Продолжаем эксперименты с перечнем заданий для МКД 👷‍♂️📑

Сегодняшний день прошёл за чтением Р НОПРИЗ 3.1-2015 «Методические рекомендации по разработке и согласованию проектной документации для объектов капитального строительства производственного и непроизводственного назначения».

Документ, конечно, прекрасен и удивителен, но местами слишком обобщён — да и многие роли, которые там описаны, в реальных компаниях просто отсутствуют.

Так как мы с вами уже собрали собственную матрицу заданий для МКД, я позволил себе взять форму таблицы заданий (спасибо Александру Лапыгину из РУСЭКО-СТРОЙПРОЕКТ) и перенести нашу матрицу с шифрами заданий по аналогии с НОПРИЗ.

В результате получилась вот такая табличка:
🔗 смотреть в Google Sheets

Мы посмотрели на таблицу заданий с ГИПом в надежде сделать технологическую последовательность из этого. Как итог:
1. Первая печать за то, что собрали потребности
2. Вторая за последовательность

Он же ГИП,
Но паук!
Без него мы все как без рук.
Может он сеть плести?
Нет, не может…
Он же ГИП.

Он тут!
Он страшный ГИП-паук!
Он страшный ГИП-паууууук! 🕷️👷

🎧 Подкаст «Темп жизни»

Недавно вышел выпуск с моим другом и ниндзей гештальт-терапии - Яшей Куликовым. 🫶
Очень тёплый и честный разговор про то, как мы живём в постоянной спешке, зачем важно останавливаться и что значит «заземляться» в повседневности.

Если ловишь себя на мысли, что дни пролетают как в ускоренной перемотке - рекомендую послушать.

👉 Смотреть выпуск

Коллекционное издание

Классическая…

Пользуйтесь нейросетями 🤖

В продолжение прошлого поста — два свежих примера, почему подписка на GPT окупается с лихвой:

1️⃣ Нашёл у себя видео полуторагодовалой давности. Там как раз момент, когда я занимался первой версией сбора статистики при синхронизации. В сумме этот эксперимент занял два месяца и стоил двух фирм, которые я уронил насмерть, потому что Revit стабильно зависал при попытке собрать данные. 😅 И это была только часть работы — без визуализации.

Сейчас я вернулся к этой задаче. С уже накопленным опытом и при поддержке GPT мы справились за полтора дня. Общая идея у меня, конечно, была, но реализацию пришлось полностью переделать под веб-сервис. И всё заработало.

2️⃣ Вторая история: у нас появилась таблица от технологов на полторы тысячи единиц оборудования. К ней три поставщика прислали свои коммерческие предложения. Нужно было проверить соответствие этой таблицы с их КП и выделить несоответствия — и по наименованиям, и по количеству позиций.

С GPT я сделал это за 7 минут. Серьёзно, семь минут. Даже представить страшно, сколько времени заняла бы такая проверка вручную или даже с ухищрениями в Excel.

Вывод простой: пробуйте решать ваши задачи с нейросетями, особенно когда дело касается таблиц и больших массивов данных. Это как умение гуглить — навык, который сегодня даёт конкурентное преимущество.