Описываете источник данных и желаемый результат — Kimi проектирует и пишет рабочий конвейер: загрузка, очистка, трансформация, сохранение. Получаешь готовый скрипт с обработкой ошибок.
Промпт
Напиши конвейер обработки данных на Python. Вход: [ИСТОЧНИК: API/CSV/Google Sheets], поля: [ПОЛЯ]. Нужно: 1) загрузить с обработкой ошибок и ретраями, 2) почистить: [ЧТО ЧИСТИТЬ: дубли/пустые/форматы дат], 3) трансформировать: [НУЖНЫЕ РАСЧЁТЫ], 4) сохранить в [КУДА: SQLite/Excel/CSV]. Требования: без сторонних сервисов, логирование каждого шага, конфиг отдельно от кода. Сначала покажи структуру проекта и список зависимостей, потом код файлами.
Заполнить под себя — промпт обновится выше, пустые поля останутся плейсхолдерами
Пример результата
Пример: забирать остатки из API поставщика раз в день, чистить дубли по артикулу, считать маржу, складывать в SQLite и выгружать свод в Excel. Kimi выдаёт структуру: config.py, loader.py, cleaner.py, transform.py, storage.py, main.py — и код каждого файла с ретраями через экспоненциальную задержку и логами вида «загружено 1 240 строк, отброшено 17 дублей». Совет 1: требование «структура сначала, код потом» критично — иначе получите один простынёвый скрипт, который стыдно показать. Совет 2: Kimi не выполнит код за вас — запускайте сами и кидайте traceback обратно, он быстро чинит по реальным ошибкам. Совет 3: на больших данных попросите батчинг и проверку памяти отдельным сообщением — в первой версии такие вещи часто упрощены до «работает на моих трёх строках».