Автоматизация бизнеса с помощью ИИ: менеджер без кода собрал парсер АЗС за час

Откуда взялась задача и почему она типична для РФ?

Автор проекта, продакт-менеджер Игорь из Outlines Tech, дважды простоял в многочасовых очередях за бензином АИ-95: четыре часа на московской заправке и два часа в Моршанске, городе с населением менее 50 тысяч человек. Готовый сервис «ГдеБЕНЗ» умел уведомлять о наличии топлива, но Игорь хотел получать сообщения без Telegram и контролировать список заправок. Тогда он решил собрать собственный монитор, хотя до этого самостоятельно ничего не разрабатывал.

ChatGPT сам предложил PetrolPulse как готовое решение, но тут же подтвердил, что может помочь написать парсер «с нуля». У Яндекса и Т-Банка публичной документации API (интерфейса, через который программа запрашивает данные у сервиса) с наличием топлива не нашлось, поэтому ИИ предложил изучить, как сайты загружают сведения, и повторить запросы автоматически.

Для любого автора Дзена или предпринимателя это узнаваемый сценарий: локальная проблема, отсутствие бюджета на разработку и желание решить всё самому.

Что понадобится?

• ChatGPT (платная подписка с доступом к Codex, ИИ-агенту для написания кода)
• Python (язык программирования, который ChatGPT генерирует сам; устанавливать вручную не нужно, если используете Termux)
• Termux (бесплатный эмулятор терминала для Android, позволяет запускать скрипты прямо на телефоне)
• Pushover (приложение для push-уведомлений от вашей программы; первые 30 дней бесплатно, затем 4,99 доллара за платформу)
• GitHub-аккаунт (чтобы скачать готовый код или выложить свой)
• Время: первая рабочая версия заняла у автора один час, все доработки ещё два часа

Пошаговая инструкция

1. Сформулируйте задачу обычным языком. Откройте ChatGPT и опишите, что вам нужно. Автор проекта не писал сложный промпт (текстовую команду для ИИ), а просто наговорил голосом: «Хочу узнавать, когда АИ-95 появляется на заправках рядом с домом».

2. Уточните источники данных. ChatGPT предложил искать данные через браузер: проверить, какие запросы отправляют сайты Яндекса и Т-Банка при показе наличия топлива. Назовите конкретные АЗС и бренды (Роснефть, Teboil), чтобы модель сгенерировала точные запросы.

3. Попросите написать парсер. Скажите ChatGPT (или Codex): «Напиши парсер на Python, который проверяет эти заправки каждые 10-15 минут и сообщает мне, когда бензин появляется».

4. Настройте уведомления. ChatGPT порекомендовал сервис Pushover. Зарегистрируйтесь, получите API-ключ и передайте его модели, она сама встроит отправку сообщений в код.

5. Запустите на телефоне. Установите Termux на Android, скопируйте сгенерированный скрипт и запустите. Монитор работает в фоне и отправляет push-уведомления с названием АЗС, адресом, статусом топлива и временем обновления.

6. Добавляйте функции итерациями. Автор через неделю попросил Codex добавить журнал изменений (чтобы видеть, в какое время бензин появляется чаще), а через месяц встроил карту заправок на библиотеке MapLibre, которая открывается в браузере.

Что с этого прямо сейчас, по ролям?

Авторам Дзена. Этот кейс, готовый формат для контента: «Как я решил бытовую проблему с помощью ChatGPT». Такие истории собирают вовлечение, потому что читатель узнаёт себя. Попробуйте описать свой эксперимент, даже неудачный.

Маркетологам и предпринимателям. Автоматизация бизнеса с помощью ИИ работает по тому же шаблону: описываете задачу голосом, получаете рабочий прототип, итерируете. Мониторинг цен, остатков, отзывов на маркетплейсах, всё это решается похожим парсером без найма разработчика.

Тем, кто в РФ и хочет повторить. Код проекта лежит на GitHub в открытом доступе, скачать можно бесплатно (Code, затем Download ZIP). Инструкция по запуску есть в README. Для работы нужен Android-телефон с Termux или любой компьютер с Python.

Готовый код и карту заправок автор выложил на GitHub, скачать можно прямо сейчас. Если у вас есть похожая рутина, проверка остатков, цен, наличия чего угодно, попробуйте описать её ChatGPT голосом и посмотрите, что он предложит. Час времени и ноль строк кода от вас лично.