Описываете источник данных и желаемый результат — Kimi проектирует и пишет рабочий конвейер: загрузка, очистка, трансформация, сохранение. Получаешь готовый скрипт с обработкой ошибок.
Напиши конвейер обработки данных на Python по заданию ниже.
Источник: [ИСТОЧНИК: REST API поставщика автозапчастей, ключ в заголовке X-Api-Key, отдаёт страницами по 500 позиций]. Поля: [ПОЛЯ: артикул, наименование, склад, остаток, закупочная цена, дата обновления]. Чистка: [ЧИСТКА: дубли по артикулу — оставить строку с самой свежей датой; пустой остаток считать нулём; цену вида «1 240,50» приводить к числу]. Расчёты: [РАСЧЁТЫ: маржа к розничной цене из локального прайса prices.csv, признак «остаток меньше трёх»]. Куда положить: [ХРАНИЛИЩЕ: SQLite, плюс сводный лист Excel для отдела закупок]. Запуск: [ЗАПУСК: раз в сутки в 05:30 по cron].
Сначала выдай структуру проекта: не больше семи файлов, у каждого одна строка о назначении, и список зависимостей с версиями. Только после этого — код каждым файлом целиком, без пропусков вида «здесь ваша логика». Ключи, пути и лимиты держи в отдельном файле настроек, в коде оставь только имена переменных. Загрузка идёт с повтором и растущей паузой между попытками. Каждый шаг пишет в лог, сколько строк пришло и сколько ушло дальше.
Отсечка. Не собирай всё в один main.py с функциями подряд: конвейер, который нельзя перезапустить с середины, чинить дороже, чем писать. Не глуши ошибки через except: pass. Не придумывай полей, которых нет в списке выше, — если для расчёта чего-то не хватает, скажи об этом строкой и оставь TODO вместо выдуманного имени.
Перед выдачей проверь себя на данных: возьми одну строку с дублем и пустым остатком, проведи её по всем шагам и покажи, что окажется в SQLite. Убедись, что повторный запуск на тех же данных не удваивает записи (есть UNIQUE или UPSERT по артикулу), а обрыв связи на середине загрузки не оставляет наполовину заполненную таблицу. Что не сходится — поправь в коде и назови одной строкой, что поправил.
Собрать под себя — поля заполнены рабочими значениями, меняйте их и промпт выше обновится сам
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».
