ИИ-агент может сократить решение задачи с нескольких часов до 25 минут. Но для этого недостаточно отправить ему код и попросить найти ошибку. Агенту нужен доступ к контексту проекта, заявке, конфигурации и правилам разработки. А специалист должен проверить предложенный план и код перед внесением изменений в рабочую систему.
Реальный кейс Александра Свойкина – руководителя группы программистов DNS и эксперта курса «Разработка на 1С с ИИ-агентами».
Александр Свойкин
Руководитель группы программистов DNS, эксперт курса по разработке на 1С с ИИ-агентами.
25 минут
2 этапа
Контроль кода
- Почему проблема с GTIN требовала срочного решения
- Какие ограничения нужно было учесть
- Как агент получил контекст задачи
- Первый этап: сделать скрытую ошибку видимой
- Второй этап: исправить генерацию GTIN
- Почему исправление сначала сделали в расширении
- С чем в этом процессе не справится без специалиста
- Почему задача заняла 25 минут
- Что показывает этот кейс
- Как системно работать с ИИ-агентами в разработке на 1С
Описание проблемы
В пятницу вечером заказчик сообщил, что генерация кодов GTIN перестала работать. При нажатии на кнопку ничего не происходило: пользователь не видел сообщения об ошибке, но и сгенерированных кодов не получал.
В контексте этого процесса GTIN – это «штрихкод» товара, необходимый для дальнейшего получения кодов маркировки и отгрузки.
Как объясняет Александр:
«Нет GTIN – нет кода маркировки, товар в Россию ты не завезешь. Пока не получены коды маркировки, товар останется лежать на складе, а это прямые убытки».
Александр Свойкин
Отложить задачу до следующей недели было нельзя. При этом программист, который разрабатывал инструмент генерации кодов, находился в отпуске. Часть команды уже ушла домой, остальные специалисты занимались другими задачами.
Ситуацию осложняло и то, что ошибка не выводилась пользователю. Сначала предстояло понять, на каком этапе прерывается процесс и какой ответ возвращает внешняя система.
Какие ограничения нужно было учесть
Исправление требовалось внести в рабочую базу, которой продолжали пользоваться тысячи сотрудников. Выгнать их из системы ради небольшого исправления было невозможно.
Поэтому работу разделили на два этапа:
Для расширений в компании действуют собственные требования. Они используются преимущественно для оперативного исправления ошибок. В них не создают роли и новые объекты метаданных.
Есть и более детальные правила разработки:
- в приоритете использовать обработчики «Перед» и «После»;
- при необходимости использовать «Вместо»;
- стараться не применять «Изменение и контроль»;
- соблюдать установленный режим совместимости;
- генерировать элементы формы программно.
Эти требования уже были описаны для агента, поэтому их не пришлось заново перечислять в каждом запросе.
Как агент получил контекст задачи
Заказчик создал заявку с описанием проблемы. Заявка была необходима не только для фиксации обращения, но и для последующего помещения кода в хранилище и добавления расширения в базу.
В работе использовалась связка Cursor и Grok. К Cursor подключили MCP-сервер для работы с системой заявок SDMS репозиторий. Благодаря этому агент мог самостоятельно получить заявку по ее номеру.
Первый запрос в Plan Mode был коротким:
«Прочитай заявку [номер], найди ошибку».
За этой формулировкой скрывался большой заранее подготовленный контекст. MCP передал агенту заявку целиком, включая описание, комментарии и прикрепленные изображения. Кроме того, агент имел доступ ко всей конфигурации.
В AGENTS.md было явно указано, как нужно работать с заявками и вложениями:
«Всегда анализируй картинки – скриншоты, макеты, схемы – во вложениях и в теле документов, если пользователь явно не сказал иначе».
Показанное правило – только небольшой фрагмент. Полный AGENTS.md проекта занимает около 500 строк. В нем зафиксированы требования, которые агент должен учитывать при работе с конфигурацией.
Таким образом, агент получил не изолированный фрагмент кода, а сразу несколько уровней контекста:
Первый этап: сделать скрытую ошибку видимой
Агент изучил заявку и конфигурацию, после чего подготовил план. План вычитали и убедились, что предложенная последовательность действий соответствует задаче.
Если кратко, проблема заключалась в «тихой» обработке ошибки: на одном из этапов она возникала, но пользователь ее не видел. Поэтому сначала требовалось перехватить и вывести сообщение.
«Сделай новое расширение, чтобы было видно ошибку».
При создании расширения автоматически подключился собственный Skill компании. Он содержит требования к структуре и коду расширений: запрет на создание метаданных и ролей, правила перехвата процедур, режим совместимости и программное создание элементов формы.
AGENTS.md и Skill в этом процессе решали разные задачи. Первый задавал общие правила работы агента с проектом и контекстом. Второй описывал, как выполнить конкретный тип задачи – создать расширение по принятым в компании требованиям.
Полученный код Александр проверил самостоятельно:
«Проанализировав код, я понял, что все отлично, добавил расширение в боевую базу».
Александр Свойкин
После установки расширения скрытая ошибка стала видимой. Система вернула сообщение ORA-20377 при обращении к GS1 во время обработки ОКПД2.
Второй этап: исправить генерацию GTIN
Полученное сообщение об ошибке Александр скопировал в диалог с агентом в Plan mode:
По ошибке «тишина» после «Сгенерировать GTIN» – следствие того, что GS1 возвращал ORA-20377 по ОКПД2, а типовой код 1С не прокидывал сообщение об ошибке пользователю.
Агент предложил повторить операцию без передачи ОКПД2 и ТН ВЭД – по уже используемому в системе пути (т.е. похожие куски кода он обнаружил при анализе). В этом случае GTIN выдается, но классификаторы не записываются в GS1.
Следующий запрос был таким:
Допиши в расширение и чтобы правильно ошибку выдавал.
Агент обновил расширение. Александр снова проанализировал код и только после этого добавил новую версию в рабочую базу.
Заказчик проверил результат и подтвердил, что генерация GTIN снова работает.
Глубже детализировать первопричину ошибки API в материалах кейса нельзя. Александр отмечает, что проблема связана с особенностями API для генерации GTIN.
Поэтому важной частью решения стало не только добавление обходного пути, но и корректный вывод ошибки. Если похожая ситуация повторится, пользователь и разработчик уже не столкнутся с прежним «молчанием» системы.
Почему исправление сначала сделали в расширении
В рабочей базе в этот момент находились тысячи пользователей. Останавливать их работу и вносить небольшое срочное исправление непосредственно в конфигурацию было нецелесообразно.
Расширение позволило сначала показать скрытую ошибку, затем проверить исправление в действующей системе и восстановить критичный для отгрузки процесс.
После подтверждения результата временное решение потребовалось перенести в основную конфигурацию. Эту часть работы выполнили уже в понедельник.
В новом агентском окне Александр написал:
Есть расширение [номер], перенеси код в конфигурацию.
Агент получил нужный контекст, перенес изменения, после чего разработчик выверил код.
Затем в отдельном окне с помощью специального Skill был сформирован файл CF. Его осталось загрузить через стандартный механизм «Сравнить, объединить с конфигурацией из файла».
С чем в этом процессе не справится без специалиста
Кейс не означает, что агент самостоятельно получил доступ к рабочей базе и внес в нее непроверенные изменения. На каждом этапе решение контролировал специалист.
Александр Свойкин:
Агент работал с поиском информации, анализом конфигурации, подготовкой плана, написанием кода и созданием файлов. Ответственность за проверку и применение результата оставалась у разработчика.
Почему задача заняла 25 минут
По оценке Александра, без агента решение заняло бы несколько часов. С агентом задача была выполнена за 25 минут, причем около 10 минут из этого времени формировался файл CF.
на задачу, по оценке Александра
из них — формирование CF
Такой результат обеспечил не один «идеальный» промт. Первые запросы действительно состояли из одной строки, но агент уже был встроен в подготовленную среду разработки:
- MCP передавал ему заявку вместе с комментариями и изображениями;
- AGENTS.md задавал правила работы с проектом;
- агент имел доступ ко всей конфигурации;
- отдельный Skill описывал требования к расширениям;
- другой Skill помогал формировать CF;
- разработчик проверял план и код перед каждым изменением рабочей системы.
Именно поэтому запрос «Прочитай заявку, найди ошибку» не был просьбой угадать решение по одной фразе. Агент самостоятельно получил весь доступный контекст и применил уже зафиксированные правила.
«Задача выполнена за 25 минут, из которых 10 минут формировался CF».
Александр Свойкин
Что показывает этот кейс
Практическая ценность ИИ-агента в разработке проявляется не только в генерации кода. В этом случае он участвовал почти во всем цикле решения задачи:
- получил и разобрал заявку;
- изучил изображения и комментарии;
- нашел связанный код в конфигурации;
- подготовил план;
- создал диагностическое расширение;
- доработал его после получения ошибки;
- перенес проверенное исправление в конфигурацию;
- подготовил файл для объединения.
При этом ключевым условием оставался контроль специалиста. Агент ускорил анализ и реализацию, но решение о том, можно ли использовать код в рабочей базе, принимал разработчик.
Кейс также показывает разницу между отдельным экспериментом с нейросетью и системным агентским подходом. Если каждый раз вручную пересказывать устройство проекта, прикладывать файлы и объяснять стандарты разработки, часть экономии времени исчезает. AGENTS.md, MCP-интеграция и собственные Skills позволяют один раз зафиксировать правила и затем применять их в новых задачах.
Как системно работать с ИИ-агентами в разработке на 1С
На курсе «Разработка на 1С с ИИ-агентами: от постановки задачи и генерации кода до собственных инструментов» участники разберут, как встроить агентов в реальную работу разработчика, а не использовать их только для отдельных запросов.
В программе:
Курс ведут Александр Свойкин и Александр Лещинский – практикующие разработчики, которые ежедневно используют ИИ-агентов в рабочих проектах.
Если у вас остались вопросы о программе, задайте их в комментариях или оставьте заявку на странице курса – менеджер Инфостарта расскажет о содержании и формате обучения.
Подпишитесь на наши каналы
Делимся кейсами разработки на 1С, полезными материалами и новостями обучения.
