← К ботам

Три бота Ленд Гроу

Что каждый из них реально умеет сегодня, на каких данных стоит и где упирается в потолок. Все цифры измерены по базе, а не взяты на глаз.

Состояние на 28 августа 2026

Юридический

Отвечает по корпусу договоров, считает суммы, находит отклонения от нашего эталона, проверяет присланные черновики.

194 договора · 75 контрагентов

Лабораторный

Влажность и зольность торфа, погода, техника, статистика и прогнозы по полям.

1456 замеров · 9 полей

Кадровый

История сотрудников, отпуска, текучесть, должностные инструкции, генерация приказов.

188 приказов · 210 инструкций

Юридический бот самый развитый из трёх — и единственный, чьё качество измерено

Что умеет

Отвечает по тексту договоров — с точной ссылкой на документ и пункт. Каждый ответ проходит сверку с оригиналом: если модель что-то додумала, к ответу приписывается предупреждение с реальной формулировкой пункта.
Считает точно, а не «на глаз» — «сколько договоров с Петруком» отвечает подсчётом по связям, а не пересказом найденных кусков текста. Несуществующего контрагента не выдумывает: честно отвечает, что таких нет.
Ищет то, чего нет — «в каких договорах отсутствует пункт про расторжение». Обычный поиск на такое не способен в принципе: он находит то, что есть.
Сравнивает два договора по одному параметру и показывает всё по одному контрагенту разом.
Считает деньги — суммы по валютам, самые дорогие договоры, срез по контрагенту, пересчёт в гривну по курсу НБУ на нужную дату.
Выдаёт реквизиты — ЄДРПОУ, IBAN, банк, директор, адрес, email — сведённые из всех копий и очищенные от ошибок распознавания.
Проверяет контрагента в реестре Opendatabot — существует ли, не в состоянии ли прекращения, кто директор.
Находит отклонения от эталона — сверяет каждый договор-заявку с нашим типовым текстом и показывает, где пункт отсутствует или условие изменено. Вручную 78 договоров никто не сверит.
Проверяет присланный черновик — чего в нём нет против нашей практики, где условия хуже обычных, с указанием «есть в 25 из 27 наших договоров».
Генерирует договор-заявку и предупреждает о приближающихся сроках действия.

На чём стоит

194

Договоров в базе

3990

Фрагментов текста для поиска

Контрагентов

332

Карточек реквизитов

473

Извлечённых обязательств сторон

849

Неустоек и штрафов

Договоров-заявок проверено на отклонения

26 из 28

Контрольных вопросов проходит

Где потолок

источникВидит только то, что загрузили. Новый договор в папке бот не заметит — его нужно загрузить отдельным прогоном. Живой связи с папкой договоров нет.
данные34 договора из 194 — «слепая зона». У самой новой партии (разрешения, сервитуты) не распознаны тип, дата и стороны. Их не видно ни в фильтре по датам, ни в вопросах по контрагенту.
данныеСуммы известны у 109 договоров из 194. Ещё у 29 договоров-заявок сумму определить не удалось — там автоматика вытаскивала штраф за простой вместо суммы фрахта, и они честно исключены из подсчётов.
данныеОбязательства, юрисдикция и подписанты есть у 155–160 договоров из 194. Остальные через глубокий разбор не прогонялись, поэтому ответы вроде «в скольких договорах нет пункта про обязательства» показывают знаменатель.
данныеТекст сырой после распознавания. Отсюда «Ривне» вместо «Рівне» и подобное. Три файла в корпусе вообще пустые, ещё один настолько испорчен, что не читается даже моделью.
данныеРеквизиты заранее сведены для 9 компаний из 85 — для остальных бот отвечает обычным путём, по тексту договора.

Лабораторный бот считает настоящую статистику кодом, а не «прикидывает» моделью

Что умеет

Отвечает на любые фактические вопросы по замерам, технике и погоде — сколько штабелей на поле, какая средняя влажность, какие машины неисправны. Понимает суржик и опечатки.
Даёт живой прогноз погоды по Смыге и погоду прямо сейчас — берёт из метеослужбы, а не из архива.
Прогнозирует влажность и зольность по конкретному полю на неделю-две вперёд и обязательно указывает, насколько прогнозу можно доверять. Если замеров мало — честно отказывается.
Считает связь дождя с влажностью торфа настоящей статистикой. Здесь важное: раньше расчёт завышал значимость примерно в 19 раз, потому что все замеры одного дня считались независимыми наблюдениями. После исправления вывод «зольность значимо связана с дождём» не подтвердился — то есть бот перестал выдавать ложную закономерность.
Находит аномальные замеры — сравнивая значение с показателями того же поля, а не всех сразу. Средняя зольность по полям различается втрое, и общий расчёт объявлял «аномалией» нормальные для своего поля значения.
Ведёт график техобслуживания кранов и талей, разделяя просроченное и предстоящее.
Собирает сводный отчёт по полю — замеры, аномалии, техника в одном ответе.
Не выполняет опасных команд. Запросы вида «удали данные» или попытки добраться до чужих таблиц блокируются на уровне кода, а не уговоров в промпте.

На чём стоит

1456

Замеров влажности и зольности

Полей добычи

1563

Записей погоды в архиве

Легковых и грузовых машин

Единицы тяжёлой техники

Кранов и талей под учётом ТО

Акта техосмотра

Где потолок

источникГлавное ограничение: данные замеров кончаются 23 сентября 2025 — это 339 дней назад. Весь сезон 2026 года в базе отсутствует. Любой вопрос «как сейчас» бот отвечает по прошлогодним данным. Это самое узкое место из всех трёх ботов.
принципиальныйНе может сказать «соответствует норме». В базе нет нормативного документа по качеству торфа, поэтому доступно только сравнение с нашей же историей: «это отклонение от обычных значений на этом поле». Заключение о соответствии стандарту бот дать не может в принципе.
данныеСтатистика упирается в 74 дня. Столько дней, где есть и замеры торфа, и погода одновременно. Это честная граница: выводы по такой выборке возможны, но осторожные.
данныеСрок следующего техосмотра — оценка, а не факт. В актах есть только дата проведённого осмотра, поля «когда следующий» не существует, поэтому бот считает «последний плюс год» и всегда это оговаривает.
данныеПоловина данных неполна: у 31 акта техосмотра из 62 нет госномера, пометка партии стоит у 40 замеров из 1456, признак дождя известен для 850 записей погоды из 1563.
измерениеКачество ответов не измерено. Список из 150 вопросов есть, но это перечень для ручного просмотра, а не набор с оценкой «верно / неверно». Цифры точности по этому боту не существует.

Кадровый бот единственный, где приватность встроена в код, а не в инструкцию модели

Что умеет

Собирает историю сотрудника по фамилии — приём, отпуска, переводы, увольнение. Понимает падежи и предупреждает, если под запрос попали разные люди с одной фамилией.
Отвечает, кто в отпуске сегодня, на конкретную дату или в определённом месяце, и кто возвращается в ближайшее время.
Считает текучесть — приёмы и увольнения по месяцам, подразделениям и причинам.
Считает стаж — кто дольше всех проработал перед увольнением, кто ещё работает.
Соединяет должность с людьми — кто сейчас на позиции и что по инструкции он должен уметь.
Отвечает по должностным инструкциям и положениям — обязанности, квалификация, подчинённость.
Генерирует приказы шести типов: отпуск, увольнение, стажировка, практика, совмещение, передача дел — в оформлении, сверенном с реальными документами компании.
Предупреждает о сроках — конец отпуска, окончание испытательного срока.
Никогда не раскрывает зарплату — ни прямо, ни в обход через «кто получает больше всех». Чувствительные приказы (декрет, инвалидность ребёнка, смерть) подтверждаются как факт, но без подробностей и без имени.

На чём стоит

188

Кадровых приказов

210

Должностных инструкций и положений

4380

Фрагментов текста для поиска

155 из 188

Приказов с указанным ФИО

96 из 188

Приказов с должностью

64 из 188

Приказов с подразделением

Где потолок

принципиальныйЭто архив событий, а не штат. В базе лежат приказы, а не список сотрудников и не штатное расписание. Вопрос «сколько у нас всего людей» корректного ответа не имеет — бот знает только то, по кому был приказ.
данныеПриёмов 21, увольнений 55. Корпус охватывает не все годы, поэтому «чистое уменьшение на 34 человека» — это свойство выборки, а не реальная убыль штата. Бот приписывает эту оговорку к ответам про текучесть, но читать её всё равно нужно.
данныеРазрезы по подразделениям неполные. Подразделение известно у 64 приказов из 188, должность — у 96. По увольнениям подразделение не заполнено вовсе, поэтому «в каком отделе больше увольнений» отвечается лишь частично.
данные33 приказа без ФИО — стажировки, практика, совмещение, передача дел. Они попадают в подсчёты, но не в историю конкретного человека.
принципиальныйВозраста в базе нет. Даты рождения не хранятся, поэтому вопросы вроде «есть ли работники младше 18» бот честно отклоняет вместо того, чтобы подменять возраст стажем.
источникНет связи с 1С. Данные попадают в базу разовой загрузкой файлов, поэтому свежесть определяется тем, когда её последний раз делали.
измерениеКачество ответов не измерено — как и у лабораторного, набора с оценкой «верно / неверно» для него не существует.

Общий потолок то, что ограничивает все три сразу

Главное ограничение одно: боты работают со снимком, а не с живыми данными. Ни один из них не подключён к источнику напрямую. Свежесть везде определяется тем, когда последний раз запускали загрузку. Из-за этого «Уведомления» показывают почти сплошь просроченные сроки: актуальных всего четыре из ста восемнадцати.

Данные	Отставание
Кадровые приказы	18 дней
Договоры	24 дня
Техосмотры	155 дней
Замеры торфа	339 дней

Остальное общее

измерениеТочность измерена только у юридического бота — 26 из 28 контрольных вопросов. Для лабораторного и кадрового такой проверки не существует, поэтому любая цифра точности по ним была бы выдумкой.
источникПамять диалога живёт только внутри вкладки. Уточнение «а по 14 полю?» бот поймёт, но при перезагрузке страницы контекст теряется — история не сохраняется между сессиями.
данныеКачество распознавания — общий фундамент. Всё построено на тексте, вытянутом из сканов и документов. Где распознавание испортило текст, там ошибётся и бот; лучше исходников он быть не может.

Что сдвинуло бы дело сильнее всего

Первое Загрузка данных сезона 2026 по замерам торфа. Это снимет самое узкое место — 339 дней отставания у лабораторного бота, из-за которых половина его возможностей отвечает про прошлый год.

Второе Регулярная загрузка вместо разовой. Тогда «Уведомления» станут рабочим инструментом, а не списком просроченного.