Инвестируем с 1С и Клод

16.06.25

Функциональные - Управление инвестициями

Вплоть до текущего года я скептически относился к новостям о нейросетях. Мне казалось, что всё это просто очередной хайп и уж точно они не скоро смогут помочь в чём-то разработчику ПО. Но решил немного поэкспериментировать с пет-проектом, который пылился уже пару лет. Результат меня удивил, поэтому решил поделиться опытом с вами.

Вместо вступления

Долгое время я скептически относился к многочисленным новостям о нейросетях (далее по тексту, дабы не пестрить надоевшим словом, буду называть НТ - новая технология). Итак, НТ выглядела для меня как продвинутый генератор сочинений о лете, акции большой зеленой компании как очередной ИТ-пузырь, а задачи, подразумевающие чёткий структурированный ответ - чем-то заоблачным.

Моё отношение изменилось после пары случайных событий: замена Google Assistant на Gemini и внушительная секция НТ на INFOSTART TEAMLEAD & CIO EVENT 2025. Так я решил прикоснуться к прекрасному и понять, умеет ли кремниевый разум в код 1С.

 

Немного о предметке

Так уж сложилось, что я инвестор с 1 января 2022. Никакой из фрагментов повествования далее по тексту не является инвестиционной рекомендацией. Тема рассматривается исключительно как конечная цель для технической реализации.

После изучения пары-тройки книжек я понял, что у меня нет времени на детальное изучение инвестиционных инструментов и отчётов компаний, поэтому очень заинтересовался индексным инвестированием. Стратегия элементарна - собирай портфель из активов в пропорциях, соответствующих индексу, то есть заранее рассчитанным в соответствии с капитализацией компаний (на деле конечно сложнее, но в целом картина такова).

Для самых пассивных конечно же есть ETF и БПИФ - ряд эмитентов уже сформировали индексные фонды и продают доли в них. Однако, после февральских событий 2022 инфраструктурные риски перестали быть чем-то малозаметным. Поэтому я собирал часть индексного портфеля буквально в таблице, благо у нас не так много эмитентов.

По прошествии некоторого времени мне надоело вручную обновлять состав индекса и котировки. Так родилась идея автоматизации процесса (вряд ли здесь нужно детально описывать сокращение издержек и влияние человеческого фактора).

 

Концепт

Я решил, что в MVP не будет взаимодействия с API брокера, рекомендательной системы, автоматической ребалансировки и распределения денежных средств, больших красивых графиков и всего остального.

Первая реализация должна отражать ключевую информацию об индексном портфеле, идентичную таблице, которая всё это время справлялась с возложенной функцией. Ключевым же отличием предполагалось (полу)автоматическое обновление состава индекса и цен биржевых инструментов.

Мне было лень заниматься формированием и обработкой HTTP-запросов, поэтому в качестве транспорта я использовал библиотеку Коннектор от Владимира Бондаревского. Уровнем выше расположился клиент API Мосбиржи с парой ключевых методов: получение данных индекса и получение цен биржевых инструментов (акций).

 

При чем здесь Клод?

Описанный концепт кис в моей голове более двух лет - казалось, что автоматизация для редких взаимодействий с портфелем избыточна, а время и мыслетопливо, как это часто бывает, в дефиците.

А что, если, скормить рутину разработки чатуджипити? Возможно НТ поможет сдвинуться с мертвой точки и наконец избавить от периодической монотонной сверки толпы цифр. Я немного изучил вопрос и понял, что в код на данный момент лучше конкурентов умеет Claude от Anthropic.

Поначалу я скептически отнесся к перспективам совместной работы с НТ в области -разработки. Первые пробные запросы развеяли сомнения - ответы оказались на удивление разумными. Воодушевившись, я решил замахнуться на максимум и написать запрос-мечту разработчика: "Создай отчет на основе инструментов из индекса и портфеля..." с подключенной опцией "Исследование".

Claude принялся штудировать интернет как прилежный студент перед экзаменом - в итоговой сводке мелькнуло более сотни источников. Результат получился амбивалентным: общая структура отчета была логичной, но XML оказался с ошибками, а конструкции Вычисляемых полей - вовсе несуществующими. Попытки скорректировать код уточняющими вопросами не увенчались успехом. Складывалось впечатление, что НТ пыталась натянуть логику из других сред разработки на специфику . Пришлось менять тактику.

Вместо генерации готовых метаданных я перешел к поэтапному решению задач. И тут началось самое интересное. Когда потребовалось добавить в базу данные портфеля, я попросил Claude создать CSV-файл из Google Docs с актуальными тикерами. Результат оказался почти идеальным - потребовалось лишь поправить разделитель.

Следующим шагом стал загрузчик из CSV в справочник Портфели. Код я решил скопировать напрямую в модуль формы, а реквизиты накидать вручную - опыт с отчетом научил осторожности в вопросах XML-генерации. Первый запуск выдал ошибку: НТ использовала устаревший способ передачи файла с клиента на сервер. Пара исправленных строк - и код заработал!

Правда, обнаружились забавные нюансы: Claude предложил заполнять список в событии ПриСозданииНаСервере данными из БД, словно мы пишем веб-приложение. В 1С это делается автоматически через элемент ссылочного типа, поэтому лишний код пришлось удалить. НТ не везде следует парадигме разработки 1С, но код получается понятным и работоспособным.

Самым неожиданным оказался психологический эффект. Общение с чат-ботом будто раскрепостило собственные мысли о проекте. Выстраивалась продуктивная схема: я задавал вопрос, Claude отвечал с нюансами, я исправлял недочеты и получал толчок для новых идей. Рутина превратилась в увлекательный диалог.

 

Пример запроса на написание метода для проекта

 

Пример запроса на написание метода для проекта

 

Конечно, без шероховатостей не обошлось. Иногда НТ предлагала "глобальные переменные" в общих модулях по аналогии с клиентскими переменными форм или методы из прошлых версий платформы, несмотря на явное указание текущей версии. Но это скорее вопрос дообучения на специфичных данных .

В итоге я получил не только работающий инструмент для загрузки портфеля, но и мощный стимул для продвижения всего проекта. НТ оказалась не заменой разработчика, а катализатором, который помог сдвинуться с мертвой точки двухлетнего простоя.

 

Выводы

 

Новостные ленты часто пестрят заголовками, типа "LLM превзошла профессионального разработчика с 20-летним стажем!" или "Большая-пребольшая компания уволила 100500 разработчиков и отдала их хлеб бездушным машинам". Так ли это на самом деле?

Если я с помощью чайной ложки могу вырыть небольшую ямку, с помощью лопаты - уже траншею, а с экскаватором целый котлован, то можно ли говорить, что последний сильно превосходит меня в ямокопании? В каком-то смысле возможно, но чего стоит экскаватор без экскаваторщика? Во многих задачах даже оператора-дилетанта будет недостаточно. Все это лишь инструмент в руках специалиста.

На мой взгляд схожая ситуация и с НТ. Она способна бустить ментальные способности профессионала, обладающего предметным контекстом. Для формирования правильного вопроса и понимания степени адекватности ответа нужно разбираться в теме. Махровому сишнику удалось разобраться с двухлетним багом, благодаря консолидации знаний и умений человека и НТ, вряд ли "человек с улицы" мог бы повторить нечто подобное.

 

One more thing

 

 

Проект "Управление активами" на GitHub.

Нейросеть написание кода Клод Claude Anthropic пассивное инвестирование индекс API Мосбиржа автоматизация

См. также

Администрирование веб-серверов Сервера Нейросети Программист Платные (руб)

Сервер поиска по метаданным и поиска по коду, Сервер экспорта и поиска по документации, Сервер синтаксической проверки кода

17.06.2025    3162    40    comol    5    

23

Нейросети Мастера заполнения 1С v8.3 1С:ERP Управление предприятием 2 1С:Управление торговлей 11 1С:Комплексная автоматизация 2.х 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Платные (руб)

Расширение для заполнения описания номенклатуры с помощью модели ИИ GigaChat от Сбера. Расширение формирует продающее описание товара по его наименованию с помощью модели искусственного интеллекта. Будет полезно для владельцев интернет магазинов, каталогов товаров и продающих через маркетплейсы. Адаптировано для основных конфигураций: УТ, ЕРП, КА, УНФ.

5000 руб.

08.11.2023    4236    16    0    

26

Нейросети Пользователь 1С v8.3 1С:Управление нашей фирмой 1.6 1С:Управление торговлей 11 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Оптовая торговля, дистрибуция, логистика Россия Управленческий учет Платные (руб)

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.

6000 руб.

03.04.2024    8615    4    0    

10

Мастера заполнения Нейросети 1С v8.3 1C:Бухгалтерия 1С:Управление торговлей 11 Платные (руб)

Расширение для заполнения описания товара (номенклатуры) с помощью модели ИИ ChatGPT с ключевыми словами. Расширение формирует продающее описание товара по его наименованию с помощью модели искусственного интеллекта. Будет полезно для владельцев интернет магазинов, каталогов товаров и продающих через маркетплейсы. Адаптировано для основных конфигураций: УТ, ЕРП, КА, УНФ. Прошло аудит на 1cfresh.com. Версия для автоматического заполнения

5000 руб.

13.03.2023    19818    48    50    

78

Нейросети 1С v8.3 1С:Бухгалтерия 3.0 1С:Управление торговлей 11 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Платные (руб)

Умный Excel" - ИИ-супердвигатель, который превращает часы работы в минуты! Технологии будущего уже здесь: загрузил Excel "магия ИИ" готовый результат

8400 руб.

02.07.2025    459    0    0    

2

Нейросети Программист Бесплатно (free)

В публикации рассмотрим, какие AI инструменты сейчас применимы для разработки на 1С, и особенности их использования.

02.07.2025    4028    comol    10    

26

Нейросети Анализ продаж Пользователь 1С v8.3 1С:Управление торговлей 11 Абонемент ($m)

Новая (портабельная) версия анализа продаж вместе с ИИ. Не требует установки расширения Библиотека искусственного интеллекта для 1С.

10 стартмани

17.06.2025    1380    9    mkalimulin    6    

8

Нейросети Инструментарий разработчика Программист 1С v8.3 Абонемент ($m)

Для эффективного использования современных LLM им не хватает контекста об 1С, как минимум, знания структуры метаданных 1С, а еще лучше знаний БСП и синтакс-помощника :) Технология MCP помогает решать эту проблему. Под катом описание MVP-решения, которое можно далее дорабатывать под себя. Мне сильно не хватало подобной статьи, чтобы сэкономить бессонные ночи.

1 стартмани

16.06.2025    6170    23    FSerg    25    

48
Комментарии
Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. sergey.skirdin 64 17.06.25 10:00 Сейчас в теме
На мой взгляд схожая ситуация и с НТ. Она способна бустить ментальные способности профессионала, обладающего предметным контекстом. Для формирования правильного вопроса и понимания степени адекватности ответа нужно разбираться в теме. Махровому сишнику удалось разобраться с двухлетним багом, благодаря консолидации знаний и умений человека и НТ, вряд ли "человек с улицы" мог бы повторить нечто подобное.


👍 Тоже пришел к такому выводу
2. asoft24 17.06.25 10:46 Сейчас в теме
Не очень понял как нейросеть сгенерироовала форму?

Мне кажется в статье пропущен этот нюанс.

А так форма получилась красивая.
Но конечно надо быть опытным разработчиком, чтобы исправлять ошибки за нейронкой.

Хотя можно для этого и польщовать фрилансеров )

Сгенерировал с помощью нейронки, потом дал задание фрилансера "исправь ошибки" ))
3. oyti 65 17.06.25 11:22 Сейчас в теме
(2)
Мне кажется в статье пропущен этот нюанс.

Статья показалась затянутой и чрезмерно лиричной. В последующих публикациях постараюсь накинуть побольше техномяса и деталей взаимодействия с НТ
Оставьте свое сообщение