Пост про практическое применение LLM и MCP в задаче по управлению проектами 🖥
Пост про практическое применение LLM и MCP в задаче по управлению проектами 🖥 Делюсь кейсом, который получился прикладным: автоматизировал ответы на частые вопросы по строительным объектам - кто отвечает за раздел, какая стадия, какие подрядчики и другая рабочая информация (кратко о проекте в карточках) ⤴️ Почему это вообще имеет смысл? Потому что в реальной работе одни и те же вопросы повторяются постоянно. В компании могут возникать одинаковые вопросы: Кто ответственный по объекту? Кто ведет раздел ОВ/ВК? Есть ли информация по конкретному проекту? Где таблица отверстий? Кто подрядчик? Теперь человек может просто написать: - Кто BIM КР по Иваново? или - Есть информация по проекту Х? И бот возвращает нужный ответ из базы проектов. Технический стек: Логика бота завязана на Telegram, AI Agent, немного кода, LLM и MCP-подключение к Google Sheets (но лучше конечно к базе данных подключаться). Для обратной связи после ответа добавлены кнопки 👍 / 👎 для оценки качества ответов. Реализовано через n8n (да-да, им еще пользуются 🙂). Можно через Claude Code (Codex и т. п.) реализовать. Его я использовал для подключения к n8n через MCP (прочитать про это можно здесь), что ускоряет разработку решений. Внутри сценария предусмотрен активный проект сессии, что дает возможность отвечать корректно на вопрос без потери контекста. Как я оцениваю качество ответов? Через механику "лайк-дизлайк". Такой подход позволяет увидеть, где модель отвечает точно, а где ей не хватает контекста или она ошибается в формулировке. Для меня это хороший первый слой аналитики качества, который можно потом расширять уже более строгими метриками. Эту схему можно использовать не только в BIM, но и в любой команде, где есть повторяющиеся вопросы по проектам, объектам, статусам и ответственным. Важно, чтобы исходные данные были структурированными (не идти по принципу garbage in - garbage out). К следующему посту постараюсь сделать видео-обзор данного решения для общего понимания его работы 👨💻 #AI #LLM #MCP #n8n #BIM