Правильно: проси скрипт

Раз модель не считает сама, надо дать ей инструмент, который умеет считать. Такой инструмент - обычный код. Просите ИИ не «посчитать», а «написать и запустить скрипт, который посчитает».

Не «посчитай, сколько заказов за март», а «напиши и запусти скрипт на Python, который посчитает количество заказов за март». Разница в одной фразе, но результат меняется полностью.

Почему скрипт точный

Код не гадает. Он честно проходит по каждой строке и складывает. Один и тот же скрипт на одних и тех же данных всегда даёт один и тот же результат - это и есть воспроизводимость.

Разделение труда

Это ключ ко всему курсу. Каждую задачу делите на две части: где нужен смысл, а где точный счёт.

Часто это связка: сначала модель размечает данные (например, ставит каждому отзыву тег «жалоба» или «похвала»), потом скрипт считает, сколько каких тегов. Смысл и числа - каждый своим инструментом.

Инструменты

Стандарт для такой работы - язык Python и библиотека pandas. Pandas - это как Excel, только программой: таблицы, фильтры, группировки, суммы. ИИ пишет на нём код охотно и хорошо. Вам знать pandas наизусть не нужно - достаточно понимать, что именно этим считаются числа.

Пример запроса

Дайте данные (файл или вставленную таблицу) и сформулируйте задачу так:

Вот файл orders.csv с заказами (колонки: date, region, amount, status).
Напиши и запусти скрипт на Python с pandas, который посчитает:
1. Общую выручку по строкам со статусом "paid".
2. Количество заказов по каждому региону.
3. Средний чек за март 2026.
Покажи код и результат. Числа считай кодом, не прикидывай.

Обратите внимание на две вещи: «напиши и запусти скрипт» и «числа считай кодом, не прикидывай». Первое включает инструмент, второе прямо запрещает гадать.

Проверьте результат

Скрипт сильно надёжнее счёта в уме, но глазами результат всё равно стоит проверить: сходится ли порядок величин, не отфильтровалось ли случайно лишнее, те ли колонки взяты. Быстрая сверка на одном-двух известных числах экономит от обидных ошибок.