Инвестируем с 1С и Клод

16.06.25

Функциональные - Управление инвестициями

Вплоть до текущего года я скептически относился к новостям о нейросетях. Мне казалось, что всё это просто очередной хайп и уж точно они не скоро смогут помочь в чём-то разработчику ПО. Но решил немного поэкспериментировать с пет-проектом, который пылился уже пару лет. Результат меня удивил, поэтому решил поделиться опытом с вами.

Вместо вступления

Долгое время я скептически относился к многочисленным новостям о нейросетях (далее по тексту, дабы не пестрить надоевшим словом, буду называть НТ - новая технология). Итак, НТ выглядела для меня как продвинутый генератор сочинений о лете, акции большой зеленой компании как очередной ИТ-пузырь, а задачи, подразумевающие чёткий структурированный ответ - чем-то заоблачным.

Моё отношение изменилось после пары случайных событий: замена Google Assistant на Gemini и внушительная секция НТ на INFOSTART TEAMLEAD & CIO EVENT 2025. Так я решил прикоснуться к прекрасному и понять, умеет ли кремниевый разум в код 1С.

 

Немного о предметке

Так уж сложилось, что я инвестор с 1 января 2022. Никакой из фрагментов повествования далее по тексту не является инвестиционной рекомендацией. Тема рассматривается исключительно как конечная цель для технической реализации.

После изучения пары-тройки книжек я понял, что у меня нет времени на детальное изучение инвестиционных инструментов и отчётов компаний, поэтому очень заинтересовался индексным инвестированием. Стратегия элементарна - собирай портфель из активов в пропорциях, соответствующих индексу, то есть заранее рассчитанным в соответствии с капитализацией компаний (на деле конечно сложнее, но в целом картина такова).

Для самых пассивных конечно же есть ETF и БПИФ - ряд эмитентов уже сформировали индексные фонды и продают доли в них. Однако, после февральских событий 2022 инфраструктурные риски перестали быть чем-то малозаметным. Поэтому я собирал часть индексного портфеля буквально в таблице, благо у нас не так много эмитентов.

По прошествии некоторого времени мне надоело вручную обновлять состав индекса и котировки. Так родилась идея автоматизации процесса (вряд ли здесь нужно детально описывать сокращение издержек и влияние человеческого фактора).

 

Концепт

Я решил, что в MVP не будет взаимодействия с API брокера, рекомендательной системы, автоматической ребалансировки и распределения денежных средств, больших красивых графиков и всего остального.

Первая реализация должна отражать ключевую информацию об индексном портфеле, идентичную таблице, которая всё это время справлялась с возложенной функцией. Ключевым же отличием предполагалось (полу)автоматическое обновление состава индекса и цен биржевых инструментов.

Мне было лень заниматься формированием и обработкой HTTP-запросов, поэтому в качестве транспорта я использовал библиотеку Коннектор от Владимира Бондаревского. Уровнем выше расположился клиент API Мосбиржи с парой ключевых методов: получение данных индекса и получение цен биржевых инструментов (акций).

 

При чем здесь Клод?

Описанный концепт кис в моей голове более двух лет - казалось, что автоматизация для редких взаимодействий с портфелем избыточна, а время и мыслетопливо, как это часто бывает, в дефиците.

А что, если, скормить рутину разработки чатуджипити? Возможно НТ поможет сдвинуться с мертвой точки и наконец избавить от периодической монотонной сверки толпы цифр. Я немного изучил вопрос и понял, что в код на данный момент лучше конкурентов умеет Claude от Anthropic.

Поначалу я скептически отнесся к перспективам совместной работы с НТ в области -разработки. Первые пробные запросы развеяли сомнения - ответы оказались на удивление разумными. Воодушевившись, я решил замахнуться на максимум и написать запрос-мечту разработчика: "Создай отчет на основе инструментов из индекса и портфеля..." с подключенной опцией "Исследование".

Claude принялся штудировать интернет как прилежный студент перед экзаменом - в итоговой сводке мелькнуло более сотни источников. Результат получился амбивалентным: общая структура отчета была логичной, но XML оказался с ошибками, а конструкции Вычисляемых полей - вовсе несуществующими. Попытки скорректировать код уточняющими вопросами не увенчались успехом. Складывалось впечатление, что НТ пыталась натянуть логику из других сред разработки на специфику . Пришлось менять тактику.

Вместо генерации готовых метаданных я перешел к поэтапному решению задач. И тут началось самое интересное. Когда потребовалось добавить в базу данные портфеля, я попросил Claude создать CSV-файл из Google Docs с актуальными тикерами. Результат оказался почти идеальным - потребовалось лишь поправить разделитель.

Следующим шагом стал загрузчик из CSV в справочник Портфели. Код я решил скопировать напрямую в модуль формы, а реквизиты накидать вручную - опыт с отчетом научил осторожности в вопросах XML-генерации. Первый запуск выдал ошибку: НТ использовала устаревший способ передачи файла с клиента на сервер. Пара исправленных строк - и код заработал!

Правда, обнаружились забавные нюансы: Claude предложил заполнять список в событии ПриСозданииНаСервере данными из БД, словно мы пишем веб-приложение. В 1С это делается автоматически через элемент ссылочного типа, поэтому лишний код пришлось удалить. НТ не везде следует парадигме разработки 1С, но код получается понятным и работоспособным.

Самым неожиданным оказался психологический эффект. Общение с чат-ботом будто раскрепостило собственные мысли о проекте. Выстраивалась продуктивная схема: я задавал вопрос, Claude отвечал с нюансами, я исправлял недочеты и получал толчок для новых идей. Рутина превратилась в увлекательный диалог.

 

Пример запроса на написание метода для проекта

 

Пример запроса на написание метода для проекта

 

Конечно, без шероховатостей не обошлось. Иногда НТ предлагала "глобальные переменные" в общих модулях по аналогии с клиентскими переменными форм или методы из прошлых версий платформы, несмотря на явное указание текущей версии. Но это скорее вопрос дообучения на специфичных данных .

В итоге я получил не только работающий инструмент для загрузки портфеля, но и мощный стимул для продвижения всего проекта. НТ оказалась не заменой разработчика, а катализатором, который помог сдвинуться с мертвой точки двухлетнего простоя.

 

Выводы

 

Новостные ленты часто пестрят заголовками, типа "LLM превзошла профессионального разработчика с 20-летним стажем!" или "Большая-пребольшая компания уволила 100500 разработчиков и отдала их хлеб бездушным машинам". Так ли это на самом деле?

Если я с помощью чайной ложки могу вырыть небольшую ямку, с помощью лопаты - уже траншею, а с экскаватором целый котлован, то можно ли говорить, что последний сильно превосходит меня в ямокопании? В каком-то смысле возможно, но чего стоит экскаватор без экскаваторщика? Во многих задачах даже оператора-дилетанта будет недостаточно. Все это лишь инструмент в руках специалиста.

На мой взгляд схожая ситуация и с НТ. Она способна бустить ментальные способности профессионала, обладающего предметным контекстом. Для формирования правильного вопроса и понимания степени адекватности ответа нужно разбираться в теме. Махровому сишнику удалось разобраться с двухлетним багом, благодаря консолидации знаний и умений человека и НТ, вряд ли "человек с улицы" мог бы повторить нечто подобное.

 

One more thing

 

 

Проект "Управление активами" на GitHub.

Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт

Нейросеть написание кода Клод Claude Anthropic пассивное инвестирование индекс API Мосбиржа автоматизация

См. также

Администрирование веб-серверов Сервера Нейросети Программист Платные (руб)

Сервер поиска по метаданным и поиска по коду, Сервер экспорта и поиска по документации, Сервер синтаксической проверки кода

17.06.2025    17039    0    Infostart    20    

113

Инструментарий разработчика Нейросети Платные (руб)

Первые попытки разработки на 1С с использованием больших языковых моделей (LLM) могут разочаровать. LLMки сильно галлюцинируют, потому что не знают устройства конфигураций 1С, не знают нюансов синтаксиса. Но если дать им подсказки с помощью MCP, то результат получается кардинально лучше. Далее в публикации: MCP для поиска по метаданым 1С, справке синтакс-помошника и проверки синтаксиса.

9900 руб.

25.08.2025    21559    55    9    

58

Мастера заполнения Нейросети 1С v8.3 1C:Бухгалтерия 1С:Управление торговлей 11 Платные (руб)

Расширение для заполнения описания товара (номенклатуры) с помощью модели ИИ ChatGPT с ключевыми словами. Расширение формирует продающее описание товара по его наименованию с помощью модели искусственного интеллекта. Будет полезно для владельцев интернет магазинов, каталогов товаров и продающих через маркетплейсы. Адаптировано для основных конфигураций: УТ, ЕРП, КА, УНФ. Прошло аудит на 1cfresh.com. Версия для автоматического заполнения

5000 руб.

13.03.2023    21554    55    50    

79

Нейросети Пользователь 1С v8.3 1С:Управление нашей фирмой 1.6 1С:Управление торговлей 11 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Оптовая торговля, дистрибуция, логистика Россия Управленческий учет Платные (руб)

Расширение "Искусственный интеллект и нейросети в 1С: Работа с отзывами маркетплейсов" предназначено для применения искусственного интеллекта в повседневной деятельности селлеров на маркетплейсах. Среди функций - работа с отзывами, вопросами и чатами покупателей, диалог с нейросетями, генерация картинок, заполнение описаний номенклатуры и другое.

6000 руб.

03.04.2024    11723    6    0    

11

Нейросети Программист Бесплатно (free)

Большие языковые модели все чаще применяются для генерации кода на 1С, но до сих пор нет единого способа объективно сравнить их качество. Объясняем, как работают метрики BLEU, CodeBLEU и pass@k, и как их можно адаптировать для оценки LLM в экосистеме 1С. Показываем, какие задачи – от простых функций до рефакторинга – помогают полноценно оценить интеллект модели и ее знание платформы. Разбираем ключевую проблему проверки логики и синтаксиса в автоматическом режиме и показываем бенчмарк, который решает эту задачу, сравнивая ChatGPT, Claude, GigaChat и другие модели по единым стандартам.

31.10.2025    2213    Vaslot    14    

16

Нейросети Рефакторинг и качество кода Программист Бесплатно (free)

ИИ для код-ревью – не просто модный тренд, а реальный инструмент, который уже помогает разработчикам экономить время и повышать качество кода. В статье разбираемся, как запустить локальную LLM на базе Ollama, подключить ее к Git через Webhook и Python-скрипт, а также какие параметры модели отвечают за точность и галлюцинации. Делимся схемой работы, настройками и результатами тестирования, доказывая, что автоматизированное код-ревью действительно может работать – даже без космического бюджета.

30.10.2025    2576    user2100900    3    

6

Нейросети Бесплатно (free)

Если вам кажется, что искусственный интеллект – это просто модный хайп, то самое время пересмотреть свои взгляды. Показываем, как с помощью протокола MCP (Model Context Protocol) превратить языковую модель в полноценного помощника, способного работать с вашей базой 1С: запрашивать данные, анализировать метаданные и создавать новые объекты по команде. На живых примерах объясняем, как подключить MCP-сервер к IDE Cursor, безопасно использовать локальные модели и уже сегодня начать интегрировать 1С и приложения с ИИ. Вы получите готовый open-source проект, с которым сразу сможете начать свои эксперименты.

27.10.2025    8006    wonderboy    20    

44

Нейросети Программист Бесплатно (free)

Искусственный интеллект перестал быть только «чатиком для домашних дел» – отечественные on-prem LLM уже сегодня помогают автоматизировать бизнес-процессы. Поделимся практическими кейсами внедрения LLM, покажем примеры из 1С и других корпоративных систем и расскажем, где нейросети действительно заменяют человека, а где пока нет. Вы узнаете, как безопасно и эффективно использовать LLM в автоматизации, на что обратить внимание и какие перспективы это открывает для сообщества 1С.

27.10.2025    930    user1983065    0    

2
Комментарии
Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. sergey.skirdin 66 17.06.25 10:00 Сейчас в теме
На мой взгляд схожая ситуация и с НТ. Она способна бустить ментальные способности профессионала, обладающего предметным контекстом. Для формирования правильного вопроса и понимания степени адекватности ответа нужно разбираться в теме. Махровому сишнику удалось разобраться с двухлетним багом, благодаря консолидации знаний и умений человека и НТ, вряд ли "человек с улицы" мог бы повторить нечто подобное.


👍 Тоже пришел к такому выводу
2. asoft24 17.06.25 10:46 Сейчас в теме
Не очень понял как нейросеть сгенерироовала форму?

Мне кажется в статье пропущен этот нюанс.

А так форма получилась красивая.
Но конечно надо быть опытным разработчиком, чтобы исправлять ошибки за нейронкой.

Хотя можно для этого и польщовать фрилансеров )

Сгенерировал с помощью нейронки, потом дал задание фрилансера "исправь ошибки" ))
3. oyti 66 17.06.25 11:22 Сейчас в теме
(2)
Мне кажется в статье пропущен этот нюанс.

Статья показалась затянутой и чрезмерно лиричной. В последующих публикациях постараюсь накинуть побольше техномяса и деталей взаимодействия с НТ
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация