Решение предлагается как пример по автоматическому документированию доработок в соответствии с ГОСТ 19.401. Для выполнения скрипта необходимо поставить OneScript (http://oscript.io) или Git Bash (https://gitforwindows.org). Есть и скомпилированный вариант для OneScript (не требует установки чего-либо). На выходе получается готовый текст всех модулей для вставки в документацию.
Файлы
ВНИМАНИЕ:
Файлы из Базы знаний - это исходный код разработки.
Это примеры решения задач, шаблоны, заготовки, "строительные материалы" для учетной системы.
Файлы ориентированы на специалистов 1С, которые могут разобраться в коде и оптимизировать программу для запуска в базе данных.
Гарантии работоспособности нет. Возврата нет. Технической поддержки нет.
Наименование
Скачано
Купить файл
По подписке PRO
Оформление кода 1С по ГОСТ 19.401-78. Пример решения:
Вы можете заказать платную доработку или адаптацию этой разработки под вашу конфигурацию на «Бирже заказов».
0% комиссии — оплата напрямую исполнителю;
Исполнители любого масштаба — от отдельных специалистов до команд под проект;
Прямой обмен контактами между заказчиком и исполнителем;
Безопасная сделка — при необходимости;
Рейтинги, кейсы и прозрачная система откликов.
Постоянно, для сдачи проектов гос. заказчику, требуется оформление кода программ в соответствии с ГОСТ ГОСТ 19.401-78.
Предлагается для вашего внимания 2 варианта решения по автоматизации процесса. А именно, получение всего кода конфигурации, расширения или отдельных элементов в один текстовой файл: 1. Скрипт для Git Bash Windows; 2. Скрипт на основе OneScript.
Алгоритм получения всего кода из конфигурации следующий: 1. Выгружаем конфигурацию в каталог в виде файлов. 2. Запускаем любой из вариантов скрипта в этом каталоге. Для выполнения необходимо поставить OneScript http://oscript.io или Git Bash, в зависимости от выбранного варианта.
В архиве приложен ГОСТ 19.401-78, пример оформления, исходники обоих скриптов и скомпилированный вариант для OneScript.
Решение предлагается как пример автоматизации труда программиста 1С.
П.С. Версия 1.2. Доработан скрипт os. Теперь выгрузка происходит по разделам и подразделам. Формируется отдельный файл для содержания.
К нам на проект сложного обновления пришла конфигурация «1С:ERP УХ» с доработанным отчетом, построенным на базе типового «Задолженность поставщикам по срокам». После обновления целевая форма открывалась без учета переданных данных.
Внешняя обработка для статического анализа исходников 1С без изменения данных базы. Помогает перед релизом или публикацией быстро проверить код на рискованные вызовы, интеграции, файловые операции и возможные секреты. Проверяемый код не выполняется, найденные пароли и токены маскируются.
На проекте сложного обновления 1С:ERP 2.4.14.181 до версии 2.5.22.106 нам было нужно уложить обновление в технологическое окно 48 часов (выходные). Исходный замер, с учетом промежуточных релизов 2.5.8.443, 2.5.12.270, 2.5.17.234, 2.5.22.106, показал требуемое время в 659 часов…
Обновление ролей в расширении 1С отличается от аналогичного процесса в основной конфигурации. Ситуация осложняется, когда доработки вносятся не в «обычное», а в поставляемое расширение.
Code review в 1С часто превращается в спор вкусов: “мне не нравится”, “переделай”, “так не делают”. В статье разбираю другой подход: проверять не разработчика, а риск для системы. Показываю, как формулировать замечания без токсичности, где заканчивается личное предпочтение и начинается реальная проблема, почему ревью должно развивать разработчика, а не только исправлять код
Показываем, как встроить ИИ-помощника в code review 1С без Git, SonarQube и EDT – только с Конфигуратором, RAG-контекстом и набором MCP-инструментов. Разбираем архитектуру решения на Open Web UI и OpenRouter, методику сравнения моделей по Precision, Recall, BonusRate и PenaltyRate, а также объясняем, почему контекст влияет на качество ревью сильнее, чем выбор самой модели. На реальных примерах показываем, какие ошибки ИИ находит хорошо, где все еще нужен архитектор и почему на старте пилота время ревью может не сократиться, а вырасти. В финале делимся метриками внедрения и выводами для команд, которые хотят повторить такой подход у себя.
Кажется, что code-review с помощью искусственного интеллекта устроено просто: достаточно отправить код в LLM, задать промт и получить список замечаний. На практике такой подход быстро упирается в недетерминированность результата, неверную оценку критичности ошибок в 1С-коде и рекомендации, которые сложно отличить от полезных замечаний. Описываем гибридный подход к автокод-ревью: статический анализатор работает вместе с LLM, а база знаний из стандартов 1С превращается в набор машиночитаемых норм. Такая архитектура помогает снизить количество галлюцинаций, точнее определять критичность нарушений и постепенно развивать качество ревью через итеративное пополнение правил.
Чем активнее развивается старая система, тем страшнее бывает её менять. Снаружи всё выглядит живым: релизы выходят, бизнес получает новые функции, пользователи работают. Но внутри уже появляются фразы, после которых разговор заканчивается: «это лучше не трогать», «там когда-то всё упало», «давайте сделаем рядом». И в какой-то момент становится непонятно: система ещё развивается — или команда уже просто учится обходить опасные места.
До - папка с файлами расширения или конфигурации. После - код по ГОСТ. Если вы не оформляете свои разработки по ГОСТ, то не нужно тратить деньги и время. Это точно вам не нужно.
