сопоставление товаров через нейросеть

Статус рабочей области:В работе
Стоимость:15 000 рублей
Срок выполнения:3 дня
Варианты оплаты:Планируется использовать Безопасную сделку
Дата публикации:2026-03-10 22:26
Обновлено:2026-03-13 18:48
Был на сайте:2026-03-15 13:35

сопоставление товаров через нейросеть

 
Задача

Требуется в CRM inSales автоматизировать сопоставление товаров, а именно:
1. в разделе Сопоставление товаров во вкладке Совпадающие убрать совпадение у всех товаров, у которых совпадение произведено по Штрихкоду, а не по артикулу (штрихкод одинаковый, а артикул отличается)
2. в разделе Сопоставление товаров во вкладке Требуют уточнения автоматизировать сопоставление товаров Ozon с товарами inSales по артикулу. Время, затраченное на сопоставления всех этих товаров (~7000шт) автоматизированным методом должно быть не более 2-х суток.
В обоих случаях при сопоставлении артикулов значение после знака "_" не учитывать и добавить возможность повторного включения механизма сопоставления товаров, т.к. в дальнейшем будут появляться новые несопоставленные товары.

Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.

Оптимизировано и агрегировано ИИ:

Нам необходимо автоматизировать процесс сопоставления товаров в CRM inSales. В первую очередь, в разделе "Сопоставление товаров" на вкладке "Совпадающие" нужно убрать совпадения для всех товаров, где совпадение произошло по штрихкоду, а не по артикулу. Затем, в разделе "Требуют уточнения", автоматизировать сопоставление товаров между Ozon и inSales по артикулу, игнорируя часть артикула после знака "_". Весь процесс должен быть завершен в течение двух суток для примерно 7000 товаров. Также необходимо предусмотреть возможность повторного запуска механизма сопоставления для будущих товаров. Для выполнения этого задания могут потребоваться следующие навыки: программирование на Python или другом языке для автоматизации, опыт работы с CRM системами, знание API inSales и Ozon, опыт работы с нейросетями для сопоставления данных, а также навыки работы с базами данных и обработки больших объемов данных.
Исполнитель по этому заданию выбран.
Ernest Moon
Основная специализация: ИТ и Разработка
    Сделаю за 3-6 часов - автоматизация мой конек) вам не надо платить за ии я все сделаю отдам готовое

    Telegram @mainstyle - для быстрой связи


    Из последних кейсов работы:

    @meshik_app_bot – MiniApp для МЭШ и Московской Медицины.

    @infomoscow24_app_bot – MiniApp для телеканала Москва 24.

    @kino_tvrussia1_bot – бот для промо сериала Александр 1 для телеканала «Россия 1»

    rus-track.ru – трекер по аналогии с Week,Yandex Tracker.
    Здравствуйте,

    могу выполнить ваше задание. Есть необходимые опыт и знания в этой области. Опыт более 5-ти лет. Сделаю качественно и в срок. Обращатесь.

    По вашему видео я не очень понял что нужно сделать. Могу сделать такую автоматизацию - только объясните более подробно что нужно сделать? Какой должен быть итог после сопоставления?
    Здравствуйте, могу помочь, для более оперативной связи пишите в TG. @dm777777dm
    Здравствуйте! проблема у вас в том что в хроме это агент и на каждый товар он тратит диалог с моделью отдельный....

    такой подход не сработает
    я думаю логичнее экспортировать товары
    в excel csv

    и там локально поработать
    можно claude сode использвовать локально
    только с их апи с qwen к примеру
    я думаю такие подходы для вас более логичны
    Могу предложить свою услугу в сфере работы с ии
    23:46 10.03.26
    Пожалуйста, сформулируйте вопросы, на которые мне нужно дать ответы.
    Сделаю за 700000 рублей. Предоплата 100%.
    Здравствуйте, могу сдлеать. Тут нужен небольшой скрипт, который выполнит задачу в 3 этапа.
    Программа ищет точные совпадения по артикулу, это закроет большинство позиций, затем совпадения по названию с помощью алгоритмов нечеткого поиска. Оставшиеся нераспознанные товары (обычно это 5-15%) отправляются в нейросеть через API. Запросы отправляются чистым текстом в формате JSON без мусорного HTML-кода.
    Иван Пермяков
    Основная специализация: Медиа и Моушен дизайн
    Могу решить задачу через автоматизированное сопоставление товаров без ограничений Claude.

    Обработаю выгрузки и сопоставлю позиции по артикулу и названию с помощью скрипта, после чего сформирую файл с автоматически найденными совпадениями и позициями для проверки.

    Это позволит обработать все ~7000 товаров за один прогон.

    Примеры моих работ

    Рекламное  AI-видео футбольных бутс, баскетов и кроссовокNIKE
    Реклама кроссовок Nike
    Craft beer lable: завод в заполярке
    Артем Давыдов
    Основная специализация: Веб-разработка и Продуктовый дизайн
      Уважаемый Вячеслав Нефедов!
      Меня зовут Артем и я опытнейший разработчик, готов сопоставить 7000 товаров в CRM по артикулу (приоритет) или fuzzy-матчингу названий без Claude Pro и его лимитов токенов. Видео посмотрел — 70 товаров и 3 часа ожидания не вариант.

      Предлагаю Python-скрипт с pandas + fuzzywuzzy (локально, бесплатно, минуты на 7000 товаров).

      Алгоритм:

      Точное совпадение артикулов (100% match)

      Fuzzy по названию (порог 85-95%, token_sort_ratio игнорирует порядок слов)

      Вывод Excel: новый артикул, название, найденный матч, score

      Что нужно от тебя:

      2 Excel/CSV: "база товаров CRM" и "новые товары" (колонки: артикул, название)

      Сделаю готовый скрипт под твои файлы за 1 день

      Работает на любом ПК, pip install pandas fuzzywuzzy python-levenshtein. Потом matches.xlsx загружаешь в CRM, дорабатываешь вручную только низкие score (<85%).

      Альтернативы: Google Sheets с Fuzzy Lookup аддоном или сервисы типа marketparser.ru/matching (тест на 1000 товаров бесплатно).

      Я был бы рад возможности обсудить ваш проект подробнее и ответить на любые ваши вопросы. Вы можете связаться со мной напрямую через фриланс-платформу или по тг @grrrreeaas.
      Здравствуйте.
      У вас задача решается не постоянным прогоном через Claude, а через гибридный алгоритм сопоставления.
      Делаю это в несколько этапов: артикул как главный ключ, далее очистка/унификация названий, затем автоматическое сопоставление по похожести, и только спорные позиции отправляются в LLM. В итоге токены расходуются в разы экономнее, а качество выше, чем при сплошной обработке через чат-модель.
      Могу реализовать под вашу CRM или через промежуточную выгрузку Excel/CSV, с итоговой таблицей совпадений и списком сомнительных позиций на проверку.
      09:37 11.03.26
      1. Из CRM можно выгрузить оба списка товаров в Excel/CSV?
      2. Артикулы в обеих базах заполнены стабильно или есть пропуски/разный формат записи?
      3. Нужно только найти соответствия или ещё автоматически записать их обратно в CRM?
      4. Какой процент спорных совпадений допустим оставить на ручную проверку?
      5. Есть ли примеры корректно сопоставленных товаров, чтобы использовать их как эталон?
      Здравствуйте!
      Задача ясна: 7000 товаров нужно сопоставить с CRM-каталогом по артикулу или названию — быстро и с минимальным расходом токенов.
      Claude в браузере тут действительно не подойдёт — лимиты съедаются на сотне позиций. Решу это иначе:
      Что сделаю за 2–3 дня:
      - Сначала сопоставление по артикулу — точное совпадение, токены не тратятся вообще
      - Для оставшихся без совпадения позиций — векторный поиск через embeddings (OpenAI text-embedding или бесплатные аналоги): в 10–20 раз дешевле, чем прогонять через Claude
      - Только действительно сложные случаи (похожие названия, разные форматы) уходят на LLM — их будет не больше 10–15% от общего объёма
      - Итог: таблица с результатами сопоставления, столбец уверенности и флаг для ручной проверки спорных позиций
      Технологии: Python, pandas, OpenAI Embeddings API, опционально — fuzzy matching для предфильтрации.
      Стоимость: от 12 000 руб. — уточню после того, как посмотрю формат файлов с товарами с обеих сторон.
      Посмотреть примеры моих работ: vinogradov.lovable.app
      Готов обсудить детали и сразу приступить.
      Vanla Born
      Основная специализация: Веб-разработка и Продуктовый дизайн
      Доброго Вам утра, Вячеслав!
      Изучил Ваше видео и ТЗ. Могу предложить разработать веб скрипт, который также будет работать через API нейросети (найду подходящую, чтобы было минимум затрат на такое количество товаров).

      Я могу разработать тестовый / демо скрипт, чтобы Вы оценили его работоспособность, и решили, будете работать со мной, или нет.
      Я готов сотрудничать по безопасной сделке.
      По цене договоримся.
      Срок - сам скрипт в течении 2-3 дней, а далее уже зависит от работы токенов / нагрузки на API.
      И еще вопрос, имеется ли у вас база в виде CSV и тому подобное по данным товарам?
      Мой Telegram для связи - @vanlaborn

      Жду Вашего ответа.
      С уважением, Vanla Born
      Алексей Шкляр
      Основная специализация: Веб-разработка и Продуктовый дизайн
        Задача понятна. Когда товаров несколько тысяч, сопоставлять их через чат-модели вроде Claude или ChatGPT действительно неэффективно — они тратят токены на каждую итерацию и быстро упираются в лимиты.

        В вашем случае лучше сделать отдельного агента, который будет сопоставлять товары автоматически без постоянных обращений к API и без расхода токенов.

        Такой агент можно запустить локально или на сервере CRM. Он проходит по всей базе (7000+ товаров), сопоставляет позиции и формирует таблицу совпадений. После этого можно автоматически обновить связи в CRM.

        Плюс такого подхода:
        — нет расхода токенов
        — можно обрабатывать десятки тысяч товаров
        — можно повторно запускать при обновлении базы
        — скорость обработки в разы выше

        Покажите структуру таблиц (артикул, название, бренд, характеристики) и пример нескольких десятков товаров. После этого предложу конкретный алгоритм сопоставления.

        Оставьте Telegram или номер телефона — обсудим детали и посмотрим, как лучше встроить это в вашу CRM.

        Примеры моих работ

        Направление
        Страница торговой площадки: спрос и предложение
        Дизайн карточки наблюдения
        Здравствуйте!

        Посмотрел задачу. Использовать Claude через браузер для 7000 товаров — действительно неэффективно: дорого и медленно.

        Я использую другой подход:

        Выгружаем оба списка товаров из CRM в CSV/Excel
        Скрипт на Python сопоставляет по артикулу — мгновенно, бесплатно, закрывает основную массу
        Оставшиеся сопоставляются по названию через алгоритм нечёткого поиска
        Единичные сложные случаи можно прогнать через AI API — расход минимальный
        Только что протестировал на выборке 50 товаров — отработало за секунды:

        35 совпали по артикулу
        10 по названию
        10 требуют ручной проверки
        Готов сделать тестовый прогон на ваших реальных данных (100–200 товаров) бесплатно, чтобы вы оценили качество.

        Несколько вопросов:

        Какая у вас CRM?
        Можно ли выгрузить товары в Excel/CSV?
        Скиньте пример данных (50–100 товаров из каждого списка) — покажу результат
        Срок выполнения: 2–3 дня.
        Добрый день
        Я опытный Web full-stack разработчик с более чем 12-летним стажем работы в области разработки сайтов. Задача интересная, готов обсудить подробности\условия. Работаю сам, без посредников
        Андрей Волков
        Основная специализация: Веб-разработка и Продуктовый дизайн
        Здравствуйте!
        Я ознакомился с вашей задачей по сопоставлению товаров в CRM. Использование Claude через браузер для такого объема (7000 позиций) неэффективно из-за жестких лимитов и ручных задержек.

        ? Я предлагаю внедрить гибридный алгоритм сопоставления, который решит задачу быстрее и точнее:
        Как я это сделаю:

        Этап очистки (Normalizing): Напишу скрипт на Python для автоматической очистки артикулов и названий от "мусора" , лишних пробелов и спецсимволов.
        Алгоритмический поиск (Fuzzy Matching): Использую библиотеки нечеткого поиска (RapidFuzz). Это позволит мгновенно сопоставить товары с опечатками или разным порядком слов (например, "iPhone 13" и "Айфон 13") без лишних затрат на нейросети.
        AI-верификация (GPT-4o-mini API): Только самые сложные случаи (около 10-15% базы), где алгоритмы не уверены, я прогоню через API OpenAI. Это обойдет лимиты браузерных версий и обеспечит 100% точность.
        Результат: Вы получите чистую таблицу сопоставления (Excel/CSV) или готовый импорт в вашу CRM.

        Почему это выгодно вам:
        Скорость: Обработка всей базы за 3-4 рабочих дня вместо недель ручного труда.
        Масштабируемость: Мой метод работает с любым объемом данных без падения скорости.


        Стоимость проекта: 15 000 руб. (включая расходы на API).
        Срок выполнения: 3 рабочих дня.

        Готов выполнить бесплатное тестовое сопоставление 50-100 товаров, чтобы вы убедились в качестве алгоритма.

        Буду рад обсудить детали и приступить к работе!
        10:43 11.03.26
        1. В каком формате данные (Excel, CSV или прямая интеграция по API с CRM)?

        2. Есть ли эталонный список товаров, с которым нужно сопоставлять?
        Sorbon I
        Основная специализация: ИТ и Разработка
          Вячеслав, привет! Видел видео — Claude in Chrome тут избыточен и дорог. Для 7000 товаров есть решение проще и дешевле.
          Пишу Python-скрипт: сначала точный матч по артикулу — это покроет основную массу. Для оставшихся — fuzzy matching по названию (алгоритм нечёткого сравнения строк). Отработает все 7000 за пару минут, без лимитов и ожиданий. Если останутся совсем неоднозначные — можно прогнать через API, но это копейки, не сотня долларов в месяц.
          На выходе — таблица с сопоставленными товарами и статусом: точное совпадение / похожее / не найдено.
          Готов начать сегодня — скиньте выгрузки товаров из CRM. тг: sorbon_dev
          Александр Лопухов
          Основная специализация: Веб-разработка и Продуктовый дизайн
          Здравствуйте!
          Для эффективного и недорогого сопоставления 7000+ товаров с приоритетом по артикулу и fallback на название я предлагаю написать локальный Python-скрипт, который не будет ограничен лимитами токенов, как Claude в браузере. Обычно использую pandas для работы с данными, rapidfuzz или thefuzz для быстрого и точного fuzzy-сопоставления названий, а при необходимости добавляю Levenshtein или token_sort_ratio для повышения качества. Чтобы подобрать оптимальный подход и пороги схожести, мне нужно понять, какая у вас CRM и как удобно выгружать/загружать данные — есть ли API, готовые экспорты в CSV/Excel или другие ограничения? Также было бы полезно увидеть примеры 5–10 пар товаров, где названия похожи, но не идентичны, и узнать, планируете ли вы делать это сопоставление один раз или нужна периодическая синхронизация — от этого зависит, какой именно стек и архитектуру лучше применить.
          Здравствуйте, Вячеслав!

          Предлагаю написать Python-скрипт, который:
          - Сначала ищет точные совпадения по артикулу.
          - Остатки сопоставляет по названию через алгоритмы нечёткого поиска.
          - Работает с вашей CRM через Excel/CSV или API.

          Итог: 7000 товаров за минуты, без лимитов и ожиданий.

          Стоимость:
          - Базовый скрипт (Excel/CSV): от 15 000 рублей, 3-5 дней.
          - С интеграцией через API: от 20 000 рублей, 5-7 дней.

          Для старта: пример данных (10–20 строк) и формат выгрузки.

          Работаю по договору по этапам с гарантией на доработки. Пишите в Telegram: @zerocoders_jobs! Примеры реализованных проектов: u.to/VGdiIg
          mcseam
          Основная специализация: Веб-разработка и Продуктовый дизайн
          Привет, можно попробовать покрутить в нейронках. Нужно детальнее взглянуть на ситуацию.
          Здравствуйте!
          Предлагаю реализовать автоматическое сопоставление товаров по артикулу и названию с использованием алгоритмов. На выходе будет скрипт, который обрабатывает список товаров и формирует Excel-отчёт:
          – автоматически сопоставленные позиции
          – позиции для ручной проверки.
          Так же если вам потребуется могу сделать уже инструмент сортировки, а не для одноразовой обработки.

          Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.