Как ChatGPT и Gemini помогли написать код на Python: пошаговый гайд для нетехнических специалистов

Вы юрист, маркетолог, бухгалтер или специалист в любой другой нетехнической области. У вас есть рутинная задача, которую, как вам кажется, можно автоматизировать: обработка документов, сбор данных с сайтов, отправка уведомлений. Но вы не знаете, с чего начать, и мысль о программировании вызывает панику. Хорошая новость: сегодня вам не нужен диплом программиста. Вам нужен ChatGPT, Gemini и этот гайд.

Почему ИИ-помощники — это не магия, а ваш новый младший коллега

ChatGPT и Gemini — это не волшебные палочки, которые по щелчку создают идеальный код. Это инструменты для мышления и итеративной разработки. Представьте их как очень способного, но немного наивного стажёра-разработчика. Он умеет писать код, но не до конца понимает контекст вашей задачи. Ваша роль — быть менеджером проекта: чётко ставить задачи, проверять работу и давать обратную связь. Эта метафора — «ИИ как младший коллега» — кардинально меняет подход.

От идеи к работающему скрипту: пошаговый план

Давайте пройдём весь путь на примере реальной задачи: «Юрист хочет автоматически извлекать все даты и имена сторон из сотен договоров в формате PDF и сохранять их в таблицу Excel».

1 Формулируем задачу на человеческом языке

Первый и самый важный шаг. Не говорите ИИ «напиши код». Опишите проблему, как коллеге.

Чем конкретнее описание, тем точнее будет код. Укажите форматы входных данных (PDF), ожидаемый результат (Excel), где лежат файлы.

2 Первый запрос и анализ ответа

Скопируйте свою формулировку в ChatGPT (например, GPT-4o) или Gemini (рекомендуем Gemini 1.5 Pro или Flash для скорости). Первый ответ будет общим планом или сразу кодом.

# Пример того, что может сгенерировать ИИ после хорошего промпта
import os
import PyPDF2
import pandas as pd
from pathlib import Path

def extract_contract_info(pdf_path):
    """Извлекает дату, заказчика и исполнителя из PDF договора."""
    with open(pdf_path, 'rb') as file:
        reader = PyPDF2.PdfReader(file)
        text = ""
        for page in reader.pages:
            text += page.extract_text()

    # Простая логика поиска (в реальности потребуется доработка)
    lines = text.split('\n')
    date = "Не найдено"
    customer = "Не найдено"
    executor = "Не найдено"

    for i, line in enumerate(lines):
        if 'дата' in line.lower():
            date = line.split(':')[-1].strip()
        if 'заказчик' in line.lower():
            customer = line.split(':')[-1].strip()
        if 'исполнитель' in line.lower():
            executor = line.split(':')[-1].strip()

    return date, customer, executor

def main():
    folder_path = r"C:\Договоры"
    data = []

    for pdf_file in Path(folder_path).glob("*.pdf"):
        date, customer, executor = extract_contract_info(pdf_file)
        data.append({
            "Файл": pdf_file.name,
            "Дата": date,
            "Заказчик": customer,
            "Исполнитель": executor
        })

    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel("результат_договоры.xlsx", index=False)
    print(f"Обработано {len(data)} договоров. Результат сохранён в 'результат_договоры.xlsx'")

if __name__ == "__main__":
    main()

Не спешите запускать код. Прочитайте его. Понимаете ли вы общую логику? ИИ часто добавляет комментарии — это ваша подсказка. Если что-то неясно, спросите: «Объясни, как работает функция extract_contract_info?»

3 Итеративная доработка: цикл «запрос-правка-тест»

Первый код почти никогда не работает идеально. Начинается самое важное — итерации.

1. Установите Python и среду: Скачайте Python с python.org. Установите. Откройте терминал (командную строку) и создайте папку для проекта.
2. Установите библиотеки: ИИ использует сторонние библиотеки (в примере выше это PyPDF2 и pandas). Скопируйте команды установки из ответа ИИ. Обычно это pip install PyPDF2 pandas openpyxl.
3. Скопируйте код в файл: Сохраните предложенный код в файл с расширением .py, например, parser.py.
4. Запустите и получите ошибку: Это нормально! Самая частая ошибка — отсутствие библиотеки или проблема с путём к файлам. Скопируйте текст ошибки и вставьте обратно в чат с ИИ. Спросите: «Получил ошибку: [текст ошибки]. Как исправить?»

4 Решение типичных проблем «не-разработчика»

Вот самые частые стопоры и как их преодолеть с помощью ИИ.

5 Финальная адаптация и упаковка

Когда скрипт работает на ваших данных, можно его улучшить.

• Интерфейс: Попросите ИИ добавить простой интерфейс для выбора папки: «Добавь в начало скрипта диалог выбора папки с файлами, чтобы не прописывать путь в коде».
• Запуск одним кликом: «Как сделать так, чтобы я мог просто запустить .exe файл на Windows, и скрипт выполнился?» ИИ предложит использовать pyinstaller или аналоги.
• Обработка ошибок: «Если в папке есть не-PDF файл или повреждённый PDF, скрипт падает. Сделай так, чтобы он пропускал такие файлы и записывал ошибку в лог».

Чего избегать: главные ошибки новичков

Опираясь на наш материал про 10 ошибок новичков, выделим ключевое:

1. Слепая вера в код: Всегда тестируйте код на нескольких примерах перед использованием на важных данных.
2. Игнорирование безопасности: Не запускайте код от ИИ, который скачивает что-то из интернета или требует доступ к API-ключам, не понимая, что он делает.
3. Отказ от итераций: Если с первого раза не вышло — это нормально. Каждая ошибка — повод уточнить запрос.
4. Попытка сделать всё сразу: Разбейте большую задачу («сделайте мне CRM») на маленькие шаги («сгенерируйте форму для ввода контакта», «сделайте сохранение в CSV»).

Итог: вы не стали программистом, но решили свою задачу

Вы прошли весь путь: от формулировки проблемы на естественном языке до работающего Python-скрипта. Вы не писали код вручную, но вы были архитектором, тестировщиком и менеджером проекта. Этот навык — умение ставить задачу ИИ и итеративно её уточнять — становится критически важным в любой профессии. Начните с простой задачи, которую давно откладывали. Используйте этот гайд как шпаргалку. И помните: каждая ошибка — это не тупик, а следующий запрос для вашего младшего коллеги-ИИ.