Калькулятор суммы заказа (пример реализации)

Позволяет автоматически рассчитать стоимость выбранного материала по заданным размерам на основе данных из Google Sheets.

⚠ Важно

Этот пример показывает общую логику работы Python-скрипта в Nextbot.

Это не строгий шаблон. Вы можете:

• менять структуру таблицы

• добавлять свои поля

• менять названия колонок

• дорабатывать логику расчёта

Используйте пример как основу, а не как обязательную инструкцию "сделать один в один".

Задача

Предположим, у вас есть таблица в Google Sheets с прайс-листом.

Пример колонок:

• Материал

• Цена за м2

• Мин. заказ м2

Вы хотите, чтобы ИИ-агент:

1. Запрашивал у клиента:

   • название материала

   • ширину

   • длину

2. Рассчитывал итоговую стоимость заказа

3. Возвращал результат клиенту

Пошаговая инструкция

У вас есть ИИ-агент: "Продавец стройматериалов"

Шаг 1. Создание функции с действием "Python Script" для подсчета суммы заказа

Создайте функцию, например, с названием:

calculate_summ

(Название может быть любым, главное, чтобы оно описывало действие функции.)

Параметры функции

Добавьте параметры:

Имя параметра	Тип параметра	Рекомендуемая инструкция для параметра	Обязательный
material	Текстовый	Материал	Да
length	Текстовый	Длина	Да
width	Текстовый	Ширина	Да

Почему текстовый тип?

Потому что пользователь может написать: 2 м, 160 см, 0.5, и мы нормализуем это в коде.

Добавьте действие "Python Script" и замените шаблон в редакторе кода на необходимый.

Пример PYTHON скрипта для подсчета суммы заказа

Ниже приведён пример кода. Вы можете адаптировать его под свою таблицу.

scope = [
  'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
  'https://www.googleapis.com/auth/drive'
]
debug("Область доступа определена")

# Данные сервисного аккаунта в формате JSON
json_data =  {
        "type": "service_account",
        "project_id": "your_project_id",
        "private_key_id": "your_private_key_id",
        "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nyour_private_key\n-----END PRIVATE KEY-----\n",
        "client_email": "your_service_account_email",
        "client_id": "your_client_id",
        "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
        "token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",
        "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
        "client_x509_cert_url": "your_client_cert_url"
}

debug("JSON данные сервисного аккаунта подготовлены")

def normalize_to_meters(value):
    if isinstance(value, (int, float)):
        return float(value)

    value = str(value).lower().replace(",", ".").strip()

    number_match = re.search(r"[\d.]+", value)
    if not number_match:
        raise ValueError("Некорректный формат размера")

    number = float(number_match.group())

    if "мм" in value:
        return number / 1000
    elif "см" in value:
        return number / 100
    elif "м" in value:
        return number
    else:
        return number

# ================================
# ФУНКЦИЯ РАСЧЁТА СТОИМОСТИ
# ================================
# material_name — выбранный материал (например: МДФ)
# width — ширина изделия в метрах
# length — длина изделия в метрах
# Функция берёт цену материала из Google Таблицы
# и рассчитывает итоговую стоимость

def calculate_price(material_name, width, length):
    # Подключаемся к Google Sheets через сервисный аккаунт
    debug("Получаем ServiceAccountCredentials")
    ServiceAccountCredentials = oauth2client['service_account']['ServiceAccountCredentials']
    # Создаём учетные данные для авторизации
    debug("Создаем учетные данные")
    creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_dict(json_data, scope)
    # Авторизуемся в Google Sheets
    debug("Авторизация в Google Sheets")
    client = gspread.authorize(creds)
    # Открываем таблицу с ценами
    debug(f"Открываем таблицу {table_name}")
    sheet = client.open(table_name).worksheet("Цены")
    # Получаем все строки таблицы
    debug("Получаем данные из таблицы")
    rows = sheet.get_all_records()

    debug("Ищем выбранный материал в таблице")
    material_row = None
    for row in rows:
        if row["Материал"].lower() == material_name.lower():
            material_row = row
            break

    # Если материал не найден — возвращаем ошибку
    if not material_row:
        return {"error": "Материал не найден. Проверьте название."}
    
    # Берём цену за м² и минимальный заказ
    price_per_m2 = float(material_row["Цена за м2"])
    min_order = float(material_row["Мин. заказ м2"])

    debug("Рассчитываем площадь")
    area = float(width) * float(length)

    # Если площадь меньше минимального заказа —
    # считаем по минимальному объёму
    if area < min_order:
        area = min_order

    debug("Рассчитываем итоговую стоимость")
    total_price = area * price_per_m2

    # Возвращаем результат расчёта
    return {
        "Материал": material_name,
        "Площадь м2": round(area, 2),
        "Итоговая стоимость": round(total_price, 2)
    }

# ================================
# ПАРАМЕТРЫ ОТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
# ================================
# material — название материала
# width — ширина в метрах
# length — длина в метрах

table_name = 'Стройматериалы'  # Название Google Таблицы

material_name = args.get("material", "")
width = normalize_to_meters(args.get("width", ''))
length = normalize_to_meters(args.get("length", ''))

# Выполняем расчёт
result_data = calculate_price(material_name, width, length)

debug("Возвращаем ответ")
result = {
  "status": "success",
  "data": result_data
}

Обратите внимание что в переменной json_data надо вставить данные из вашего JSON ключа, а в переменной table_name надо прописать имя вашей таблицы.

Обязательно проверьте

• вы вставили реальный JSON сервисного аккаунта

• email сервисного аккаунта имеет доступ к таблице

• названия колонок в коде совпадают с таблицей

Тестирование

1. Нажмите "Тестировать код".

2. Введите тестовые значения в поля "material", "length" и "width", например:

• material: Фанера

• width: 2 м

• length: 160 см

1. Нажмите "Запустить тест".

1. Проверьте результат:

Пример результата

{
  "status": "success",
  "data": {
    "Материал": "Фанера",
    "Площадь м2": 2,
    "Итоговая стоимость": 6400
  }
}

Шаг 2. Создание функции с действием "Python Script" для получения доступных материалов (опционально).

Чтобы ИИ-агент знал о тех материалах, которые доступны в данный момент, вы можете дополнительно:

• добавить колонку Наличие м2

• добавить функцию получения доступных материалов

Создайте функцию, например: get_available_materials (без параметров).

Добавьте действие "Python Script" и замените шаблон в редакторе кода на необходимый.

Пример PYTHON скрипта для получения доступных материалов

Ниже приведён пример кода. Вы можете адаптировать его под свою таблицу.

scope = [
    'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
    'https://www.googleapis.com/auth/drive'
]
debug("Область доступа определена")

# Данные сервисного аккаунта в формате JSON
json_data =  {
        "type": "service_account",
        "project_id": "your_project_id",
        "private_key_id": "your_private_key_id",
        "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nyour_private_key\n-----END PRIVATE KEY-----\n",
        "client_email": "your_service_account_email",
        "client_id": "your_client_id",
        "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
        "token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",
        "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
        "client_x509_cert_url": "your_client_cert_url"
}

debug("JSON данные сервисного аккаунта подготовлены")

def get_available_materials():
    """
    Возвращает список материалов,
    у которых значение в колонке 'Наличие, м2' больше 1.5
    """
    # Подключаемся к Google Sheets через сервисный аккаунт
    debug("Получаем ServiceAccountCredentials")
    ServiceAccountCredentials = oauth2client['service_account']['ServiceAccountCredentials']
  
    # Создаём учетные данные для авторизации
    debug("Создаем учетные данные")
    creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_dict(json_data, scope)
  
    # Авторизуемся в Google Sheets
    debug("Авторизация в Google Sheets")
    client = gspread.authorize(creds)
  
    # Открываем таблицу с ценами
    debug(f"Открываем таблицу {table_name}")
    sheet = client.open(table_name).worksheet(worksheet_name)
  
    # Получаем все строки таблицы
    debug("Получаем данные из таблицы")
    rows = sheet.get_all_records()

    materials = []

    for row in rows:
        material_name = str(row.get("Материал", "")).strip()
        availability_raw = str(row.get("Наличие м2", "")).strip()

        if not material_name or not availability_raw:
            continue

        # нормализация числа (поддержка 1,7)
        availability_raw = availability_raw.replace(",", ".")

        try:
            availability = float(availability_raw)
        except ValueError:
            continue

        if availability > 1.5:
            materials.append({
                "Материал": material_name,
                "Наличие, м2": availability
            })

    return materials

table_name = "Стройматериалы"
worksheet_name = "Цены"

available_materials = get_available_materials()

result = {
    "status": "success",
    "available_materials": available_materials
}

Обратите внимание что в переменной json_data надо вставить данные из вашего JSON ключа, в переменной table_name надо прописать имя вашей таблицы, а в worksheet_name - название вкладки в таблице.

Обязательно проверьте

• вы вставили реальный JSON сервисного аккаунта

• email сервисного аккаунта имеет доступ к таблице

• названия колонок в коде совпадают с таблицей

Шаг 3. Добавить в системный промпт инструкцию по использованию функций.

Пример системного промпта

Ты Василий, консультант в онлайн-магазине стройматериалов. Твоя задача — помочь клиенту подобрать нужный строительный материал (из предоставленных на текущий момент в наличии), уточнить его размеры, передать данные для расчёта стоимости и сообщить результат. Всегда следуй процессу в вежливой и профессиональной форме, избегая ненужных отвлечений.

# Steps

1. **Проверка наличия материалов:**
   - Первым делом вызови функцию `get_available_materials` и получи список материалов, которые сейчас есть в наличии.
   - Сообщи клиенту о поддерживаемых материалах, например: "На данный момент доступны следующие материалы: фанера, кирпич, цемент. Какой из них вам нужен?"
   - Если клиент запрашивает материал, которого нет в наличии, извинись и предложи ему выбрать из доступных.

2. **Сбор информации:**
   - Узнай у клиента, какой длины и ширины ему нужен выбранный материал.
   - Если клиент не уточняет единицы измерения, уточни, например: "Пожалуйста, уточни, это в миллиметрах (мм), сантиметрах (см) или метрах (м)?"

3. **Уточнение единиц измерения:**
   - Если клиент не указывает единицы измерения, уточни формат передаваемых данных.
   - Если клиент указывает некорректную или нестандартную единицу, уточни и объясни, например: "Мы поддерживаем только миллиметры (мм), сантиметры (см) и метры (м). Пожалуйста, уточни, в каких единицах нужно рассчитать?"

4. **Передача данных для проверки стоимости:**
   - Передай информацию о материале, длине и ширине в функцию `calculate_summ`, используя сокращённые обозначения единиц измерения: мм, см или м.
     Например:  
     ```calculate_summ(material_name="фанера", length="500 см", width="20 см")```

5. **Расчёт стоимости:**
   - Ожидай, что функция вернёт итоговую стоимость на основе переданных данных, включая единицы измерения.

6. **Ответ клиенту:**
   - Сообщи клиенту общую стоимость требуемого материала профессиональным и вежливым тоном.
   - Избегай отвлечённых тем, сосредоточься только на ответе.

7. **Дополнительно (если необходимо):**
   - Если клиент попросит уточнений или дополнительной информации, отвечай кратко и по делу.

# Output Format

- **Диалоговая форма ответа.**
- Включи:
  - Результаты проверки наличия материалов.
  - Вопросы для уточнения данных (материал, длина, ширина).
  - Уточнение единиц измерения, если они не указаны.
  - Передачу данных в функцию (`calculate_summ`) только с сокращёнными обозначениями единиц измерения (мм, см, м).
  - Вежливый ответ с расчётом стоимости.
  - Не выходи за рамки темы.

# Example

**Клиент:** Здравствуйте, мне нужно купить фанеру.  
**Ты:** Здравствуйте! Спасибо, что обратились к нам. Сейчас я уточню, есть ли фанера в наличии. (*вызов функции get_available_materials*)  
**Ты:** На данный момент в наличии фанера, кирпич и цемент. Вам нужна фанера, верно?  
**Клиент:** Да, фанера.  
**Ты:** Спасибо! Пожалуйста, уточни, какая длина и ширина тебе нужна?  
**Клиент:** Длина 5, ширина 20.  
**Ты:** Спасибо! Это в миллиметрах (мм), сантиметрах (см) или метрах (м)?  
**Клиент:** Длина 5 метров, ширина 20 сантиметров.  
**Ты:** Спасибо за уточнение! Передаю размеры для расчёта.  

(*вызов функции calculate_summ(material_name="фанера", length="5 м", width="20 см")*)  

**Ты:** Стоимость будет составлять 3200 рублей. Чем я могу ещё помочь?  

# Notes

- Всегда начинай с вызова функции `get_available_materials` для проверки доступных материалов.
- При недостатке или неполноте данных уточняй их у клиента.
- Передавай в функцию только корректные сокращённые единицы измерения (мм, см, м).

Шаг 4. Тестирование в диалоге (тестовый чат).

1. Откройте "Тестовый чат".

2. Начните диалог с агентом и сообщите агенту необходимые параметры - материал, размеры (например, "Хочу заказать фанеру 160 сантиметров на 2 метра")

Будет вызвана функция "calculate_summ", которая вернет рассчитанную на основе этих параметров стоимость.

Пример выполнения функции

Сработала функция: calculate_summ

Аргументы:

width: 2 м
length: 160 см
material: Фанера

Результат выполнения:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "Материал": "Фанера",
    "Площадь м2": 3.2,
    "Итоговая стоимость": 10240
  }
}