Как мы создаем виртуального помощника

Публикация № 1832492 23.03.23

Интеграция - Мессенджеры и боты

Создание не просто чат-ботов, а систем с имитацией искусственного интеллекта, виртуальных ассистентов – это актуальная, интересная и полезная задача. В платформе 1С уже появились первые объекты для подобной функциональности – боты, система взаимодействия, интеграция с телеграм. Начальник разработки в группе компаний Полипластик Владимир Крючков на конференции Infostart Event 2021 Post-Apocalypse поделился опытом создания виртуальных помощников для мониторинга сервисов, тестирования, контроля разработки и техподдержки в крупной компании.

 

Меня зовут Владимир Крючков, я работаю начальником разработки в группе компаний Полипластик.

Расскажу о технологии виртуального помощника, которая облегчит жизнь разработчикам, специалистам по качеству, руководителям проектов и бизнесу.

Поделюсь опытом, как мы его разрабатывали, и к чему мы идем.

 

Что такое виртуальный помощник?

 

 

Слово «Виртуальный» – это значит неживой, искусственный, программа. Помощник – это тот, кто помогает нам с вами. Соответственно, виртуальный помощник – это некий алгоритм, программа с искусственным интеллектом или с подобием искусственного интеллекта, которая помогает нам выполнять какие-то операции либо действия.

Инструмент, программа, алгоритм, чат-бот, ИИ – все это аккумулятивное понятие виртуального помощника.

Я думаю, что вы все тем или иным образом взаимодействовали с виртуальными помощниками. Например, с Алисой, которая живет в колонке. Либо с Siri, которая живет в телефоне. Также можно вспомнить виртуального помощника из фильмов «Железный человек» или «Мстители» – там был искусственный интеллект, которого звали Jarvis.

 

 

На слайде показан диалог с виртуальным менеджером по продажам. Эту модель я сделал на основе наших разработок, специально для демонстрации.

Здесь у нас есть диалоговое окно, через которое мы можем взаимодействовать с нашим виртуальным помощником.

Например, мы хотим купить некоторый товар, и виртуальный помощник связывается с базой, и выводит нам информацию, какие там остатки. Следующим шагом он может создать заказ и оформить счет.

Если мы пойдем дальше и добавим сюда голосового ассистента Алису, у нас получится мобильное приложение для телефонов iOS или Android.

Если мы не хотим использовать смартфон, мы можем подключить Алису к IP-телефонии и с помощью сервиса преобразования звуков в текст получить команды для нашего помощника. А потом обратным преобразованием сделать, чтобы Алиса нам отвечала.

Также мы можем использовать этот механизм, к примеру, чтобы создать помощника на первой линии поддержки – она будет отвечать на вопросы, заводить тикеты и т.д.

Область функциональности, покрываемая данным механизмом, достаточно большая.

 

Зачем и как мы создали себе виртуального помощника?

 

 

Чем отличается виртуальный помощник от живого человека?

  • Во-первых, виртуальный помощник не нуждается в больничных. У него нет отпуска, он не пьет кофе по утрам, не ходит на перекуры.

  • Виртуальный помощник всегда поможет, не откажет – у него не бывает плохого настроения. Он всегда общительный и любезный – насколько мы его запрограммируем.

  • Виртуальный помощник живет в небольшой черной коробочке, которая зовется сервером. В размере одного юнита у нас могут помещаться десятки, а может быть и сотни этих программных сущностей (зависит от решаемых задач и возможностей).

 

 

Виртуальные помощники у нас уже используется:

  • при обработке больших объемов информации;

  • в тестировании;

  • и мы сейчас планируем использовать их в механизмах, которые позволяют упростить работу менеджеру либо специалистам поддержки.

 

На данный момент у нас разработано три модели виртуального ассистента – им выделен номер в зависимости от времени появления. Расскажу подробнее о каждой из них.

 

 

Помощник мониторинга сервисов 1С

 

Первая модель, которую мы создали – это помощник мониторинга сервисов 1С.

 

Эта модель – самая первая, которую мы начали разрабатывать. Практически, это наша проба пера, на ней мы отработали различные технологии – попробовали нейронные сети и преобразование текста в алгоритмы, понятные используемой нейронной сети.

Данный помощник следит за работоспособностью системы – как железа, так и самой базы, в которой работают пользователи. Этот помощник реализован в рамках фреймворка «Мониторинг производительности серверов 1С».

Расскажу о проблематике, которая решалась с помощью помощника.

Если вернуться в прошлое нашей компании, то:

  • Мы начинали работать вообще с Excel – заводили в Excel данные по продажам, по закупкам и т.д. Тогда мы были маленькой компанией из пятя человек, и никаких проблем не было – ни с нагрузкой, ни с чем.

  • Потом мы стали побольше, и у нас появилась база на 1С 7.7.

  • Потом мы перешли на 1С:Предприятие 8. В компании стало работать больше людей, появились филиалы, появился РИБ. Увеличился поток информации, количество запросов от пользователей и возникаемых проблем. Нужно было следить за тем, чтобы все работало.

  • И теперь у нас в компании используется ERP, с которым мы работаем в облаке. К базе подключается множество филиалов от Дальнего Востока до Санкт-Петербурга. Еще есть Казахстан и Беларусь. Единовременно количество онлайн-пользователей у нас доходит до тысячи. Обрабатывается большой объем информации.

 

 

Это приводит к тому, что периодически в работе системы возникают различные сложности:

  • Конечно, мы можем мониторить систему, ловить ее падения, быстро расследовать ситуацию и что-то исправлять. Но еще лучше, когда мы заранее знаем, что система сейчас свалится, и делаем какие-то предварительные действия.

  • Кроме этого, есть определенные VIP-пользователи, которые требуют уникальных моментов.

  • У нас большой поток информации – постоянно поступают письма, сообщения, звонки и т.д. Нам желательно их обрабатывать как можно быстрее. Чем быстрее мы их обработаем – выделим критичные задачи – тем будет более удовлетворен наш потребитель.

 

 

Автоматизацию мониторинга мы начали с обработки логов технологического журнала.

Круто, когда у вас черный пояс по парсингу запросов, но давайте представим, что у нас большая нагруженная система. Если мы включим логирование технологического журнала – а это сбор определенных событий, у нас за час может получиться количество информации, сопоставимое с несколькими томами «Войны и мира». Обработать это практически нереально. А если в реальном времени, то невозможно.

Самая классная идея – отдать это все на откуп какой-то программе. Чтобы она сама все это посмотрела и сказала – хорошо у нас здесь все или не очень.

 

 

Это дает отличный результат для пользователя – у нас есть общая информация о том, что происходит. Полученные результаты преобразуются в выводы. Имея информацию о выводах мы можем сказать о других существующих проблемах и решить их заранее.

У нас был пример, в котором данная функциональность помогла. С помощью этой системы нам удалось обнаружить, что одной из версий платформы происходили проблемы с rphost – они начинали плохо работать и через некоторое время зависали. После этого падал rmngr, все становилось колом, и помогала только перезагрузка системы, а это – время, которое неправильно отнимать у пользователей, они нам приносят деньги и продают товары. Мы сразу обнаружили проблему и смогли ее оперативно решить.

 

 

Эта система опирается на данные конфигурации «Мониторинг производительности», которая выложена в открытом доступе, если кому-то интересно код посмотреть – залезайте, смотрите внутренности.

На вход мы собираем всю информацию, которую можем получить:

  • технологический журнал;

  • показатели из RAS;

  • показатели по железу;

  • очередь;

  • память и т.д.

Все это обрабатывается по тем правилам, которые мы заложили, либо через подключение к нейронной сети. В итоге получаем вывод – хорошо у нас все или есть какие-то проблемы.

Также выводятся различные оповещения, и мы можем еще подключить дополнительные действия. Например, если сеанс завис, система может его срубить, и проблемы у нас исчезнут.

 

 

У меня был диалог с коллегами на Инфостарте о применимости данной технологии. Они говорили, что проще работать по старинке – взять 10-15 графиков, найти, где проблема, и исходя из этих данных сделать выводы, как действовать.

Но не нужно забывать, что проблемы возникают в реальном времени. И возможности посмотреть графики состояния сервисов может не быть. К тому же информация по метрикам быстро устаревает.

А в данном случае я считаю, что нам не нужен ни один график. Единственное, что нам нужно – это суждение: все плохо либо все хорошо. Если у нас все плохо, мы начинаем искать решение проблемы.

Здесь опять плюсом приходит то, что в процессе работы вы нарабатываете какую-то базу знаний. У вас уже есть кейсы, которые вы используете – эти кейсы вы передаете системе и обучаете ее. А она вас после этого в случае какой-то критичной ситуации информирует, если все плохо. Сообщает меры, которые нужно предпринять. И вы уже спокойно в этом режиме работаете, тем самым, поддерживаете высокую планку качества предоставляемого сервиса.

Эта система у нас работает и уже нам помогает. Особенно в рамках обработки большого объема информации и прогнозирования каких-либо ситуаций.

Мы не стоим на месте, предлагаем новые идеи, пробуем. Если получается, используем. Если нет, идем дальше.

 

Модель №2. Помощник тестировщика 1С

 

Следующая модель, которую мы использовали, это – помощник тестировщика.

 

На основании положительных результатов первой модели мы задались вопросом – почему бы не создать помощника еще и для тестирования. Было бы классно, если бы кто-то помогал вам выполнять тесты. А еще лучше, если он сам все протестирует, а вы просто проверите результат.

Проект с помощником тестировщика мы реализовали на базе фреймворка Тестирование 3.0 – он также выложен на GitHub.

 

Иногда хочется часть задач переложить на чьи-то плечи, причем желательно, чтобы этот кто-то хорошо обучался и реально помогал в процессе. А поскольку у нас уже был инструмент, который мы разработали, мы переложили функциональность тестирования на него.

Здесь я говорю в основном про формирование сценарных и интеграционных тестов. Юнит-тесты пока предполагается писать руками. Хотя вроде уже есть нейросети, которые понимают код и могут программировать. Возможно, скоро они заменят нас даже в этом.

 

Представим следующую ситуацию: мы сидим на работе, и к нам прилетает задача – добавить тест на новую печатную форму счета-спецификации.

  • Мы садимся за компьютер, пишем в чате или говорим в микрофон: «Привет, Лариса! Я хочу сделать новый тест, который будет проверять счет-спецификацию».

  • Она говорит: «Расскажи подробнее, что ты имеешь в виду, чтобы я смогла как-то тебе помочь».

  • Мы говорим: «Процесс выглядит так – создай заказ клиента, отгрузи его, потом выбери необходимую форму, распечатай и т.д.»

  • Она говорит: «Как создать заказ – знаю. Как отгрузить – знаю. Как распечатать – не знаю. Покажи».

  • Мы открываем базу, запускаем, ищем заказ и жмем кнопку «Печать». А потом сохраняем записанный лог и передаем ей.

  • И она нам говорит: «Теперь я знаю, как это делать. Поехали».

Здорово, да?

На слайде приводится интерфейс чата с диалоговым окном, в котором мы с Ларисой можем коммуницировать. Она нам возвращает какую-либо информацию. Окно для отладки, которое выдает, что там происходит, какие проблемы случаются.

Также настройки окружения.

Сейчас у нас в бета-тесте около 300 параметров окружения, я думаю, когда мы выложим эту модель в продакшен, в ней будет не менее тысячи параметров, в рамках которых она будет принимать те или иные решения.

 

На слайде показано, как устроена данная система.

Внутри есть специальная обработка, в которой содержится алгоритм так называемого иерархического дерева поведений, которое, исходя из определенных параметров в системе (какое окно открыто, какие кнопки доступны, какие заказы сделаны, какие у нас заданы клиент, организация и т.д.) выполняет какие-либо операции.

Дальше – мы воздействуем на эту обработку следующим образом.

  • Можем передать ей готовый существующий сценарий или запись действий

  • Можем задать какие-то параметры и как-то передать ей информацию через чат-интерфейс.

  • Она оперирует готовой базой сценариев – кликает, что-то делает.

  • Все это вместе дает нам готовый динамический сценарий. Либо мы даже можем с ее помощью тестировать автоматически – это то, к чему мы и идем.

 

 

Давайте рассмотрим пример проверки бизнес-процесса продажи.

После начала выполнения сценария она непосредственно у нас запрашивает информацию, которая ей требуется:

  • Организацию, на которой будем тестировать;

  • Клиент;

  • Склад;

  • Валюту;

  • Номенклатуру и ее количество.

Сохраняет заказ, проводит и закрывает. Подробнее ознакомиться с выполнением сценария можно в видео на YouTube.

Все эти параметры мы можем сохранить в настройках виртуального помощника, и она сможет их использовать в дальнейшей работе при автоматизированном тестировании, которое будет выполняться самостоятельно.

Самая классная вещь, как я считаю, в том, что здесь есть возможность создать не одного помощника тестирования, а целый рой помощников, натравить их на нашу базу, и получим такой интересный процесс взаимодействия. Здесь можно говорить и про нагрузочное тестирование, которое может отражать реальные, а не статические тесты.

По опыту скажу – если в базе миллионы документов, самая большая проблема при проведении документа в том, как обновляется динамический список. Когда мы на него кликаем, он обновляется медленно. А если у нас используются еще какие-то сортировки, тут вообще база «умирает».

 

Модель №3. Помощник коммуникатор

 

Последняя, третья модель, над которой мы недавно начали работать, – это помощник коммуникатор.

После успешного опыта разработки первой и второй модели я решил сделать себе помощника для работы. Я – руководитель разработки и, хотя все мои сотрудники хорошо работают, мне нужно обязательно проверять, что они следуют определенным стандартам.

Мы все работаем в системе багтрекинга Jira, ведем в ней задачи – в нее у нас аккумулируются все инциденты. Там же сидит наш отдел поддержки. Все это связывается, и получается очень удобно. Есть инцидент, под этот инцидент в задаче есть решение, связанное с задачей в отдел разработки. Все связано, и все классно.

Назначение этой модели – она помогает в разработке и поддержке.

Как я сказал, мы планируем ее использовать в двух частях.

  • Первая часть – в рамках разработки. Есть определенные правила, которым у нас должны следовать разработчики. Они должны обязательно документировать, что они сейчас делают. Что сделали, какая информация там была изменена. Это все включается в Git и т.д. Плюсом есть интересные вопросы, когда у нас разработчик делал какой-то проект, но в силу определенных причин он может что-то забыть или пропустить. Но у нас есть база знаний, и система нам подскажет: «Ребята, вы здесь забыли это продумать. Проведите еще такой тест и посмотрите». Она нам помогает, подсказывает решение каких-то проблем.

  • Также это интересно с точки зрения службы сопровождения, потому что у нас есть VIP-пользователи, которые не любят ждать. А еще страшнее, когда бывают определенные случаи, когда система не позволяет что-то сделать. Стоит машина на воротах, а они не могут провести отгрузку и распечатать документы из-за каких-то проблем. Такие вопросы нам нужно отлавливать и решать максимально быстро. Здесь нам как раз помогает то, что она поймет, что это за проблема, посмотрит в базу знаний и скажет: «Здесь нужно делать вот так». Конечно, часть проблем сначала уходит на понимание, что и когда произошло, происходит поиск решений, неподходящие отсеиваются, потом производится тестирование и проверка. Зато потом мы можем найти, что мы делали полгода назад, когда была такая же проблема и т.д. Все это сильно снижает издержки.

Важно, что пользователи об одной и той же проблеме могут писать по-разному. Например, нам пришло 40 писем об одном и том же, при том, что каждый пишет по своему. Если мы все это объединим, то поймем, что это – одна и та же проблема. Тогда мы ее быстро решим – не будем распыляться на решение различных задач. Т.е. в процессе работы это мы, конечно, поймем, но обычно на это потребуется время.

На слайде показан пример обработки модели, которая засасывает информацию из Jira и ее классифицирует. Может дать какой-то совет, добавить комментарий и т.д.

 

 

Вот так выглядит прототип этой модели:

  • Есть мозг, в котором настроены все эти алгоритмы.

  • На вход собирается информация с Jira, из EDT и Git.

  • Дальше она обрабатывается.

  • И на основе базы знаний выдает рекомендации – например, по контролю качества: «Задачи закрыли, а вы не описали, в чем проблема, и не добавили информацию в базу знаний».

  • Также выполняются различные рутинные операции. Согласитесь, здорово написать: «Запусти мне тесты». Она их запустила и скинула нам отчет на Skype или в Teams. Мы видим результаты и понимаем, что все готово.

 

На слайде перечислено то, что нам позволяет делать эта модель с точки зрения разработки.

 

 

А здесь показано, как мы применяем эту модель на первой линии техподдержки.

Первая линия – это когда мы классифицировали ситуацию, сразу направили адресату, кто будет это делать.

Здесь я считаю, самое важное – не оставлять пользователя одного, когда он пишет свои проблемы, и ему нет ни ответа, ни привета. Он начинает переживать: «Что мне делать?»

У нас в базе работают практически круглосуточно. Технологическое окно небольшое, с 23:00 до 01:00. А дальше у нас начинается работа.

Основная служба поддержки у нас работает по московскому времени. Соответственно, здесь большой плюс будет в том, что она прочитает проблему, скажет: «Я вас поняла, сейчас мы будем решать. Успокойтесь, я с вами».

 

В дальнейшем ей можно дать какие-то другие полномочия – в каких случаях она может работать, а в каких случаях лучше переключить на сотрудника техподдержки. Я думаю, у всех был негативный опыт общения с каким-нибудь ботом, когда вы требовали позвать оператора.

 

Как мыслит виртуальный ассистент?

 

 

Расскажу, как виртуальный помощник принимает решения – как команды пользователя трансформируются в действия системы.

У нас с вами есть какая-то команда. Это может быть голосовая или текстовая информация, возможно, какой-то скрипт.

Виртуальный ассистент интерпретирует – читает и преобразует этот скрипт в понятные ему термины.

 

 

Далее он ищет смысл и пытается в своей иерархической базе знаний найти подходящие ответы под проблему.

 

 

На основании этого ответа формируется кластер действий.

Здесь самый важный момент в том, что система у нас не линейная, а иерархическая.

Это значит, что если мы говорим системе слово «Наполеон», ей тяжело понять, это – торт или человек? Здесь нужен контекст.

Система держит контекст. Если мы говорим про торт, она из нашего общения понимает, что кто-то хочет купить торт, предложит другие варианты и т.д.

Соответственно, если у системы недостаточно информации для проведения диалога, она может задать вам какой-то дополнительный вопрос, например: «Уточните, в какой базе у вас произошла проблема? Бухгалтерий у нас много, вы работаете во многих базах. Что у вас случилось?»

Дальше, если есть какая-то проблема с производительностью – база внезапно упала, то сразу отправляем в службу администрирования инцидент: «Ребята, разбирайтесь, что произошло».

 

Выводы

 

В итоге, какие плюсы?

  • Во-первых, это можно сказать «бесплатно».

  • Настроенная модель быстро справляется с рутиной.

  • Вам не требуется нанимать сотрудников, которым нужен офис.

  • Такие человекозаменители – это реальная помощь. Я думаю, чем дальше, тем больше мы будем их использовать. Им удобно передавать рутинные операции, которые раньше мы делали руками. Вспомните про ручное тестирование. Сначала мы делали руками, потом подумали – давайте автоматизируем, сделали автоматические тесты и т.д. Это нам помогает, это войдет в нашу практику.

 

 

По факту, виртуальные помощники – это уже не идея, это реальный механизм, который можно использовать.

Часть наших идей мы выкладываем в репозитории на GitHub:

Те, кому интересно, могут присоединяться, спрашивать, использовать наши наработки у себя.

 

 

Статья написана по итогам доклада (видео), прочитанного на конференции Infostart Event 2021 Post-Apocalypse.

Больше статей можно прочитать здесь.

Приглашаем на мероприятия Инфостарта 2023 года:

  • 25-27 мая, Анализ & Управление в ИТ-проектах - первая практическая конференция для аналитиков и руководителей проектов, 30% докладов и 70% практических сессий.
  • 11-13 октября, Infostart Event 2023 - самое масштабное событие в сфере 1С-индустрии, 1000+ участников, 130+ докладов.

 

Специальные предложения

Комментарии
В избранное Подписаться на ответы Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. sapervodichka 6453 24.03.23 22:20 Сейчас в теме
2. sapervodichka 6453 24.03.23 22:21 Сейчас в теме
(1) если кроме шуток, то да за ними будущее Яндекс Алиса не даст соврать )
3. ivanov660 3860 24.03.23 22:37 Сейчас в теме
(2) Ждем и смотрим. Эта тема развивается очень стремительно.
Уже есть сети которые видео по тексту создают и игровое пространство формируют онлайн.
4. kucar_ip 96 25.03.23 11:22 Сейчас в теме
Спасибо, статья класс, реальнее виртуального ! )))
Оставьте свое сообщение

См. также

1C Messenger для отправки сообщений, файлов и обмена данными между пользователями 1С, вэб страницы, мобильными приложениями а ля Skype, WhatsApp

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Бесплатно (free)

Данная разработка позволяет пользователям 1С обмениваться сообщениями, файлами (до 3 мб). Запрашивать данные у клиента как Вэб или HTTP сервисах. Основано на технологиях ASP.Net SignaR который использует WebSockets и т.д. для двунаправленного обмена данными. Используется обертка над классами .Net

15.12.2015    65829    Serginio    5    

87

ChatGPT и 1С

Идеи и тренды в разработке Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Бесплатно (free)

Уже несколько месяцев в сети шумят разговоры о чат-боте ChatGPT, я решил не оставаться в стороне и тоже поинтересовался, что это за штуковина, чем она может быть полезна и пора ли искать новую работу программистам, копирайтерам, а заодно и дизайнерам, которых вот-вот подсидит Midjorney?

16.05.2023    8232    300_po_vstrechke    28    

53

Интернет-магазин в Телеграм

Мессенджеры и боты Сайты и интернет-магазины Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Бесплатно (free)

Как мы создали продающий в Телеграм интернет-магазин с возможностью оплаты online для карт банков России.

15.05.2023    741    wrooom    0    

13

Опыт разработки ботов на 1С: от идеи до продукта, кейсы использования

Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

Телеграм-боты прочно вошли в нашу жизнь – через них удобно получать уведомления и обращаться к информационным системам за нужными данными. О тонкостях двусторонней интеграции телеграм-бота с 1С без публикации базы 1С на веб-сервере на митапе «Мессенджеры в 1С» рассказал аналитик Тинькофф банка Антон Локтионов.

12.01.2023    1629    Anton64    2    

18

Взаимодействие с сотрудниками и клиентами из одного окна конфигурации 1С (Телеграм, ВКонтакте, Facebook, Discord). Преимущества, технические особенности, подводные камни

Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

Мессенджеры есть в телефоне у всех активных пользователей программ. И если мы хотим оперативно взаимодействовать через 1С со своими клиентами или сотрудниками, у нас появляется обоснованная причина интегрировать нашу конфигурацию с различными мессенджерами. О том, как технически решить задачу такой интеграции, настроить логирование и отобразить чат «единого окна» в интерфейсе 1С:Предприятия, на митапе «Мессенджеры и 1С» рассказал системный архитектор сервиса 1С:БухОбслуживание Матвей Серегин.

10.01.2023    2323    Akcium    2    

18

История развития телеграм-ботов в одной сибирской компании

Идеи и тренды в разработке Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

Хочу рассказать историю развития и применения Telegram-ботов в одной компании. Говорить буду о том, что сделано, а не как сделано. Идея написать об этом возникла, так как, делясь опытом с коллегами, неожиданно обнаружил, что реализованные фичи вызывали немалое удивление, по принципу: "А так можно было?". Надеюсь, мой рассказ будет вам полезен и вдохновит на создание чего-нибудь занятного.

28.03.2022    1993    zeltyr    2    

13

Новые возможности 1С: Документооборот – чат-бот

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 1С:Документооборот Бесплатно (free)

В данной статье будет рассмотрено нововведение в конфигурации 1С:Документооборот, а именно – чат-бот по имени Ася. Будет представлена инструкция по особенностям и пользованию данным чат-ботом в 1С:ДО. Чат-бот доступен для версий 1С:Документооборот КОРП и ДГУ. Ася может отвечать на вопросы, открывать различную документацию и файлы и исполнять некоторые задания.

02.12.2021    2837    Koder_Line    2    

9

Телеграм, 1С http-сервис, webhook по SSL

Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

Как установить Телеграм webhook по HTTPS на 1С http-сервис используя самоподписанный (self signed) сертификат на IP адрес. Личный опыт.

31.10.2021    6056    Goody    29    

64

Готовые модули для работы с Telegram

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Бесплатно (free)

Готовые модули для отправки сообщений и файлов с логами в Телеграм.

05.10.2021    4022    M_A_D    7    

52

Телеграм-бот как инструмент

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Бесплатно (free)

Статья больше для начинающих программистов о том, как можно помочь самому себе при доработке 1С или при разработке собственных решений.

21.07.2021    6016    M_A_D    19    

101

«БИП: Бизнес-Процессы». Интеграция с Telegram и Конструктор чат-ботов

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Управленческий учет Бесплатно (free)

В статье приводятся примеры настройки автоматических оповещений в системе «БИП: Бизнес-Процессы» с использованием мессенджера Telegram. Также, приводятся примеры создания и настройки произвольных чат-ботов с использованием Конструктора чат-ботов.

15.02.2021    2657    YuriYuriev    0    

5

Telegram бот на PHP

Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

Сделаем простого Telegram бота на PHP.

01.03.2021    30704    John_d    12    

46

Как мы интегрировали свою систему управления разработкой со Slack. Инструменты, возможности, процесс разработки

Управление проектом (PMO, EPM) Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

Slack – это не только корпоративный мессенджер. Он предоставляет гибкие настройки уведомлений и реализует несколько вариантов интеграции, с помощью которых можно наладить взаимодействие с собственным приложением. Об интеграции Slack с системой управления разработкой, написанной на 1С, рассказал руководитель компании «ПрогТехБизнес» Александр Анисков.

01.02.2021    3279    vandalsvq    9    

19

Бот Telegram и HTTP сервис в 1С

Мессенджеры и боты 8.3.8 Бесплатно (free)

Настройка рабочего вебхука telegram для 1С используя IIS (Internet Information Services - встроенный в windows веб-сервер). Мой опыт.

26.01.2021    20863    solidsun    16    

94

Отправка сообщений из MS SQL Server в Telegram с использованием PowerShell

Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

Пример отправки логов  из MS Sql Server с использованием бота Telegram и PowerShell.

26.11.2020    4402    ivv1970    9    

26

Как я бесплатно пишу чат-ботов WhatsApp на 1С

Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

На разработку чат-бота требуется время. Как правило, время уходит на ознакомление с API, отладку, приемку. Как сэкономить и не платить за использование API на время разработки? Делюсь своим опытом.

02.11.2020    5888    andrew_shamin    10    

7

Оповещения боту из 1С за 31 минуту

Мессенджеры и боты Управляемые формы Конфигурации 1cv8 Бесплатно (free)

Поделюсь опытом, как быстро сделать бота с оповещениями в Телеграмм из 1С без лишних затрат.

18.09.2019    22985    feva    44    

197

История создания успешной системы чат-ботов на 1С

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Бесплатно (free)

Использование чат-ботов в мессенджерах позволяет автоматизировать многие сложные бизнес-процессы путем диалога с системой через виртуального собеседника. О том, как создать универсальную систему ботов с бэкендом на 1С, работающую в Telegram, Viber и Facebook Messenger одновременно, на конференции Infostart Event 2019 Inception рассказал программист-фрилансер Константин Гейнрих.

21.05.2020    13557    CyberCerber    15    

52

Трудные времена: как завести Тор в виде локального сервиса и повесить на него один из браузеров и Телеграм

Мессенджеры и боты Бесплатно (free)

Часто стали приходить письмена с всяких там линкединов, в конторе Телеграм стал основным мессенджером, а ничего не работает. Предлагаю свое простое решение, универсальное для всех программ.

11.04.2020    6879    starik-2005    27    

23

Создание телеграм бота с гугл авторизацией, обратными вызовами и уведомлениями об обновлении через сервер-маршрутизатор

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Бесплатно (free)

Статья детально рассказывает обо всех аспектах настройки телеграм бота, работающего через сервер-маршрутизатор посредством обратных вызовов. Приведены примеры работы отправки/исправления сообщений, отправки файлов, работы с внутренними и встроенными запросами. Создание клавиатуры. Авторизация пользователей через gmail.

07.11.2018    44390    🅵🅾️🆇    61    

193

1С и Telegram. Об опыте использования прокси-серверов

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Бесплатно (free)

Рассказ о том, как немного улучшить отправку сообщений из 1С в Телеграм в условиях использования прокси-серверов

02.08.2018    48310    altmf    26    

45

Опыт интеграции мессенджера Telegram c 1C

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Бесплатно (free)

Статья будет полезна всем, кто интересуется возможностями интеграции 1С с мессенджером Telegram. Пустовой Вячеслав в формате короткого мастер-класса рассказывает о создании и настройке бота, позволяющего, к примеру, упростить процессы согласования платежей внутри компании, отгрузки со склада или получение оперативной информации о состоянии дебиторской задолженности.

19.07.2018    54419    VachKirp    55    

190

Как мы проводим свободное время - 2. Хакатон по технологии BlockChain и интеграция в корпоративный мессенджер ZERO

Мессенджеры и боты Мобильная платформа Бесплатно (free)

Продолжая развивать наш мессенджер и исследовать технологию BlockChain, которой были посвящены наши хакатоны, мы постепенно подбираемся к пониманию того, зачем это все нам надо (и , возможно, вам, уважаемые читатели, тоже). P.S.: Текст содержит интимные подробности, которые могут вызвать "течь крыши" из-за сопутствующей тематике сложности, так что будьте осторожны и храните себя.

25.06.2018    11135    starik-2005    7    

15

Интеграция 1С и Skype

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Бесплатно (free)

Положа руку на сердце, практическое удобство данной интеграции лично у меня вызывает сомнения. По той простой причине, что в этом случае вольно или невольно вы выходите «за пределы» Скайпа, и возникает угроза конфиденциальности данных. Но, наверное, с точки зрения заказчика, это очень удобно - находясь в форме 1С, одним кликом мышки связаться с контрагентом, отправить ему текстовое сообщение, и совсем уж здорово - прослушать последний разговор с клиентом.

12.09.2015    11327    arkanru    18    

43

Реализация чата на 1С 8,3 (Управляемые формы)

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Бесплатно (free)

Детальное описание реализации небольшого чата для пользователей. Возможности: - Сортировка пользователей по статусу - Количество новых сообщений - Раскраска окна сообщений - Все на управляемых формах - RSA шифрование

09.09.2014    28987    iolko    35    

55

Чат, работающий на 8.2

Мессенджеры и боты Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Россия Бесплатно (free)

Чат, работающий на 8.2 Поддерживается только Internet Explorer и Firefox, всплывающие окна надо разрешить Функционал постоянно расширяется, поэтому извините за возможные принудительные отключения )

11.11.2009    12501    mikukrnet    8    

12