Заказ закрыт
Анализ эл.файла Сметы в ПО "Ганд Смета" : определить текущую

Бюджет: 5 000 руб
Доброго дня!
Необходимо реализовать возможность быстрой аналитики стоимости материалов (сбор инфо по поставщикам) и стоимости работ (сбор инфо по подрядчикам), исходя из готового программного файла сметы , выполненного в "Гранд Смета".

Т.к. нам необходимо анализировать сметы 3-7 шт. в день для принятия решения участия в тендере, нуждаемся в дополнительном инструменте.

Видим это так (приблизительно): 
1.В некую поисковую строку загружаем программный файл
2.Программа осуществляет разделение работ и материалов из сметы
3.По работам: происходит рассылка по базе Подрядчиков (которые в нее должны добавляться так же автоматизированно , необходим инструмент поиска,отправки и получения  предложений в одинаковом формате таблицы, например по базе подрядчиков в ПО "Контур" или по ИНН из возможных источников) 
4.По материалам: происходит рассылка по базе Поставщиков ( которые в нее должны добавляться так же автоматизированно, необходим инструмент поиска, отправки и получения предложений в одинаковом формате таблицы, необходимо подумать по вариантам источников инфо о Поставщиках)

Прошу Вас предложить вариант максимально эффективной и по-возможности бюджетной реализации данного инструмента, исходя из Вашего опыта, либо реализации подобного ПО (ссылки на внедренный и работающий проект).Варианты возможных исходных эл. файлов смет во вложении.
Опубликован 17.05.2026 в 14:06

Конкурсные работы

  • Денис Тепляков  

    17.05.2026 | 15:17
    Доброго дня.

    Посмотрел вложения: есть выгрузка смет в Excel и набор файлов `.gsfx` из Гранд Сметы по разделам.

    Задачу вижу так: сначала сделать разбор файла сметы на работы, материалы, оборудование и машины, затем выгружать это в нормальную таблицу для анализа. Отдельно можно добавить блок под запросы поставщикам и подрядчикам: шаблоны писем/таблиц, база контактов, фиксация полученных цен и сравнение с ценами из сметы.

    Я бы предложил начать с прототипа: загрузка сметы → автоматическое разделение позиций → таблица материалов и работ → итоговая аналитика по стоимости. После проверки прототипа уже подключать рассылки и сбор КП.

    Готов разобрать ваши файлы и предложить понятную схему реализации без лишнего усложнения.
  • Алексей Савсюк  

    17.05.2026 | 15:52
    В rar находится Streamlit-приложение с парсером gsfx/xlsx и генерацией Excel-шаблонов для рассылки написанный на Python и Excel-шаблон запроса КП
    • Добавлено 17.05.2026 в 15:52
      f_9216a09b9dea771d.rar
      rar 128.43 Кб  
  • Иссв Нами  

    17.05.2026 | 23:41
    Здравствуйте! Подготовила для вас краткое видение по реализации инструмента для анализа смет и сбора предложений по материалам/работам.
    В PDF описала практичный вариант запуска: сначала рабочий модуль для разбора смет и формирования таблиц, затем расширение под базу поставщиков и подрядчиков.
    Буду рада обсудить и адаптировать решение под ваш рабочий процесс.
    • Добавлено 17.05.2026 в 23:41
      f_9566a0a27d55cc1e.pdf
      pdf 63.86 Кб  
  • Иван Чистин  

    19.05.2026 | 10:13
    Приветствую!

    Понимаю, что вам нужно готовое решение для бизнеса, а не просто тексты и PDF-презентации. Поэтому вместо длинных описаний я быстро собрал для вас интерактивный рабочий прототип веб-интерфейса.

    Посмотреть, как будет работать ваша система прямо в браузере (без скачивания архивов и сложных установок), можно по ссылке: 👉 store.ichis.ru/client-bui...

    Как это реально устроено прямо сейчас (100% рабочий фронтенд-код):

    1. 📂 Клиентский парсинг смет без сервера: Вы перетаскиваете файлы экспорта Гранд-Сметы (.xlsx) или native-архивы пакетов (.gsfx / .zip). Алгоритм прямо в браузере (без отправки на сервер) на лету распаковывает сжатые бинарные структуры и парсит XML-дерево позиций.
    2. 🧮 Автоматический перерасчет базовых цен: Программа автоматически считывает базовые цены 2001 года и переводит их в современный уровень цен, накладывая региональные индексы изменения сметной стоимости.
    3. 🛠️ Разделение хаоса на «Работы» и «Материалы»: Система анализирует сметные шифры и делит перемешанные позиции на две чистые, независимые ведомости: работы (СМР) – для подрядчиков, и спецификации материалов – для оптовых закупок.
    4. 🚀 Параллельное сравнение смет (ZIP): Поддерживается загрузка целого пакета смет в одном ZIP-архиве. В прототип уже вшит реальный пример архива на 17 файлов смет – система распаковывает их параллельно и строит сводную таблицу прибыльности по каждой смете.
    5. 📊 Выгрузка отчетов в Excel: Прямо из браузера в один клик генерируется структурированный файл аналитического отчета Excel со всеми перерасчетами.

    Примечание: В текущей демонстрационной версии база подрядчиков, цены поставщиков и проверки ИНН рассчитываются на основе локальных демонстрационных справочников. Это наглядная имитация целевой интеграции с API Контур.Фокус / DaData (для проверки контрагентов) и строительными маркетплейсами.
  • Игорь Зельцер  

    01.06.2026 | 11:07 обновлено: 01.06 2026 | 14:44
    СметаАналитик
    Описание проекта

    СметаАналитик – веб-приложение для автоматизированной обработки и анализа строительных смет. Система позволяет загружать сметную документацию, автоматически извлекать данные о работах и материалах, выполнять анализ и формировать отчётные документы.

    Основная цель проекта – сокращение времени на обработку смет и снижение количества ошибок при анализе строительной документации.

    Актуальность

    Обработка строительных смет традиционно требует значительных трудозатрат. Специалистам приходится вручную проверять сотни позиций, контролировать стоимость работ и материалов, а также подготавливать отчётность.

    Проект СметаАналитик автоматизирует данные процессы и обеспечивает единое цифровое пространство для работы со сметной документацией.

    Функциональные возможности

    Система предоставляет следующие возможности:

    загрузка файлов смет;
    автоматический разбор структуры документа;
    извлечение перечня работ и материалов;
    анализ стоимости и структуры сметы;
    формирование отчётов;
    экспорт результатов обработки.
    Архитектура системы

    Архитектура построена по клиент-серверному принципу.

    Основные компоненты
    API-сервер на FastAPI.
    Модуль обработки и парсинга смет.
    Модуль формирования отчётов.
    База данных для хранения результатов анализа.
    Веб-интерфейс пользователя.
    Схема работы

    Пользователь → Загрузка сметы → Парсер → Анализ данных → Формирование отчёта → Выдача результата.

    Используемые технологии

    Backend:

    Python;
    FastAPI;
    Pydantic;
    SQLAlchemy.

    Инфраструктура:

    Docker;
    Docker Compose;
    Nginx.

    Тестирование:

    Pytest.
    Преимущества проекта
    сокращение времени обработки смет;
    автоматизация рутинных операций;
    снижение вероятности ошибок;
    удобный экспорт результатов;
    масштабируемая архитектура.
    Инструкция по запуску
    Установить Docker и Docker Compose.
    Склонировать проект.
    Выполнить команду:

    docker-compose up --build

    Открыть веб-интерфейс в браузере.
    Загрузить файл сметы и выполнить анализ.
    Перспективы развития
    поддержка дополнительных форматов смет;
    применение технологий искусственного интеллекта для анализа;
    автоматическое выявление аномалий в расчётах;
    интеграция с государственными информационными системами;
    формирование аналитических панелей и дашбордов.
    Заключение

    СметаАналитик представляет собой современное решение для автоматизации обработки строительных смет. Проект позволяет повысить эффективность работы специалистов, уменьшить количество ошибок и ускорить подготовку отчётной документации.

    • Добавлено 01.06.2026 в 11:07
      f_8186a1d38ae88684.docx
      docx 22.71 Кб  
    • Добавлено 01.06.2026 в 14:44
      f_8296a1d706b10fa1.zip
      zip 39.04 Кб  
  •   Алексей Плесцов  

    05.06.2026 | 09:35
    Добрый день! Разобрал ваши вложения (ССР в xlsx + файлы .gsfx по разделам) и вижу задачу целиком – это не разовый парсер, а инструмент из трёх связанных блоков. Предлагаю реалистичный поэтапный путь на n8n + Python: чтобы вы начали пользоваться быстро и недорого, а не ждали огромную систему «всё сразу».

    Как вижу реализацию:

    Этап 1 – Парсинг и разделение (быстрый MVP, окупается сразу)
    - загрузка файла сметы (xlsx и .gsfx Гранд-Сметы);
    - автоматическое разделение на работы и материалы с нормализацией позиций (наименование, ед. изм., кол-во, расценка);
    - выгрузка в структурированную таблицу (Excel/Google Sheets). Уже на этом этапе вы за минуты видите состав сметы вместо ручного разбора 3-7 смет в день.

    Этап 2 – Базы подрядчиков и поставщиков + обогащение
    - ведение баз в Google Sheets/БД с автодобавлением новых контрагентов;
    - обогащение по ИНН из открытых источников (ЕГРЮЛ / API Контур / Дадата) – реквизиты и контакты;
    - подбор поставщиков под позиции материалов.

    Этап 3 – Рассылка запросов и сбор предложений (n8n)
    - автоматическая рассылка запросов подрядчикам/поставщикам в едином формате;
    - приём ответов в одну сравнительную таблицу (цена/срок/условия) → готовая основа для решения по тендеру.

    Честно по бюджету: полная система из трёх этапов в 5 000 ₽ не укладывается – это полноценный продукт. Но я строю модульно: Этап 1 (парсинг + разделение + таблица) реально сделать за 5 000-10 000 ₽ и 3-4 дня – и вы сразу получаете рабочий инструмент. Этапы 2-3 подключаем отдельными модулями по мере надобности, смета по факту объёма.

    Стек ровно под задачу: n8n (автоматизация и рассылки), Python (парсинг смет и .gsfx), Google Sheets/API как база. Есть прод-кейсы на n8n + LLM.

    Готов начать с Этапа 1 сразу. Алексей