У меня зазвонил телефон.
— Кто говорит?
— Слон! Дима, мы скоро на слонах ездить будем. Бензина нет! Help!
Это не детский стишок. Это взрослая проблема реального клиента круглосуточно работающего с выездными бригадами. Поток заявок тот же, машины те же — а топливо вдруг стало «золотом». Классический диспетчерский хаос: кто едет куда, кого можно склеить в один рейс, кого оставить на завтра, и почему сегодня опять потрачено горючки больше, чем всеми таксистами вместе взятыми.
В таких внезапно подорожавший бензин разоряет владельцев не потому, что «логистика сложная», а потому что маршруты собираются по привычке, лишь бы ехал, без карт и, в общем-то без мозга.
А где такой мозг взять? Так, чтобы быстро и дёшево...
Что сделали за вечер («без мэра», как говорил мой дед-тим-лид)
Обсудили задачу с клиентом голосом. Я скинул аудиозапись агенту в Cursor — без ТЗ на сорок страниц, без тендера, без «давайте сначала проработаем архитектуру».
Через минуту у меня была демка: полноценный картографический сервис. Город клиента выбран. На карте — случайные, но правдоподобные точки вызовов. Автопарк — реальный. Статистика по рейсам — выдуманная, но выглядит как живая. Клиент посмотрел и сказал: да, так и надо… только «давай я тебе реальные вызовы пришлю за месяц».
Ещё через час приложение уже ело исторические данные. И тут клиент добавил вишенку:
А сравни-ка мне эффективность уже пройденных маршрутов за месяц. Сравни факт с гипотетическими оптимальными.
Барабанная дробь.
62%.
Шестьдесят два процента топлива ушло «в никуда»! Это если сравнивать «как ездили» с «как могли бы ездить», склеивая соседние заявки и не гоняя бригады зигзагом.
Т1. Было / стало за вечер
| Шаг | Время | Что получил клиент |
|---|---|---|
| Аудио → агент | ~1 мин | Рабочая карта, город, демо-точки, автопарк |
| Реальные вызовы | ~1 час | Тот же сервис на исторических данных |
| Сравнение маршрутов | сразу | 62% топлива ушло «в никуда» (факт vs оптимум) |
Это не «второй мозг». Это не трекер шагов. Это не домашний pet-проект на выходные. Это штука, которая доступна всем нам. ИИ уже здесь и он помогает предпринимателям вот прям здесь и сейчас.
Ты описываешь боль словами (и даже голосом), агент собирает рабочий прототип, ты проверяешь глазами клиента, подсовываешь CSV — и идёшь дальше. Не SAP за три года. Не потёмкинские e-деревни, а многопользовательская система расписанная по ролям: админ, оператор, гаражный начальник и начальник всех начальников.
Д1. Воркфлоу
Строим диаграмму…
Архитектура по факту (но не всем это интересно знать)
Получилось: многопользовательский веб-помощник транспортного диспетчера. Интеграция с гос-системой (не могу её тут назвать). CSV из неё → карта и рекомендации на классических алгоритмах и OSRM → человек принимает решение. ИИ не управляет маршрутами, а помогает строить и систему.
Подробнее? Вот:
Снаружи — веб: карта города, точки заявок, машины, справа не дашборд ради дашборда, а рекомендации человеческим языком. Кто едет. В каком порядке. Сколько км/литров экономите, если согласитесь. Кнопка «принять» — и только тогда план в системе меняется. Автопилот бригадам не раздаём: диспетчер остаётся диспетчером.
Внутри — три слоя, без магии:
-
Импорт смены. Госсистема (название не расрываю) отдаёт выгрузку CSV. Оператор жмёт «обновить». Новые заявки появляются на карте. API на первом круге не нужен: руками быстрее.
-
Мозг маршрутов — не нейросеть. Классика из учебника: заявки раскидываем по машинам (k-means), порядок точек внутри рейса собираем жадно (ближайший сосед для задачи коммивояжёра — TSP). Это не «ИИ угадал», это арифметика: было так → стало эдак → вот дельта.
-
Километры по дорогам, а не по линейке. Тут OSRM (док, GitHub) — открытый роутер по OpenStreetMap. Считает путь «как едет машина», рисует линию на карте, даёт км и минуты. Литры = км × ваш расход. Публичный демо-сервер для продакшена не годится — поднимаете свой; для демки хватает.
Экономия считается честно и скучно: не «с прошлой неделей», а принятый план сейчас vs план после „принять“. Отклонили — в копилку ноль. Приняли — плюсуем Δ. Подпись для скептиков: оценка по маршрутам, не по чекам с АЗС.
Люди: оператор (кнопки), админ (парк, расход, нормативы времени), «начальник гаража» (плановые рейсы — второй этап), «начальник всех начальников» (сводка: сколько подсказок взяли и сколько литров не сожгли на бумаге).
Где ИИ. ИИ здесь — сборщик системы и ускоритель прототипа (голос → агент в Cursor → рабочая демка). Маршрутами он не рулит: иначе вместо объяснимой цифры «−0,6 л» получится отмаза «нейросеть так решила».
Где ещё такой же паттерн
Т2. Узнаёте себя?
| Признак | Есть? | Пример |
|---|---|---|
| Поток заявок каждый день | □ | вызовы, наряды |
| Машин/бригад меньше, чем хочется | □ | «на всех не хватает» |
| Жёсткий норматив по времени | □ | 2 часа, смена, SLA |
| Соседние точки можно объединять | □ | один район — один рейс |
Четыре галочки → вы на правильной статье, а не «во внедрении ERP на три года».
Такая штука годится для всех, у кого есть четыре признака: поток заявок, мало бригад/машин, SLA по времени, возможность объединять соседние точки. Газ (не «запах газа», а замена счётчиков), водоканал, сети, соцработники, ветеринария, инженеры по КТ/банкоматам — одна и та же воронка бензобака.
Если у вас так же, вам нужен ответ на простой вопрос: сколько топлива вы уже сожгли «по привычке»?
Сейчас сочиню какую-нибудь инфоцыганскую концовочку. Сейчас... Такую: Не стой в очереди за бензином. Поставь в очередь за решением твоих проблем ИИ-агента!
Д2. Один паттерн
Строим диаграмму…
| Термин | Куда слать |
|---|---|
| k-means | Википедия |
| Ближайший сосед / nearest neighbour | Wikipedia |
| Задача коммивояжёра (TSP) | Википедия |
| OSRM | сайт + docs + GitHub |
| OpenStreetMap | OSM |
| VRP (класс задач) | при необходимости — Википедия: Vehicle routing problem или обзор на Хабре/Додо в пруфах |
Пруфы и опоры
(62% — из клиентского прогона на его исторических данных; кейс, не «среднее по рынку». Формулировка: топливо ушло «в никуда» / лишний пробег → лишние литры — не «лишние затраты на топливо».)
Вайб-кодинг — РБК Тренды
Вайб-кодинг, практика — Yandex Cloud
Справка — Википедия: Вайб-кодинг
VRP на практике (RU) — Хабр / Додо
VRP-инструмент (RU) — ArcGIS: расчёт VRP
EMS / маршруты (EN) — Computers & Operations Research, doi.1016/j.cor.2023.106400
Алгоритмы из архитектуры — см. таблицу «Непрофильные» выше (Wiki/OSRM).
