Расширение для генерации описаний номенклатуры через Yandex Gpt.
Создает описание номенклатуры по наименованию и дополнительным параметрам, заполненным пользователем.
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
Создание описаний номенклатуры для маркетплейсов через Yandex GPT:
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.
Отбор номенклатуры для генерации описаний реализован через запрос СКД (весь список номенклатуры с возможностью отбора по заданным параметрам - группа номенклатуры, артикул, GTIN и тд) или построчно.
Для работы нужно получить Oath токен по ссылке из формы настроек Yandex и нажать на кнопку "Получить iam token". В консоли Yandex Cloud нужно создать облако и каталог - https://console.yandex.cloud/ и добавить идентификатор каталога в настройки и подключить платежный аккаунт в сервисе https://billing.yandex.cloud/accounts, он должен иметь статус Active или Trial_Active.
В обработке генерация описаний номенклатуры заполнить необходимые настройки, добавить номенклатуру в табличную часть и сгенерировать описания. Генерация описаний работает только для номенклатуры с признаком "Выбран".
Работает на УТ 11.5, платформа 8.3.23, но можно адаптировать под любую конфигурацию.
Проверено на следующих конфигурациях и релизах:
Управление торговлей, редакция 11, релизы 11.5.18.59
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 метаданным 1С, справке синтакс-помощника и проверки синтаксиса.
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.
Представляю open-source платформу, написанную на Go, с 1С-подобным языком — для публикации пет-проектов, MVP и прочих домашних бухгалтерий. Сразу оговорюсь: платформа **не production-ready**. В ней есть куча багов, наверняка немало неоптимальных и спорных решений, но есть и плюс — при желании каждый может её доработать и улучшить. Если не нравится конфигуратор — берём и переконфигурируем его к чертям 🙂
И самое приятное, конфигурации для этой платформы легко вайбкодятся! А если упираемся в ограничение платформы, то тот же агент может её и допилить.
Консоль запросов: добавлен ИИ-помощник (запрос в DeepSeek), который помогает быстрее получать каркас Запроса 1С Сформулируйте простое описание; нажмите кнопку – получите результат прямо в консоли. Где дальше его можно дорабатывать и тестировать.
Эту статью породила моя случайная встреча в московском метро с женщиной, которой я помог донести торшер. Оказалось, что это театральный реквизит, она сама - режиссёр, а её муж - 1С-ник и мой старый друг. В очередной раз я поразился, как тесен мир, и как, порою, неслучайны случайные встречи! Мы созвонились с другом, и он мне рассказал о своих экспериментах с искусственным интеллектом на проектах "снеговика" с интерфейсом на обычных формах, купирующих проблемы предприятий, у которых за многие годы накопилось столько доработок, что поддержка конфигурации стала огромной болью, особенно, в связи с регуляторными изменениями последних лет. И не поддерживать морально устаревшие конфигурации тоже нельзя, т.к. апгрейд до последних версий на управляемых формах обойдётся кратно дороже. Я ему предложил написать статью на Инфостарте, но он наотрез отказался публиковаться под своим именем, и мне с трудом удалось уговорить его опубликоваться от моего имени, что я и делаю.
Внешняя система аналитики закупок для 1С на базе FastAPI + PostgreSQL + Docker с поддержкой локального AI через Ollama.
Возможности:
— рекомендации по закупке;
— ABC / XYZ анализ;
— поиск неликвидов;
— поиск излишков;
— анализ сезонности;
— риск дефицита;
— AI-пояснения рекомендаций.
Решение работает через HTTP API и может использоваться как внешний аналитический сервис для 1С.
Поддерживается локальный AI без облачных сервисов и без передачи данных наружу.
Современные LLM-агенты страдают от одной архитектурной болезни: они обязаны ответить всегда. Даже когда контекст пуст, даже когда данных нет, даже когда любой ответ будет галлюцинацией. Это порождает шум, эрозию памяти и ложную уверенность. В нашей архитектуре агент не имеет права генерировать ответ, если недостаточно света. Перед любой попыткой срабатывает L8 — pre-execution constitutional gate. Он измеряет покрытие контекста (context_coverage), прогнозирует уровень шума (noise_estimate) и выносит вердикт: разрешить, ограничить, верифицировать или заблокировать.
Данная публикация представляет расширения для конфигураций 1С: УТ 11, ЗУП 3.1, ЕРП 2.5. Расширения позволяют выгружать любые данные из всех типовых отчетов (в них добавляется кнопка DeepSeek (см. скрин)), а также через встроенный конструктор запроса; хранить промты для нейросети с параметрами из 1С; отправлять запросы в DeepSeek, получать и обрабатывать ответ. Реализована автоматическая обработка результата: поиск таблицы в ответе нейросети и вывод её в табличный документ. Предусмотрена возможность перехватить ответ и написать свою обработку — полученную таблицу значений можно использовать для загрузки в табличную часть, создания документов или заполнения регистров. В публикации — описание возможностей, настройки, примеры промтов и шаблон обработки-перехватчика.
