К новостям
Claude возвращает функцию «Your Match» от Google Maps: персональная рекомендация ресторанов
ВажноНовостьClaude

Claude возвращает функцию «Your Match» от Google Maps: персональная рекомендация ресторанов

После того как Google Maps убрал показатель «Your Match», разработчики создали навык для Claude, который восстанавливает персонализированный процент‑оценки мест на основе ваших прошлых отзывов.

5 августа 2026 г.Habr ML

В 2018 году Google Maps добавил рядом с каждым заведением индикатор Your Match – процент от 0 до 100 %, показывающий, насколько вероятно, что пользователю понравится данное место. Показатель рассчитывался на основе анализа предыдущих оценок и отзывов, что делало рекомендации гораздо точнее обычных рейтингов.

В 2023 году Google без предупреждения убрал эту функцию, оставив многих пользователей без удобного способа быстро оценить новые рестораны. Автор статьи на Habr ML решил восполнить утрату, используя Claude от Anthropic. Был разработан skill (набор инструкций и промптов), который принимает на вход ваши прошлые отзывы, преобразует их в векторные представления и сравнивает с описаниями новых заведений. На выходе генерируется процент «Your Match», сопоставимый с оригинальной метрикой Google.

Ключевые детали навыка:

  • Данные: пользователь загружает CSV‑файл со своими отзывами (текст + рейтинг).
  • Обработка: Claude преобразует каждый отзыв в эмбеддинг через embed_text, после чего создаёт агрегированный профиль вкусов.
  • Оценка новых мест: для каждого нового ресторана берётся краткое описание из открытых источников, формируется эмбеддинг и считается косинусное сходство с профилем.
  • Постпроцессинг: сходство масштабируется в диапазон 0‑100 % и выводится пользователю.

Тестирование на наборе из 500 собственных отзывов показало корреляцию 0,78 с реальными оценками, а средняя ошибка составила ±7 %. При этом в недельном лимите токенов Claude остаётся достаточным для обработки до 2000 новых заведений без дополнительных расходов.

Полный набор инструкций, пример кода на Python и готовый файл your_match_skill.json доступны по ссылке в статье: https://habr.com/ru/articles/1066282/.

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для разработчиков и студентов это отличный пример практического применения LLM в персонализации. Навык легко адаптировать под любые категории (отели, книги, фильмы), а открытый код позволяет быстро интегрировать рекомендацию в свои сервисы без зависимости от Google. Главное — помнить о конфиденциальности пользовательских отзывов и правильно управлять токен‑лимитами Claude.

Похожие новости