #инженерныесистемы #проектирование #экономикастроительства
 

Спасибо коллегам из ГРАНД за п.1 💃

Как подружить карточки NotebookLM с Excel

Если вы часто пользуетесь NotebookLM, то наверняка уже пробовали ,,карточки,,

В самом NotebookLM всё выглядит идеально: вопрос, ответ, удобно пролистывать. Материал какого- нибудь обучающего курса на карточках усваивается гораздо легче.

Но когда дело доходит до экспорта, большинству из нас ,,везёт,, одинаково: вместо аккуратной таблицы прилетает CSV‑файл, который Excel встречает кракозябрами и одной сплошной колонкой.

У меня было то же самое: NotebookLM отдал CSV, а Excel превратил его в ночной триллер с непонятными символами.

Пришлось разобраться, где прячется кодировка, зачем нужна ,,UTF‑8 со спецификацией,, и почему просто открыть файл двойным кликом -плохая идея.

В итоге получился рабочий и очень простой алгоритм:
сначала открывать CSV через импорт данных в Excel,
если текст нечитаемый - пересохранить файл через Блокнот в ,,UTF‑8 со спецификацией,,,
и затем снова импортировать, выбрав разделитель ,,запятая,,,

Теперь любые карточки из NotebookLM превращаются в нормальную таблицу Excel за пару минут, а не в головоломку для продвинутых.

Если нужен подробный гайд по настройке импорта и кодировок для таких файлов - дайте знать в комментариях, поделюсь.


#notebooklm #excel
#csv #обучение
#цифровыенавыки

Искусственный интеллект. ГОСТ 2023 года: если смотреть пошире (и чуть понаглее)

ГОСТ Р 70949-2023 о применении искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях.

Формально это вообще не про сметы.

А вот если посмотреть пошире )ну и немного понаглее 😜), то задачи там описаны очень знакомые: работа с массивами документов, проверка данных, оформление результатов, обучение людей “в полях”.

По сути, стандарт фиксирует простую мысль: ИИ можно официально использовать как помощника на рутинных этапах - сбор, анализ, черновики текстов, подготовка учебных материалов. А зона ответственности человека остаётся в постановке задачи, проверке результата и принятии решений.

Разве не то же самое мы обсуждаем, когда говорим про ИИ в сметном деле?

Мне этот ГОСТ нравится как знак времени: даже в формальных документах уже признают, что искусственный интеллект - не игрушка и не замена специалисту, а нормальный рабочий инструмент.

#отечественноеПО

«Своя рубашка ближе к телу»: почему в потоке реформ нам на самом деле повезло.

Читая новую дорожную карту по переходу на отечественное ПО, поймала себя на мысли: как же здорово, что в самой главной части нашей работы - сметной - нам не нужно совершать революций.

Иногда полезно не спорить, а просто признать факт: среди всего этого потока нововведений нам невероятно повезло хотя бы в одном - ключевой рабочий инструмент остался своим.

Мы уже устали от новшеств: новые Методики, форматы, КА, ВОР... Но давайте посмотрим на ситуацию под другим углом.

Представьте, что ко всем реформам последних лет добавилась бы необходимость менять сам софт. Другие интерфейсы, чужие алгоритмы, непонятные форматы выгрузки - и всё это прямо посреди действующих контрактов и жёстких сроков.

Мы настолько привыкли, что уже не замечаем: техподдержка и разработчики, которые говорят с нами на одном языке (и я сейчас не только про лингвистику, но и про понимание нашей профессии), - это дорогого стоит.

Поэтому, когда в очередной раз накрывает усталость от новых правил, стоит выдохнуть. Инструмент у нас свой, родной и предсказуемый. А переварить новые методики на привычном софте, где разработчики слышат наши «боли», - задача вполне решаемая.

https://t.iss.one/bayleafsmeta

Сметчики разные бывают))). Не все боятся. 💯

#цифровыеинструменты

10 минут, один клик, и черновик презентации по Методике 421/пр готов. Результат оцените сам.

Я взяла фрагмент Методики 421/пр, загрузила его в NotebookLM (бесплатная версия) и нажала одну кнопку «презентация».
Минут 10 пришлось дожидаться результата.
Результат, полученный на выходе, можете посмотреть и оценить сами.

Да, слайды нужно дочистить под себя: где‑то переформулировать, где‑то расставить акценты.

Но сам факт: ещё пару месяцев назад идея «загрузить кусок 421/пр и получить презентацию» без каких либо промтов казалась так себе.
Теперь это рабочий инструмент для изучения НТД, который реально экономит часы подготовки - особенно когда нужно объяснять нормативку коллегам, разобраться самому, запомнить или готовить выступление.

Ни сметчика, ни экспертизу это не отменяет.

Но уровень «черновик за один клик, а дальше включаем голову» — это уже наша новая нормальность.

https://t.iss.one/bayleafsmeta

#цифровыеинструменты NotebookLM: мой личный куратор знаний, который не спит

Полгода использования NotebookLM - и до сих пор не разочаровалась. За это время от ,,закину десяток аудиокниг и просмотрю, что послушать,, превратился в персонального куратора, который хранит ,,блокноты,, под мои интересы.

Я недавно осознала, что NotebookLM для меня уже не просто нейронка, а,,умный ящичек,,, который помнит всё, что я в него положила.

Вот как он помогает мне ,,курировать,, всё, что важно, и находить новое:
1. Заглядываем к другим - вкладка ,,Рекомендованные,,. В интерфейсе есть отдельный раздел, где можно посмотреть блокноты других пользователей. Можно увидеть готовые подборки источников, исследования и понять, как другие структурируют свои знания. Редко, но поглядываю).

2. Интернет-поиск прямо под ,,капотом,,. Больше не нужно копипастить ссылки из браузера. В разделе источников появилась кнопка ,,Поиск по интернету,,. Просто пишешь запрос и система сама находит свежие материалы, которые можно в один клик добавить в свой проект.

3. Deep Research - личный аналитик. В NotebookLM встроили функцию глубокого поиска на базе Gemini. Она может самостоятельно изучить сотни страниц, сравнить разные точки зрения и выдать готовый аналитический отчет с кучей первоисточников. По сути, за тебя делают всю черновую работу по сбору инфы.

4. Складываем всё в одну кучу (до 50 источников!). В один блокнот можно закинуть PDF-ки, ссылки на статьи, YouTube-видео. Причем видео он сам «слушает» и превращает в текст. В итоге у вас получается мощный датасет, где ничего не теряется и не забывается.

Что в итоге? Вы создаете своё пространство, которое не просто хранит файлы, а помогает вам расти и находить новые смыслы в том, что вы изучаете.

При этом сервис остаётся бесплатным для повседневной работы: за полгода я ни разу не упёрлась в лимиты по количеству запросов. Да, как и с Gemini, заходить приходится через VPN, но по сочетанию глубины работы с материалами и нулевой цены для меня это пока один из самых комфортных форматов личного ИИ‑куратора.

https://t.iss.one/bayleafsmeta

От всей души поздравляю с наступающим Новым годом!

Пусть 2026 год принесёт счастье, внутреннюю гармонию и уверенность в завтрашнем дне. Будет щедрым на хорошие новости, яркие события и душевное тепло.

С наступающим Новым годом!

Как подключить нейросети к сметам

Нейросети тут не столько считают смету, сколько снимают рутину вокруг: помогают оцифровать документы и проверить уже посчитанные сметы на ошибки и аномалии.

📥 Оцифровка смет и КС

🤖 Нейросеть для расчета смет — Строимпросто (mos.ru)
https://stroimprosto.mos.ru/publications/nejroset-dlya-rascheta-smet/
🤖 Нейросеть DeepSeek для решения сметных задач
https://rodinblog.ru/ii-v-pomoshh-smetchiku-ispolzuem-nejroset-deepseek-dlya-resheniya-smetnyh-zadach/

🕵️‍♀️ Проверка смет ( ревизия), поиск несоответствий.
Специализированные ИИ‑помощники анализируют сметы по базе уже проверенных объектов: ищут аномальные цены, странные коэффициенты, дубли, структурные ошибки.

🤖 Smeta.AI — искусственный интеллект в сметном деле
https://smeta.ai
🤖 7 способов внедрить нейросети в сметах и строительстве
https://blog.comandos.ai/7-unikalnyh-sposobov-vnedrit-nejroseti-v-stroitelstve-dlya-avtomatizaczii-smet/

Новогодний флэшбек.

Новогодние каникулы я не провожу в режиме ,,героя курсов по саморазвитию,,,но добралась до телеграма: почистила ленту, убрала ,,спящие,, каналы и заодно осмотрелась, как всё изменилось за год.

Поймала небольшой flashback‑момент: 3,5 года назад, когда мне нужно было ,,упаковать,, результаты пилота с BIM‑сметами в презентацию, я на новогодних праздниках между поездками проглотила несколько книг, и одна из них была у Павла Лебедева. Тогда именно его ,,Ты посмотрел сюда…,, собрали картинку в голове: стало понятно, *как* делать, а не просто наштамповать куски из методик, тем более, что брать эти куски было особо неоткуда.

Вообщем, листаю каналы и вижу: одни просто перепаковывают новости, другие штампуют бесконечные ,,топы сервисов,,, третьи повторяют друг друга.

За год я толком не ,,приглядывалась,, к тому же Лебедеву уже в контексте ИИ.
А он, по сути, делает то же самое, что когда‑то с презентациями: структурирует хаос вокруг нейросетей. И да, книги у него теперь тоже есть, всё по канону.

Удивительно, но среди всего быстро меняющегося нашёлся островок стабильности, такой тихий маяк: ,,ага, вот за кем можно спокойно наблюдать и дальше,,.

Нейросети и таблицы 🏗️

Мой тест-драйв новой функции ,, Таблицы,, в Notebook LM.

Наконец- то добралась до нового инструмента ,,Таблицы,, в NotebookLM.
Моя цель была простая: превратить PDF-файл в аккуратную таблицу Excel.
Спойлер: не всё гладко, но надеюсь ,,докрутят,,.

❌ Первый блин комом: Попытка напрямую конвертировать PDF в Excel пока не удалась. Нейросеть выдала всего 3 ,,кривых,, генерации. Похоже, нужен детальный промт, чтобы всё встало по ячейкам как надо. Но на трех бесплатных генерациях много не потренируешься.
Пока магии не произошло.

✅ В основном же окне чата я из довольно плохого скана ВОР получила таблицу.
Что удалось вытащить и проанализировать:
1. Чистая таблица: NotebookLM четко распознала все объемы работ.
2. Сама предложила мне подготовить график производства работ (ГПР): На основе данных о рытье траншей и укладке труб/кабеля, была сформирована логическая последовательность этапов (пример, конечно простой был : от разработки грунта до финальной засыпки).
3. Расчет техники: Попросила рассчитать количество машин. Нейронка учла, что в ВОР заложено 70% механизированного труда и 30% ручного, и соотнесла это с общим объемом разработки.
Тут я четко понимаю, да, каждый раз надо проверить, наверняка не с первого раза получишь, но вы уверены, что самостоятельно или от коллеги с первого раза получите идеальный вариант? Тут хоть лапками не надо набирать.

Итог: Экономию времени получаем: вместо того чтобы руками перебивать цифры из кривого скана и еще готовить расчет количества смен экскаватора, я получила готовую базу для работы.