ИИ для таблиц: как я пытался работать с Google Таблицами

Почему нейросети спотыкаются на таблицах

Модель хорошо понимает, какую формулу нужно написать. Проблемы начинаются, когда её надо вставить в живую таблицу. Здесь сталкиваются три мира: текст ответа модели, формат буфера обмена и интерфейс Google Sheets, который рассчитан на человека с мышкой.

Разделители формул и локаль

В таблице с русской локалью аргументы формулы разделяются точкой с запятой, а дробная часть — запятой. Модели чаще пишут в американском формате: =SUM(A1,B1) и 0.2 вместо 0,2. Вставили — и половина ячеек показывает ошибку разбора.

Лечится просто. В запросе сразу пишу: «локаль Россия, разделитель аргументов точка с запятой, десятичный разделитель запятая». Второй вариант — временно переключить локаль таблицы на США в настройках файла, вставить формулы и вернуть обратно.

Агенты-браузеры кликают как человек

Comet и Atlas работают через интерфейс: делают скриншот, решают, куда кликнуть, вводят текст, снова делают скриншот. На таблицу в 40 строк это сотни действий. Каждое занимает секунды, и одна ошибка в адресе ячейки сдвигает всю дальнейшую работу.

Таблица с формулами оказалась самым неудобным объектом для такого агента. Текстовый документ прощает неточность, таблица нет. Сдвиг на одну строку в формуле с суммой даёт правдоподобное, но неверное число, и заметить его без проверки почти невозможно.

Нейросеть для таблиц: что есть на рынке

Сводка по инструментам, которые я пробовал или рассматривал. Оценки — для задачи вроде моей: модель на несколько десятков строк с формулами.

Обходной путь: пусть модель пишет скрипт, а не кликает

Есть вариант, который я бы попробовал следующим. У Google Sheets есть Apps Script — встроенный JavaScript, который умеет создавать листы, писать значения и формулы в любые диапазоны. Модель пишет такой скрипт за минуту, а выполняется он за секунды.

Плюс подхода в том, что вся таблица описана кодом. Если что-то не так, правишь одну строку скрипта и запускаешь заново, а не ищешь ошибку среди сотни ячеек.

Ограничения тоже есть. Один запуск Apps Script длится не дольше 6 минут, а для доступа к таблице скрипт просит разрешение от вашего аккаунта. Для модели ставки на 40 строк это не проблема: скрипт отработает за пару секунд.

Тот же принцип стоит за MCP-сервером для Google Sheets. Модель получает инструменты «прочитать диапазон» и «записать диапазон» и работает с таблицей через API, а не через экран. Разница только в том, что MCP нужно поднять и авторизовать, а Apps Script уже встроен в таблицу.

Как собрать таблицу через Apps Script

Порядок действий:

• Описать модели структуру: какие строки, какие входные параметры, какие итоговые формулы.
• Попросить функцию Apps Script, которая заполняет лист через setValues и setFormulas.
• Открыть в таблице «Расширения» → Apps Script, вставить код и запустить.
• Разрешить скрипту доступ к таблице при первом запуске.
• Проверить итоги на двух-трёх ручных примерах.

Как проверить формулы после нейросети

Модель уверенно пишет формулу, которая считает не то. Особенно в процентах: надбавка к ставке и доля в ставке часто путаются. Я бы проверял так.

Задать простые входные числа, например зарплату 100 000 рублей, и посчитать итог на калькуляторе. Включить показ формул через «Вид» → «Показать формулы» и пройтись глазами по ссылкам на ячейки. Отдельно проверить абсолютные ссылки со знаком доллара: при копировании вниз они ломаются первыми.

Что входит в расчёт ставки

Сама задача из поста — типовая для ИТ-компании. Ставка часа строится от зарплаты, но зарплата в ней только начало. Сверху ложатся страховые взносы, отпускные, оплата больничных за счёт работодателя, косвенные расходы офиса и управления, налоги и маржа.

С 1 января 2026 года базовая ставка НДС повышается с 20 до 22%, поэтому многие пересчитывают ставки именно сейчас. Чем больше параметров вынесено в отдельные ячейки, тем проще потом обновить модель при следующем изменении налогов. Это лучше любой нейросети.