Anthropic перед IPO: $1,5 триллиона за будущее, которое ещё предстоит оплатить
Оценка Anthropic перед IPO, сотни миллиардов долларов инфраструктурных обязательств и уроки железнодорожного и телекоммуникационного бумов.
Читать материал →Кейсы / Telegram-бот · документы
Telegram-бот разбирает PDF: медицинское заключение или договор. Два режима, структурированный отчёт и дисклеймер. Демо-MVP, не замена врача или юриста.
Статус: демо / MVP
44 секунды живого прогона: PDF в Telegram → структурированный отчёт. Разбор вспомогательный, решение принимает человек.
Заключение или договор читают целиком, чтобы вытащить стороны, сроки, отклонения и спорные места. На это уходит время ещё до того, как документ попадёт к специалисту.
DocPulse принимает PDF в Telegram. Команды /medical и /legal включают разные системные промпты. Текст достаётся через pypdf, дальше GigaChat или Claude собирает структурированный разбор: для медицины — заключение, отклонения, вопросы врачу; для права — стороны, предмет, оплата, сроки, красные флаги.
Собрал скилл разбора, два режима, формат ответа в Telegram, дисклеймеры, CLI без бота и набор тестов на моках.
Telegram (aiogram 3) → PDF → pypdf → LLM (GigaChat / Claude) → AnalysisResult → текст отчёта в чат. Слои извлечения, модели и формата ответа разделены. Есть run_local.py без Telegram.
End-to-end демо: /start, выбор режима, PDF → отчёт в Telegram. Локальный прогон по sample PDF без бота. Промышленного внедрения у клиента нет.
Репозиторий github.com/dimitry8st-prog/DocPulse--- : README, pytest test_document_analysis.py на моках, sample PDF, демо-видео на этой странице.
Только PDF с текстовым слоем: сканы без OCR бот не читает. Нужны токен Telegram и ключ модели. Разбор вспомогательный, не консультация врача или юриста. Документы могут содержать персональные данные — это демо, не контур 152-ФЗ.
OCR для сканов, пилот на документах специалиста и явный отказ, если текст из PDF не извлекается.
Python aiogram 3 pypdf GigaChat Claude API pytest
Оценка Anthropic перед IPO, сотни миллиардов долларов инфраструктурных обязательств и уроки железнодорожного и телекоммуникационного бумов.
Читать материал →Почему убыток Anthropic $80,7 млрд не означает денежный отток в таком размере, как растут расходы на вычисления и чему учат железнодорожный и телекоммуникационный бумы.
Читать материал →Как скрытые инструкции на сайтах и в письмах пытаются управлять ИИ-агентами: исследования Google и BrowseSafe++, полномочия и контроль действий.
Читать материал →