Знаете, что бесит категорийных менеджеров сильнее, чем понедельник?

Очередь к разработчикам. Хочешь срез продаж — жди спринт. Хочешь понять, куда делся топовый товар — пиши ТЗ, согласовывай формат, молись. Классика, которая убивает retail на корню.

Я написала этот пост, потому что нашла репозиторий, который ломает эту схему. Проект — это по сути самообучающийся ИИ-агент для розничных продаж, который живёт прямо в кодовой базе. Сформулировал задачу словами — он сгенерировал скрипт, объяснил его простым языком, выдал Excel и даже дашборд сверху.

Что внутри по делу:

— ABC и XYZ-анализ, матрица 9 категорий с готовыми рекомендациями по закупкам

— Детектор шринкфляции: ловит пары «ушла пачка 500г, пришла 400г по той же цене» и сразу считает подорожание относительно фона магазина

— Прогноз «тренд ? сезонность» с подневной разбивкой и честной сверкой прогноза с фактом

— Судьба новинок, потерянные топы, хвост ассортимента в группе C — всё пронумеровано и прокомментировано на русском

— Интерактивный HTML-дашборд на Chart.js, который крутится локально, без облака и без интернета

Отдельно кайфую с архитектуры памяти. У агента есть AGENTS.md как «конституция», LESSONS.md как журнал граблей, progress.md как дневник, checkpoint.md как GPS. Он буквально учится между сессиями, без дообучения моделей и без внешних сервисов. Плюс MCP-сервер codegraph строит граф связей между скриптами — ассистент понимает, какое изменение что зацепит.

Стек скромный: pandas, openpyxl, matplotlib, чистый JS. Никаких облаков, никаких вендор-локов. Данные реальные, магазинные, прямо в репо.

Моё мнение: это идеальный шаблон для вайбкодеров, которые хотят зайти в retail-аналитику. Берёшь структуру, подсовываешь свои выгрузки — и через час у тебя уже управленческий отчёт, который раньше рисовали две недели три человека. По сути — готовая бесплатная нейросеть для программиста, заточенная под одну больную нишу.

А вы уже пробовали такое в боевых условиях? Или это пока красивая теория из репозитория, которая развалится на реальных данных? Делитесь в комментариях ?

Больше таких находок без воды — в нашем Telegram-канале. Ссылка в профиле сообщества.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: