Вебинар для тех, кто все еще
пишет код 1С вручную!
Вайб-кодинг: ИИ, автоматизация
и будущее разработки в 1С
Что обсудим на вебинаре:
- Проблемы вайб-кодинга в 1С и их решения, существующие
на текущий момент - Какие использовать сети, инструменты, IDE, MCP, промпты
- Методология вайб-кодинга, и почему это не просто
"напиши сообщение в чат и получи код" - Реальные кейсы и примеры использования вайб-кодинга на практике

О чём вообще речь?
Технический директор Microsoft Кевин Скотт (Kevin Scott) сделал прогноз о будущем профессии программистов в подкасте 20VC британского венчурного инвестора Гарри Стеббингса (Harry Stebbings). Он заявил, что уже к 2030 г. 95% кода будет сгенерировано искусственным интеллектом (ИИ).
"Лучший код - который не написан".
"Вы всё ещё пишете код руками, тогда мы идём к вам".
Громкие заголовки, говорящие что через пару лет 90+% кода будет писать ИИ - не шутка.
Собственно уже на текущем уровне развития современных нейросетей код получается весьма неплохим (ну, по крайней мере меня устраивает).
Не могу призывать всех и каждого писать код только при помощи ИИ. Там есть свои нюансы, особенно при работе с огромной кодовой базой в которой куча Legacy. Не поверите, но ему ещё и учиться надо :). Но тем не менее, время эта штука при любом раскладе экономит порядочно. Поэтому кодить совсем без ИИ кажется роскошью в современном мире.
Какие вопросы решает публикация?
В публикации 3 Docker контейнера в которых 3 MCP сервера, но в одном из них 2 tool-а.
RAG поиск по метаданным
Почему важно: Нейросеть не знает ничего о вашей конфигурации. Можно пытаться "объяснить" собирая контекст руками, но это длительное и муторное занятие.
Можно закинуть все метаданные в контекст и надеяться на лучшее. Контекста может хватить (хотя вряд ли), но ещё идёт расход токенов (для многих сетей). Не говоря уже о том что закидывать контекст надо для каждого разработчика.
Что делает: MCP сервер индексирует отчет по метаданным и предоставляет нейросети информацию о них по запросу
Особенности: Векторная БД и модель ИИ используется. После старта контейнер выкачивает из сети модель ML и запускает индексацию. В зависимости от производительности машины и количества метаданных до полного старта может занять время. Также использование модели требует достаточно приличного объёма памяти (до нескольких гигабайт)
RAG поиск по коду
Почему важно: О вашем коде нейросеть соответственно тоже ничего не знает. Тут проще - если использовать специализированную IDE она код проиндексирует. Но во-первых делает она это иногда несколько странно, во-вторых, не у всех есть специализированная IDE и иногда хочется просто "спросить" без её использования
Что делает: MCP сервер индексирует код и предоставляет его части по запросу.
Особенности: Векторная БД и модель ИИ используется. После старта контейнер выкачивает из сети модель ML и запускает индексацию. В зависимости от производительности машины и количества метаданных до полного старта может занять время. Также использование модели требует достаточно приличного объёма памяти (до нескольких гигабайт)
Синтаксический контроль модулей
Почему важно: Нейросеть регулярно "выдумывает" не существующие методы, синтаксические конструкции, и ещё что то в этом роде. Для 1С, к сожалению, чаще чем для других языков программирования. Поэтому проверить сгенерированный код как с точки зрения синтаксиса так и с точки зрения лучших практик задача крайне важная. Для проверки используется BSL Language Server //infostart.ru/1c/articles/1789716/ широко известный в среде 1С как используемые для Sonar так и для VS Code.
Что делает: MCP сервер использует BSL Language Server для проверки кода. Получает код от сети и возвращает результат проверки
Особенности: Проверки могут занимать время. Не слишком много, но так или иначе увеличивают время работы ИИ
RAG справка 1С
Почему важно: Нейросеть "не знает" полного синтаксиса 1С. Более того, "знает" только синтаксис какой то из версий платформы, скорее всего устаревшей. Синтаксис меняется. Открытой документации нигде нет. А нейросети она очень сильно нужна. Когда она "выдумывает" функцию, то поиск по выдуманной в большинстве случаев приведёт к существующей. Кроме того, это существенно быстрее, чем исправление ошибок после синтаксического контроля. Опять же позволяет нейросети лишний раз не сёрфить по интернету в поисках часто весьма скудной документации 1С, что существенно дольше локального поиска.
Что делает: MCP сервер извлекает актуальную справку из нужной версии платформы, индексирует её и предоставляет доступ для поиска
Особенности: Векторная БД и модель ИИ используется. После старта контейнер извлекает справку из 1С, выкачивает из сети модель ML и запускает индексацию. В зависимости от производительности машины и количества метаданных до полного старта может занять время. Также использование модели требует достаточно приличного объёма памяти (до нескольких гигабайт)
Рекомендации для старта в вайб-кодинге
Cursor IDE
20$ в месяц, современный редактор с AI-ассистентом для максимального удовольствия от кодинга
MCP серверы
Обязательная инфраструктура для работы с 1С. Ссылки на настройку ниже
Планирование
Для серьёзных проектов всегда начинайте с детального плана разработки
Семантическая разметка
Обязательна для проектов, которые будут масштабироваться и модифицироваться
AI модели для 1С
Gemini, Grok, Claude - облачные решения. Локально - лучшая Llama4
Основное видео демонстрации
Примеры решения практических задач при помощи вайбкодинга
Примеры решения практических задач при помощи вайбкодинга
Как можно использовать MCP серверы прямо в браузере для улучшения генерации кода 1С с любой сетью без оплаты отдельной IDE
Отзывы клиентов
...ты главный двигатель вайбкодинга 1С всея Руси)) Принудительно команду заставил пользоваться) По итогам месяца выводы: скорость общей разработки х2, прогрессирующая лень х4))
Святослав С.
Довольный пользователь из тг-канала
- cursorrules - критически важный файл (обязательно изучите и используйте)
- Используйте MCP Super Assistant для кодинга прямо из браузера
- Рекомендуемая модель: Gemini (учтите, что разные модели могут требовать разные запросы к MCP)
- RAG в MCP - это не поиск, а инструмент экономии контекста и времени
История версий и планы развития
Здесь будут отражены новые изменения версий.
Теперь поддерживаются параметры (-e):
- USESSE (true/false) (использовать SSE - требуют legacy клиенты)
в RAG контейнерах (поиск по справке и метаданным/коду):
RESET_DATABASE (true/false) - если false - переиндексации при рестарте не будет
RESET_CACHE (true/false) если false - нового выкачивания модели при рестарте не будет
EMBEDDING_MODEL - модель для использования RAG можно указать что то из https://huggingface.co/models?pipeline_tag=sentence-similarity&language=ru&p=1&sort=trending
Для очень сложных кейсов когда нужен специализированный поиск.
Что стало лучше:
- Поиск также включает не только RAG но и тупой полнотекст. Иногда он и правда нужен
- индексация будет быстрее и требовать меньше памяти.
- syntaxcheck запускает консольный java app. Пару секунд на это уйдёт как не крути. Но переделать на WebSocket с недокументированными возможностями и недокументированными либами - не взлетает. Это можно сделать, но угробив жуткую тучу времени на отладку. А с текущей скоростью работы думающих нейросетей кажется лишняя секунда-другая не сильно заметный лаг.
- Автоматическая доиндексация измененных файлов. контейнеры в Linux сами файлы в Windows - change tracking силами контейнера невозможен (без постоянного сканирования всей папки). использовать git - не у всех оно есть и тоже достаточно большая история, надо хэши где то хранить ещё последние.
По направлению вайб кодинга развитие несомненно будет. OneAPA (ИИ Агенты для 1С) //infostart.ru/marketplace/2394773/ процентов на 95 разработан ИИ (1С-ная часть конечно тоже). Поскольку его развитие продолжается, как и OneRPA (роботы для 1С) //infostart.ru/marketplace/1357060/ а программного кода руками там уже пишется крайне немного - всё что встречаем в процессе использования приводит к улучшению текущих решений. Текущий стек пока остаётся. Главные две проблемы:
- Решить вопрос с генерацией форм и метаданных
- Решить проблему использования двух IDE
Скорее всего полностью закрыть Cursor-ом не получится, поэтому сейчас в работе ещё Плагин для вайб кодинга для EDT с поддержкой MCP ключевых для 1С сетей, локальных сетей и задания общего контекста.
Есть некоторое внутреннее отторжение от использования Java поэтому работа идёт чуть медленнее чем хотелось бы.
Из того что скорее всего скоро появится: поддержка GPU, более продвинутые сети embedding, более быстрая работа SyntaxCheck, автоматическое обновление метаданных и кода (сейчас нужен рестарт контейнера)
- cursorrules это очень важный файлик то что было выше прочитайте и используйте обязательно.
- Выше видео про кодинг прямо из браузера используя MCP Super assistant.
- сам я работаю с моделью gemini в основном. От разных моделей может что то отличаться, в т.ч. запросы к MCP.
- RAG это не поиск. MCP он для экономии контекста (и времени соответственно).
Остались вопросы?
Для получения дополнительной информации и помощи в настройке модуля под нужды вашего бизнеса — оставьте заявку
