Автор: Анастасия
Агент оценивает 500 задач за два дня вместо недели
Агент анализирует описания задач и проставляет оценки по критериям ИТ-комплаенса. Руководитель направления проверяет результаты и управляет процессом. Время на обработку 500 задач сокращается с пяти дней до двух.
Результат: сократила время разбора задач с пяти рабочих дней до двух
- Для кого
- Руководитель
Что понадобится
- Инструменты
- n8n — Конструктор автоматизаций: соединяет сервисы без программирования. Есть бесплатная версия для своего сервера
- Сложность
- Нужен конструктор (n8n, Make)
Готовой инструкции нет — это рассказ автора о своём опыте.
Подробности
Руководитель направления ИТ-комплаенса тратила неделю на ручную оценку сотен задач перед планированием. Нужно было понять, какие задачи требуют внимания, а какие можно пропустить. Ручной разбор съедал время эксперта, которое нужно было тратить на сложные задачи. Анастасия решила автоматизировать рутину с помощью локальных нейросетей. Она собрала систему на визуальном конструкторе n8n, который управляет процессом. Локальная модель работает на ноутбуке, поэтому данные не уходят во внешние сервисы. Агент использует базу примеров, чтобы сравнивать новые задачи с уже оцененными. Он проставляет уровни и пишет обоснования. Точность алгоритма на реальных данных достигает 82%. Ошибки уравновешены: модель не пропускает важные задачи и не завышает оценки. Теперь система сама выгружает задачи, оценивает их и отдает файл на проверку. Эксперт только проверяет результаты. Процесс работает с девятью направлениями разработки. Время обработки сократилось до двух дней. Стоимость решения нулевая, так как используются бесплатные инструменты.
Оригинал: Неделя ручной работы за два дня: как я делегировала ИИ часть операционного процесса
habr.com · рус.
Здесь пересказ своими словами. Подробности, цифры и контекст — у автора.
Читать оригиналЧто сделал автор
- Автор подготовила обезличенную выгрузку задач и инструкцию по критериям.
- Проверила гипотезу, отдав данные внешним моделям, и оценила точность.
- Собрала локальную систему на n8n, Ollama и базе проверенных оценок.
- Настроила конвейер: очистка текста, передача модели, сохранение результата.
- Написала программу для сравнения оценок алгоритма с экспертными.
- Подключила базу примеров, чтобы модель опиралась на прошлые решения.
- Запустила систему, которая теперь автоматически оценивает задачи.
Добавлено 31 октября 2026 г.