MetaVision for 1C: AI новая версия революционного проекта

Ссылка на youtube версию: https://youtu.be/S-Me-MhUUiw

Друзья, многие мне писали и на сайте и в личку с просьбой продолжить работу над проектом.

Были новые идеи по доработкам, а так-же находили и баги, - не без этого.  Все это я преодолел с вашей помощью, и вот, наконец, выкладываю новую версию MetaVision.

1. Что за программа и зачем в ней ИИ

Если вы когда-нибудь принимали чужую конфигурацию 1С на аудит, разбирались в коде  предыдущего разработчика или просто пытались понять, откуда дёргается регистр в незнакомой базе — вы знаете это чувство. Конфигурация в 500+ объектов, десятки тысяч строк BSL, и единственный инструмент — Ctrl+F по каждому модулю вручную. Час на то, чтобы найти все места вызова функции. Ещё час — чтобы понять, кто на самом деле ссылается на реквизит, который вы собираетесь удалить.

MetaVision for 1C: AI — десктоп для статического анализа выгруженных конфигураций 1С:Предприятие 8.3/8.5. Программа читает выгрузку в файлы, раскладывает всё по SQLite и даёт разработчику, аудитору или интегратору инструменты, которые обычный конфигуратор не даёт: графы вызовов, разбор запросов, сканеры на безопасность и производительность, полнотекстовый поиск по всей базе разом.

Этого достаточно, чтобы закрыть большую часть боли — но поиск всё ещё остаётся поиском: нужно точно знать, что искать. Отсюда и появилась AI-часть. Не чат-бот поверх документации, а ассистент, который через набор инструментов (tool-calling) реально смотрит в вашу конкретную базу — читает код функций, строит графы вызовов, выполняет SQL к таблицам анализа — и на основе этого отвечает на вопросы вроде «где вызывается эта функция», «какие реквизиты у документа Y» или «покажи все места, где читается этот регистр».

В статье разберу: что видно и что можно сделать руками без ИИ, как устроен AI-агент и какими инструментами он пользуется, как всё это настраивается на практике, и — для тех, кому интересна кухня — техническую архитектуру: клиент-сервер, поток запроса, гибридный поиск.

2. Основной функционал: статический анализ

Загрузка конфигурации. Программа принимает стандартную выгрузку конфигуратора 1С в файлы и раскладывает её в собственную базу на SQLite: объекты метаданных, модули, функции, реквизиты, формы, макеты, роли и права — всё в структурированном виде, а не как плоский набор XML. Обновление конфигурации после доработок — инкрементальное, по ConfigDumpInfo.xml: не нужно пересобирать всю базу заново, программа видит, какие объекты изменились.

Разбор кода. Движок анализа проходит по всем модулям и строит:

• графы вызовов функций — кто кого вызывает, в каком направлении;

• разбор текста запросов 1С — визуализация полей, источников, связей между пакетами запроса;

• типизацию переменных и параметров функций — движок определяет типы там, где это возможно установить по коду.

9 сканеров. Отдельные проверки на конкретные классы проблем:

• безопасность (выполнение кода через конкатенацию, небезопасные COM-объекты, DML-инъекции, хардкод секретов и т.д.);

• производительность (запросы внутри циклов, вложенные конструкции);

• транзакции (открытые без обработки ошибок, диалоги внутри транзакции);

• блокировки (без явной установки, внутри циклов);

• фоновые задания (ошибки многопоточности, потеря параметров сеанса);

• плохие имена переменных;

• рекурсивные функции (прямая и косвенная рекурсия — с учётом того, что рекурсия внутри запроса в цикле даёт кратный рост нагрузки на СУБД).

Работа с метаданными. Дерево конфигурации, роли и права доступа (с визуализацией, кто и что может делать с объектом), реквизиты объектов и табличных частей, формы и их реквизиты, макеты. Отдельно — слияние расширений: программа накладывает .cf-расширения на основную конфигурацию в порядке их приоритета, с учётом аннотаций &Вместо/&Перед/&После, и показывает итоговую картину — ту конфигурацию, что реально работает у заказчика, а не только исходную.

Экосистема загрузки. Кроме основной конфигурации, можно подгрузить папку с внешними отчётами и обработками (.epf/.erf) — они часто несут скрытую логику, о которой разработчик может не знать, и в MetaVision участвуют в анализе наравне с обычными объектами.

Поиск и экспорт. Полнотекстовый поиск (FTS5) — по коду всех модулей и по метаданным одновременно, включая синонимы объектов и реквизитов. Графы можно экспортировать в PDF для документации или отчёта по аудиту.

Ссылка на youtube версию:https://youtu.be/j_G6PCK5SuU

3. AI-система: агент, который реально видит вашу конфигурацию

3.1 Один агент, а не цепочка

Первая версия AI-модуля в MetaVision строилась на мультиагентном релее: вопрос пользователя проходил через цепочку специализированных агентов, каждый со своей узкой ролью — один классифицировал запрос, другой искал, третий формировал ответ. Работало, но с характерной для таких систем болезнью: на каждой передаче между агентами часть контекста терялась, а маршрут был жёстко прошит — если вопрос не укладывался в заранее предусмотренный сценарий, система начинала путаться или отвечать не по адресу.

От этой архитектуры отказались. Сейчас в MetaVision работает единый агент с нативным tool-calling — сама модель, а не внешний классификатор, решает, какой инструмент вызвать на каждом шаге, и делает это в цикле: вызвала инструмент → получила результат → решила, нужен ли ещё один вызов или уже можно отвечать. Это не финальный ответ с первой попытки, а полноценное расследование — агент может сделать пять, десять шагов, прежде чем выдать вывод, и на каждом шаге он опирается не на догадку, а на реальные данные из вашей базы.

3.2 Поиск и анализ — база, на которой всё строится

Возьмём вопрос: «где в конфигурации проверяется задолженность контрагента перед проведением заказа?»

Пользователь не называет ни точного имени функции, ни модуля. Агент находит кандидатов через семантический поиск (о нём далее), читает код найденной функции целиком, строит от неё граф вызовов вверх и вниз — чтобы понять, где эта проверка используется и что вызывает саму функцию, — и только после этого формулирует ответ: не «вот текст функции», а «эта проверка находится в модуле X, вызывается из обработки проведения документа Y, и вот в каких ещё местах используется».

Но поиск и анализ — это только вход. Дальше начинается то, ради чего агент вообще нужен разработчику каждый день.

3.3 Главная ценность: агент пишет код по вашей реальной конфигурации

Вот в чём принципиальное отличие от любого обычного AI-ассистента для кода — Copilot, ChatGPT, что угодно. Обычный ассистент пишет код исходя из общих знаний о синтаксисе 1С: он не знает, какие объекты, реквизиты и типы существуют именно в вашей базе, и в лучшем случае честно предупредит, что реквизит нужно проверить, в худшем — просто придумает несуществующее поле.

Агент MetaVision работает иначе — он сначала смотрит в вашу конфигурацию, а потом пишет код:

Написать или доработать функцию. Просите новую функцию — агент сначала ищет, нет ли уже похожей реализации в конфигурации, и старается опереться на существующий подход, а не изобретать свой стиль с нуля. Просите доработать существующую — он читает её текущий код, понимает контекст (какие объекты и реквизиты уже используются), и правки вписываются в уже сложившуюся логику, а не выглядят чужеродной вставкой.

Переделать, разбить, предложить альтернативу. Можно попросить разделить громоздкую функцию на несколько, переписать участок другим способом, или просто спросить «а можно ли сделать иначе» — агент предложит вариант, опираясь на то, как аналогичные задачи уже решены в вашей же конфигурации.

Найти похожую функцию и проанализировать её. Прежде чем писать новое, агент умеет поискать, не решена ли уже эта задача где-то в конфигурации — и, если да, разобрать найденную функцию, объяснить, что она делает, и показать, можно ли её переиспользовать или адаптировать.

Работа с запросами — с реальными объектами конфигурации. Это отдельная суперспособность. Можно просто перечислить, какие объекты нужны в запросе и что требуется получить — агент сам найдёт эти объекты в вашей конфигурации, посмотрит их реальные реквизиты, табличные части и типы, и соберёт запрос именно из них — а не из абстрактных «Справочник.Контрагенты» с полями, которые звучат правдоподобно, но которых в вашей базе может не быть. То же самое — с доработкой существующего запроса или переписыванием его с нуля: агент видит, какие поля и связи реально доступны, и не выдумывает.

Итог: то, что выдаёт агент — не generic-код «в стиле 1С», а код, который с высокой вероятностью сразу встанет в вашу архитектуру, потому что он написан на основе данных о том, что в этой архитектуре реально есть.

Почему это работает: MetaVision изначально собирает все данные конфигурации, систематизирует их и раскладывает по таблицам. Агент знает, где что лежит, потому что специально обучен работать с такими таблицами. Ваша конфигурация для агента — не чёрный ящик, а библиотека, где всё уже разложено и структурировано.

3.4 Векторная база — то, чего в других инструментах для 1С просто нет

Вся эта работа с кодом опирается на то, что агент вообще способен найти нужный объект или функцию — даже если вы не помните точного названия.

Обычный поиск по коду — что руками, что через встроенный поиск конфигуратора — работает по точному или частичному совпадению текста. Не помните точное имя объекта, помните только смысл — «что-то про просрочку оплаты» — обычный поиск здесь бессилен.

При подключении AI-агента MetaVision дополнительно поднимает векторную базу данных поверх вашей конфигурации: каждая функция и объект получает векторное представление — математический «отпечаток смысла» того, что этот код делает. Поиск идёт не по буквам, а по смыслу: можно спросить «где мы проверяем, не просрочен ли контрагент» — и агент найдёт нужную функцию, даже если в вопросе не было ни одного точного текстового совпадения с её именем.

Технически семантический поиск работает в связке с обычным полнотекстовым — они компенсируют слабые места друг друга, и агент сам решает, какой инструмент поиска и в каком сочетании использовать под конкретный вопрос. Индексация происходит один раз при подключении AI к проекту, дальше поддерживается автоматически в фоне при изменениях в конфигурации.

Векторную базу для семантического поиска строит локальная ИИ-модель прямо на вашем ПК — без обращения к облаку. Каждая функция и объект вашей конфигурации превращаются в «отпечаток смысла» силами локального движка, который работает на вашей машине точно так же, как обычный статический анализ. На сервер эта модель ничего не отправляет — сам процесс индексации полностью офлайновый.

Что это даёт на практике:

• Быстрее. Не нужно ждать ответа удалённого сервера на каждую функцию при построении индекса — модель считает прямо на месте.

• Приватнее. Массовая обработка всего кода конфигурации (то, что как раз можно счесть чувствительным) не покидает ваш компьютер вообще — в облако впоследствии уходят только точечные фрагменты контекста под конкретный вопрос к агенту, а не вся база разом через индексацию.

• Работает даже с большими конфигурациями без опасений за трафик и лимиты — индексация не тратит токены и не встаёт в очередь на сервере.

А дальше в дело вступает уже сам поиск по смыслу: спрашиваете «где мы проверяем, не просрочен ли контрагент» — и находите нужную функцию, даже если в вопросе нет ни одного точного текстового совпадения с её реальным названием. Синонимы, смежные формулировки, разная терминология внутри команды — всё это векторная база у себя на диске понимает без интернета и без ожидания ответа от кого бы то ни было.

3.5 Инструменты интерфейса

Помимо поиска и работы с кодом, агент умеет и чисто прикладные вещи: открыть найденную функцию прямо в интерфейсе, переключить нужную вкладку, найти объект в дереве конфигурации — чтобы после ответа не пришлось повторять его путь руками. Он выдаст справку по вкладкам и поможет по всем вопросам программы.

3.6. Дополнение — отслеживание не только прямых, но и косвенных вызовов

Обычный граф вызовов ловит только то, что видно напрямую в тексте — Функция(). Но в 1С полно мест, где реальный вызов спрятан: через Выполнить() с динамически собранной строкой, через систему оповещений (ОповеститьОВыполнении, обработчики ПриОповещении), через подписки на события в конфигурации, где связь между событием и обработчиком вообще не видна в коде самой функции — она прописана в метаданных отдельно.

Раньше это означало слепые зоны: анализатор показывает граф, а часть реальных связей в нём просто отсутствует, потому что формально в коде нет прямого текстового вызова.

Теперь MetaVision это ловит:

• Косвенные вызовы через Выполнить() и подобные конструкции — там, где функция вызывается не напрямую, а через динамическое выполнение кода;

• Цепочки через оповещения — связь между тем, что «оповестило», и тем, что на это отреагировало;

• Подписки на события — учитываются как часть графа связей, а не только явные вызовы функций в коде;

• Фоновые задания — отдельно анализируются как асинхронная точка входа: что запускает фоновое задание и что происходит внутри него, с учётом уже знакомых рисков (потеря параметров сеанса, отсутствие обработки ошибок, вложенные фоновые задания).

Смысл в том, что граф вызовов и ответы агента строятся не только на явном тексте кода, а на понимании всех способов, которыми в 1С одна часть системы может дотянуться до другой — включая те, что скрыты от простого текстового поиска.

4. Как подключить и настроить программу

ВАЖНО! Установка: два архива, а не один

На Инфостарте релиз MetaVision for 1C: AI состоит из двух отдельных архивов — уместить всё в один пакет для площадки не получилось:

MetaVision for 1C: AI (Windows) — основной архив, собственно программа.
Приложение к MetaVision for 1C: AI (Windows) — вспомогательный архив с файлами Python (нужен для векторного поиска и работы AI-агента).

Скачать нужно оба. Порядок действий:

Распакуйте основной архив (MetaVision for 1C: AI) в отдельную папку — например, C:\MetaVision.
Распакуйте второй архив (Приложение...) — и всё его содержимое (файлы Python) скопируйте/переместите в ту же самую папку C:\MetaVision, рядом с exe-файлом программы, никаких отдельных подпапок создавать не нужно.
Запускайте программу из этой папки как обычно.
Т.е. папка "python-3.12" должна быть в папке "MetaVision for 1C AI"

Загрузка конфигурации

Всё начинается со стандартной выгрузки: в конфигураторе 1С — «Выгрузить конфигурацию в файлы», в любую папку на диске. Дальше в MetaVision достаточно указать эту папку как новый проект и нажать «Загрузить» — программа сама разберёт файлы выгрузки, разложит объекты, модули, реквизиты и права по внутренней базе и построит первичные индексы для анализа и графов.

Это уже даёт доступ ко всему функционалу без ИИ: сканерам, графам, поиску, работе с ролями. Никакой регистрации и подключения к интернету на этом шаге не требуется.

Обновление — без пересборки с нуля

Конфигурации меняются постоянно, и пересобирать всю базу заново после каждой правки было бы неудобно. Поэтому обновление в MetaVision — инкрементальное: программа сверяется с ConfigDumpInfo.xml из новой выгрузки и обрабатывает только те объекты, которые реально изменились. Для больших конфигураций это разница на порядки по времени между «обновить» и «загрузить заново».

Расширения и внешние обработки

Реальная конфигурация, с которой работает пользователь, часто отличается от «чистой» — поверх неё наложены одно или несколько расширений. MetaVision позволяет подгрузить .cf-расширения к основной конфигурации и применяет их в правильном порядке — с учётом того, что одно расширение может изменять то, что уже изменило другое. В результате в анализе участвует не исходная конфигурация, а та, что фактически работает у заказчика.

Отдельно можно подгрузить папку с внешними отчётами и обработками (.epf/.erf) — они часто содержат логику, о которой разработчик не всегда знает, и в MetaVision такие файлы ложатся отдельной веткой, участвуя в поиске и анализе наравне с обычными объектами конфигурации.

Подключение AI-агента

Базовый функционал работает сразу после загрузки — ИИ-часть требует отдельного шага. В настройках программы нужно перейти в личный кабинет на сайте, зарегистрироваться (пара минут), создать токен для используемого ПО и вставить его в MetaVision. После этого агент готов к работе — но для него, в отличие от статического анализа, уже нужен активный интернет: и сам чат, и связанные с ним вкладки без сети недоступны.

Важно! Программа работает и без ИИ, это полноценный продукт. 

5. Архитектура

Десктоп + локальная база. Сама программа — десктопное приложение (JavaFX), которое работает с локальной базой SQLite на компьютере пользователя. Весь статический анализ — загрузка конфигурации, сканеры, графы вызовов, поиск — выполняется полностью на месте, без обращения к серверу. Ваша конфигурация как была на вашем диске, так там и остаётся.

Зачем сервер для ИИ. AI-часть устроена иначе — по схеме клиент-сервер. Когда агенту нужно обратиться к модели, запрос уходит не напрямую в облако с клиента, а через сервер Lycurg, который управляет очередью запросов, балансом и лимитами. 

Что уходит на сервер, а что нет. Важный момент: на сервер для обработки конкретного запроса уходит не вся база конфигурации, а только тот контекст, который агенту действительно нужен для ответа на текущий вопрос — код конкретной функции, результат конкретного поиска и так далее. Вся объёмная аналитическая база — граф вызовов, реквизиты, метаданные целиком — остаётся локальной; сервер её не хранит и не индексирует.

Модель под капотом. Для работы агента используется современная модель с поддержкой tool-calling — то есть умеющая не просто отвечать текстом, а самостоятельно решать, какой инструмент вызвать на каждом шаге рассуждения. Какая именно модель — вопрос второстепенный и может меняться со временем без изменений в логике самого агента; в ближайших релизах в список добавятся и российские модели.

Диалог с моделью и то, что видит пользователь — не одно и то же. Агент в процессе работы держит у себя технический контекст: вызовы инструментов, промежуточные результаты, историю рассуждений. Пользователю в чате показывается только читаемая часть — вопрос и финальный ответ, без служебного "мусора" о том, как именно агент до него добрался. Это, кстати, объясняет и одно практическое правило работы с ассистентом: если тема разговора меняется, лучше начинать новый диалог — накопленный технический контекст от предыдущей темы иначе тянется в следующую и может сбивать агента с толку.

6. Честно про риски и деньги

Как и с любым инструментом, который подключает LLM к вашему коду — будь то Confaster, Cursor, Copilot или MetaVision — стоит понимать пару вещей трезво, а не только когда что-то уже пошло не так.

Контекст частично уходит в облако. Чтобы модель ответила на вопрос про ваш код, ей нужно этот код увидеть — фрагмент функции, текст запроса, структуру объекта. Так устроены все LLM с tool-calling: без передачи контекста модели просто нечем отвечать. В MetaVision на сервер уходит не вся база, а только то, что нужно под конкретный вопрос — но если в конфигурации есть код, который вы вообще не готовы показывать третьей стороне, на такие места ИИ (любой) лучше не натравливать и работать по старинке.

ИИ может ошибаться уверенно. Ни один инструмент такого рода не гарантирует, что сгенерированный код корректен, а найденный ответ точен. Модель может «дорисовать» деталь там, где ей не хватило контекста, — и звучать при этом убедительно. Простое правило: код от ИИ — черновик для проверки, а не готовое решение для прод-базы без ревью. И чем рутиннее задача, тем проще перестать перепроверять — именно тут ошибка чаще всего и проскакивает.

Зависимость от внешнего сервиса. Работа с облачной моделью — это зависимость от её доступности и лимитов: сегодня инструмент отвечает за секунды, завтра upstream-провайдер может измениться или временно стать недоступен. Держать в голове план "а как я поработаю без ИИ" — разумно, без ИИ никакая функция статического анализа не пропадает: сканеры, графы, поиск работают полностью локально и от облака не зависят.

Есть и обратная связь: оценивайте ответы агента (👍/👎), сообщайте о проблемах — и ваш рейтинг растёт.

8. Примеры использования

Ниже приведу примеры реальной работы с агентом на реальной базе в боевых условиях.

Пример 1.

Реальная ошибка реальной базы. При изменении реквизитов справочника "номенклатура". Ошибка просто была выдана в чат с ИИ. Агент сообразил, что в коде явно участвует справочник "ДополнительныеРеквизитыИСведения" проследил цепочку и указал на предполагаемую причину ошибки, а именно не верно заполненных данных на стороне 1С:Предприятие.

Пример 2.

Тут начальная часть диалога отсутствует, но важно отметить, что в достаточно большом файле "Диадок ЭДО", агент отследил цепочку событий и указал верно на формат документа который хранится в макете в виде двоичных данных.

Пример 3.

Тут агент должен был проследить заполнение реквизита "Основания" при чем конечное заполнение было в сконвертированнонм файле из двоичных данных. А начальный код был во внешней обработке. Агент нашел неожиданную цепочку которая уходит в файл конфигурации "ПМ_Диадок" в котором происходит изначальное заполнение данных УПД макета.

9. Итоги

Если разбирать вдумчиво — MetaVision это статический анализ, графы вызовов, векторный поиск, агент с tool-calling. Всё это правда, всё это работает, всё это в статье выше расписано подробно.

Но если честно — это вообще не главное.

Главное — что вы приобретаете с этим инструментом! Нет, это не набор функций, это время, которое вы больше не тратите на то, что никогда не было интересной частью работы. Это спокойствие — когда перед аудитом чужой конфигурации не накатывает то самое чувство «сейчас несколько дней придётся ползать по дереву объектов вручную». Это ощущение, что вы работаете с современным инструментом, а не тем же Ctrl+F, которым пользовались десять лет назад, — при том что сама 1С за эти десять лет никуда не делась и никуда не денется.

Раньше найти все места вызова функции значило открыть дерево и пройтись по каждому модулю руками. Понять, какие реквизиты реально используются, — то же самое. Разобраться в чужой конфигурации перед аудитом — часы, а то и дни, просто чтобы сориентироваться. Всё это никуда физически не исчезло как задача — но теперь вы просто спрашиваете, как спросили бы коллегу: «где это вызывается», «есть ли уже что-то похожее», «собери мне запрос по этим объектам» — и получаете ответ, который основан на вашей реальной базе, а не на общих представлениях о 1С.

В этом разница с обычным AI-ассистентом для кода. ChatGPT или Copilot не знают вашу конфигурацию — дадут код «в среднем по больнице», а дальше вы сами подгоняете названия объектов, проверяете, есть ли такой реквизит, ищете, не сломает ли это что-то в другом месте. Агент MetaVision этот шаг проходит за вас.

А если не помните точное название объекта или функции — не страшно. Векторный поиск понимает смысл вопроса, а не только точные слова: можно спросить своими словами, как спросили бы коллегу, а не мучительно вспоминать, как что называется в конфигураторе.

В итоге получается не просто инструмент, который «ускоряет рутину». Получается способ вернуть себе  время,  свободу, позитивный настрой. Сознание того что вы все контролируете и можете гораздо больше чем могли еще вчера, без этого инструмента. 

Успейте попробовать MetaVision сейчас, т.к ваши коллеги уже им успешно пользуются.

Статья на хабре: https://habr.com/ru/articles/1076172/

Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/AndreyHhh/MetaVision