НовТехПроект: Skill для расчёта коммерческой сметы

О компании

НовТехПроект занимается промышленным проектированием: очистные сооружения, портовая инфраструктура, металлургия, энергетика и BIM. Коммерческое предложение здесь нельзя посчитать по прайс-листу — трудозатраты зависят от состава документации, глубины ТЗ и инженерного опыта.

До проекта оценку делали несколько топ-менеджеров «на наитии». Это работало, но постоянно отвлекало их от стратегических задач и не позволяло передать методику следующему сотруднику.

Задача

Нужно было формализовать логику коммерческого директора: на входе PDF или Word с техническим заданием разной полноты, на выходе — срок и стоимость по разделам проектной и рабочей документации, должностям и человеко-дням.

Целью не была автономная система «под ключ». Важно было научить эксперта совместно с Claude Code улучшать собственный workflow и сохранять правила в файлах компании.

AI должен был не заменить экспертную оценку, а сделать её видимой, проверяемой и передаваемой.

Решение

Разложили решение эксперта на правила

Фиксировали, какие признаки ТЗ влияют на состав работ, трудоёмкость и набор специалистов.

Собрали skill в Claude Code

Методика переехала в инструкции, правила и примеры, которые агент применяет к новому проекту и может уточнять по обратной связи.

Проверили на реальном расчёте

Результат сравнивали не с абстрактным эталоном, а с ручной оценкой коммерческого директора по тому же ТЗ.

Результат

37 из 38позиций совпали с ручным расчётом

37 / 38AI и ручной расчёт

4 сессииконсалтинговый формат

На первом рабочем примере skill оценил трудозатраты в 37 человеко-часов против 38 в ручном расчёте. Такое совпадение не доказывает готовность к полной автономии, но подтверждает, что ключевую логику удалось формализовать.

Главный артефакт — не одна рассчитанная смета, а система правил, которую эксперт может улучшать на следующих проектах и постепенно передавать команде.

Ограничения

Технические задания приходят в разной структуре и глубине, поэтому один формат извлечения данных не покрывает весь поток.

Нужно было удержать границу: агент предлагает расчёт, но эксперт остаётся ответственным за допущения и финальную коммерческую оценку.

Выводы

Лучшие задачи для AI-консалтинга часто скрыты в повторяющихся экспертных решениях, которые компания считает «интуицией».

Сравнение с ручным эталоном на каждом шаге важнее эффектной демонстрации автономности.

Как коммерческий директор перевёл экспертное «наитие» в skill для расчёта сметы