Программа-консультант по чанкам для 1С-разработчиков Chunk Advisor

24.03.26

Интеграция - Нейросети

Каким должен быть промпт? Компактным и отвечающим цели разработки, поэтому требования к коду предлагаю собирать из чанков по ситуации. Попробуйте консольное приложение на Python для автоматизированного подбора требований к коду и формирования промптов для ИИ. Разработано по техническому заданию опубликованному на странице https://infostart.ru/1c/articles/2643659/

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
Программа-консультант по чанкам для 1С-разработчиков Chunk Advisor
.zip 68,34Kb
1 2 500 руб. Купить

Подписка PRO — скачивайте любые файлы со скидкой до 85% из Базы знаний

Оформите подписку на компанию для решения рабочих задач

Оформить подписку и скачать решение со скидкой

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.
Статья · Результаты разработки и тестирования

Chunk Advisor v1.0

Консольный инструмент подбора чанков при разработке на 1С. Итоги разработки, пользовательская документация, результаты тестирования. На основе //infostart.ru/1c/articles/2643659/

Python 3.10+ 15 чанков MIT License 22.03.2026

01Назначение программы

Chunk Advisor — консольное приложение на Python, которое помогает 1С-разработчикам быстро подбирать релевантные чанки (фрагменты требований к коду) и формировать качественные промпты для ИИ-инструментов.

Программа автоматизирует выбор стандартов безопасности, производительности, работы с БСП и других правил платформы 1С. Сгенерированный с её помощью промпт гарантирует, что ИИ-инструмент (ChatGPT, Claude, GitHub Copilot) будет учитывать корпоративные стандарты и лучшие практики при написании кода.

Ключевая идея: разработчик описывает задачу — Chunk Advisor подбирает нужные чанки через морфологический анализ и нечёткое сравнение, формирует промпт с полными текстами требований, который можно скопировать в ИИ-инструмент одной командой.

Кому полезна программа:

  • 1С-разработчикам уровня Junior+ и Middle, которые регулярно используют ИИ в работе
  • Техническим лидам, стандартизирующим подход к разработке в команде
  • Командам, формирующим и расширяющим собственную базу стандартов кодирования

02Рекомендации по использованию

Для новых и нетиповых задач

Используйте режим подбора по описанию (пункт 1 меню). Опишите задачу свободным текстом — программа проанализирует запрос, найдёт релевантные ситуации в матрице и предложит оптимальный набор чанков. Это самый быстрый путь для задач, которые вы ещё не встречали.

Для типовых и повторяющихся задач

Создайте именованный шаблон (пункт 4 меню) с переменными вида {document_name}, {project}. При следующем применении шаблона программа запросит только значения переменных — вся остальная подготовка уже сделана.

Для обучения команды

Покажите новым разработчикам раздел «Примеры готовых промптов» (пункт 6). Семь встроенных примеров демонстрируют, какие чанки используются для характерных задач: разработки документов, интеграций, оптимизации отчётов, работы с расширениями. Это хорошая точка входа для понимания логики подбора.

Для адаптации под внутренние стандарты

Через режим администратора (python main.py --admin) добавляйте собственные чанки — например, внутренние стандарты наименования объектов, требования к архитектуре конкретного проекта или специфику конкретной конфигурации. После сохранения изменений в JSON нажмите Enter — программа перезагрузит базу без перезапуска.

При работе с ИИ-инструментами

Сформированный промпт содержит полные тексты всех выбранных чанков с требованиями, примерами правильного и неправильного кода на BSL, и раздел --- ЗАДАЧА --- с вашим контекстом. Такой промпт даёт ИИ весь необходимый контекст — вставляйте его в ChatGPT, Claude, Copilot или любой другой инструмент целиком, без дополнительной редактуры.

Рекомендованный рабочий процесс: запустить Chunk Advisor → описать задачу → скопировать промпт → вставить в ИИ → получить код, соответствующий стандартам 1С. Весь цикл занимает около 30 секунд.

03Пользовательская документация

3.1 Системные требования

  • Python 3.10 или выше
  • Операционная система: Windows 10+, Linux (Ubuntu 20.04+), macOS 12+
  • Для Linux: системный пакет xclip или xsel для работы буфера обмена
  • Дисковое пространство: ~50 МБ (включая зависимости)

3.2 Установка и запуск

# 1. Распаковать архив проекта
cd chunk_advisor

# 2. Создать виртуальное окружение (рекомендуется)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # Linux / macOS
.venv\Scripts\activate       # Windows

# 3. Установить зависимости
pip install -r requirements.txt

# 4. Для Linux -- установить xclip для буфера обмена
sudo apt install xclip       # Debian / Ubuntu

# 5. Запустить программу
python main.py

# 6. Режим администратора (редактирование базы знаний)
python main.py --admin
Перед первым запуском: убедитесь, что файл data/storage/chunks.json содержит полные тексты 15 чанков. Без этого файла программа запустится, но не сможет формировать промпты. Файл поставляется отдельным документом «Справочник чанков».

3.3 Структура файлов

chunk_advisor/
+-- main.py                     # точка входа, CLI (--admin, --help)
+-- requirements.txt            # зависимости проекта
+-- README.txt                  # краткая документация
+-- core/
|   +-- models.py               # Pydantic-модели: Chunk, Situation, Template...
|   +-- knowledge_base.py       # загрузка JSON, поиск по базе, reload()
|   +-- recommender.py          # подбор чанков (токенизация + скоринг)
|   +-- prompt_builder.py       # сборка промпта из чанков и контекста
+-- data/storage/
|   +-- chunks.json             # 15 чанков с полными текстами
|   +-- matrix.json             # матрица ситуаций (категории, keywords, chunk_ids)
|   +-- examples.json           # 7 примеров готовых промптов
+-- user_data/                  # SQLite БД (создаются автоматически при первом запуске)
|   +-- history.db              # история запросов
|   +-- templates.db            # шаблоны пользователя
+-- ui/
|   +-- console.py              # весь UI (Rich: таблицы, меню, ввод/вывод)
+-- utils/
    +-- text_processor.py       # pymorphy3 + rapidfuzz: токенизация и скоринг

3.4 Главное меню

CHUNK ADVISOR v1.0 -- Консультант по подбору чанков
----------------------------------------------------
1. Подобрать чанки по описанию задачи
2. Выбрать чанки по категориям
3. Посмотреть все чанки
4. Мои шаблоны
5. История запросов
6. Примеры готовых промптов
7. Выход
----------------------------------------------------
Для входа в режим администратора: python main.py --admin

3.5 Режим 1: Подбор по описанию задачи

Самый удобный режим для большинства задач. Введите описание на свободном языке — несколько строк, пустая строка завершает ввод. Программа выполняет морфологический анализ через pymorphy3, находит релевантные ситуации по взвешенному скорингу (rapidfuzz), собирает чанки из топ-3 ситуаций и гарантированно добавляет чанк 7 (Универсальный).

Опишите вашу задачу (пустая строка = завершить ввод):
> Нужно создать документ Заявка на закупку с табличной частью
> Документ должен проводиться и формировать движения по регистру
>

Анализирую запрос...

Рекомендуемые чанки:
  ID  Название                                    Краткое описание
   7  Универсальный (базовые требования)          ...
   5  Клиент-серверное взаимодействие             ...
   3  Обработка ошибок и транзакций               ...
   2  Сохранение отладочной информации            ...

Хотите изменить набор чанков? [д/н]: н

Введите контекст задачи (Enter = использовать запрос как контекст):
> Проект 1С УНФ 3.0. Расширение АПРО_Доработки.
>

Промпт сформирован!
  [c] скопировать в буфер   [s] сохранить в файл
  [t] сохранить как шаблон  [Enter] вернуться в меню

После любого экспорта (копирование или сохранение в файл) промпт автоматически сохраняется в историю.

Редактирование набора чанков (при ответе «д»):

Текущий набор: [7, 5, 3, 2]

Команды:
  a 4    -- добавить чанк с ID 4
  r 3    -- убрать чанк с ID 3
  list   -- показать все чанки для выбора
  ok     -- подтвердить текущий набор

3.6 Режим 2: Выбор по категориям

Выберите категорию из 13 доступных, затем одну или несколько ситуаций внутри неё. Программа соберёт чанки согласно матрице и добавит универсальный чанк. Удобно, когда вы уже знаете, к какой категории относится задача.

Доступные категории: Работа с формами, Запросы и данные, Транзакции и блокировки, Обработка ошибок, Стандартизация кода, Динамические списки, Интеграции, Регистры, Производительность, Расширения конфигурации, Исключительные ситуации, Файловые операции, Тестирование и отладка.

3.7 Режим 3: Просмотр всех чанков

Постраничный список всех 15 чанков (по 10 на страницу). Введите номер чанка — откроется его полный текст со всеми требованиями и примерами кода BSL. Управление: [n] следующая страница, [p] предыдущая, [0] в меню.

3.8 Режим 4: Мои шаблоны

Шаблоны хранятся в user_data/templates.db и доступны без режима администратора. Шаблон содержит фиксированный набор чанков и шаблон контекста с переменными. При применении программа запрашивает значения переменных и подставляет их через str.format_map().

Мои шаблоны:
 ID  Название                    Чанки         Использований
  1  Создание документа УНФ      7, 5, 3, 2    5
  2  Оптимизация отчёта          4, 11, 7      3

[номер] применить  [d номер] удалить  [c] создать  [0] в меню

> 1

Шаблон: "Создание документа УНФ"
Чанки: [7, 5, 3, 2]
Контекст: Проект 1С УНФ {version}. Задача: создать документ "{doc_name}".

Заполните переменные:
version [3.0]: 3.0.12
doc_name: ЗаявкаНаЗакупку

Промпт сформирован!

3.9 Режим 5: История запросов

Последние 10 сгенерированных промптов из user_data/history.db. Введите номер записи — откроется полный текст промпта. Доступно копирование в буфер обмена.

3.10 Режим 6: Примеры готовых промптов

7 встроенных примеров для характерных задач 1С-разработки:

  1. Разработка документа (создание «Заявки на закупку» в расширении)
  2. Оптимизация отчёта (ускорение медленного отчёта по продажам)
  3. Массовая загрузка данных (10 000 строк номенклатуры из Excel)
  4. Отчёт с группировками (продажи по контрагентам по месяцам)
  5. Интеграция с маркетплейсом (выгрузка остатков на Ozon)
  6. Фоновая обработка документов (массовое проведение за день)
  7. Расширение с новым функционалом (добавление реквизита)

3.11 Режим администратора

Запуск: python main.py --admin. Пароль не требуется (инструмент для внутреннего использования).

РЕЖИМ АДМИНИСТРАТОРА -- Управление базой знаний
-------------------------------------------------
1. Редактировать чанки           (открывает chunks.json)
2. Редактировать матрицу         (открывает matrix.json)
3. Редактировать примеры         (открывает examples.json)
4. Добавить новый чанк
5. Добавить новую ситуацию
6. Проверить целостность данных  (все chunk_ids существуют, нет дублей)
7. Выход

После сохранения изменений в любом JSON-файле программа автоматически перезагружает базу знаний через knowledge_base.reload() без перезапуска. Проверка целостности (пункт 6) подтверждает, что все chunk_ids в матрице и примерах ссылаются на существующие чанки, нет дублирующихся идентификаторов.

04Отчёт о соответствии техническому заданию

Разработка велась согласно финальному ТЗ v3, утверждённому 19.03.2026. Ниже — проверка каждого функционального требования по результатам инспекции кода и тестирования.

Требование ТЗ Реализация Статус
Хранение базы знаний (чанки, матрица, примеры) JSON-файлы в data/storage/, загрузка и валидация через Pydantic v2 ВЫПОЛНЕНО
15 чанков с полными текстами требований Все 15 чанков заполнены (873–2260 символов каждый), заглушек нет ВЫПОЛНЕНО
Интеллектуальный подбор чанков по запросу pymorphy3 (лемматизация) + rapidfuzz.token_set_ratio, взвешенный скоринг: вес 3 за ключевые слова, вес 2 за нечёткое совпадение с названием ситуации ВЫПОЛНЕНО
Чанк 7 (Универсальный) всегда добавляется chunk_ids.add(7) в recommender.py + отдельный limit-fix для гарантии ВЫПОЛНЕНО
Формирование промпта с полными текстами чанков PromptBuilder.build(): блоки === ЧАНК N: Название ===\n{full_text} + раздел --- ЗАДАЧА --- ВЫПОЛНЕНО
История запросов (SQLite, автосохранение) HistoryManager: history.db, автосохранение после любого экспорта ВЫПОЛНЕНО
Шаблоны пользователя с переменными TemplateManager: templates.db, подстановка {var} через format_map, счётчик usage_count ВЫПОЛНЕНО
Экспорт: буфер обмена и файл pyperclip (с graceful fallback на вывод текста при недоступности), запись в .txt ВЫПОЛНЕНО
Просмотр всех чанков постранично Пункт 3 меню, 10 чанков на страницу, просмотр полного текста по ID ВЫПОЛНЕНО
Режим администратора с перезагрузкой базы --admin, меню из 7 пунктов, kb.reload() без перезапуска ВЫПОЛНЕНО
Проверка целостности данных validate_integrity(): все chunk_ids существуют, нет дублей среди ID чанков и ситуаций ВЫПОЛНЕНО
7 встроенных примеров промптов examples.json: 7 полных примеров с chunk_ids и контекстом ВЫПОЛНЕНО
Покрытие тестами core/ и utils/ не менее 80% pytest-cov: 93% для core/ и utils/ ВЫПОЛНЕНО
Работа на Windows и Linux Протестировано на Windows 11 и Ubuntu 22.04 ВЫПОЛНЕНО

05Результаты тестирования

5.1 Тестовые сценарии подбора чанков

Все тестовые сценарии из ТЗ (раздел 11.2) выполнены успешно. Проверка: рекомендованный набор содержит все обязательные chunk_ids.

Запрос пользователя Обязательные чанки Результат
создать новую форму документа 5, 7 PASS
оптимизировать медленный отчёт 4, 11 PASS
интеграция с внешним API через HTTP 9, 2, 3 PASS
загрузка номенклатуры из excel 14, 3 PASS
расширение конфигурации добавить реквизит 12, 7 PASS

5.2 Функциональные пользовательские сценарии

Сценарий Windows 11 Ubuntu 22.04
Запуск программы, отображение меню PASS PASS
Подбор по описанию + копирование в буфер PASS PASS
Подбор по описанию + сохранение в файл PASS PASS
Автосохранение истории после экспорта PASS PASS
Выбор по категориям, навигация PASS PASS
Создание, применение, удаление шаблона PASS PASS
Переменные в шаблоне подставляются корректно PASS PASS
Просмотр истории, повторное копирование PASS PASS
Примеры промптов: формирование и копирование PASS PASS
Просмотр всех чанков постранично PASS PASS
Режим администратора, проверка целостности PASS PASS
Перезагрузка базы без перезапуска PASS PASS
Буфер недоступен -- вывод текста на экран PASS PASS

5.3 Покрытие кода тестами

Измерение выполнено через pytest-cov. Порог ТЗ: 80% для core/ и utils/.

Модуль Покрытие Порог ТЗ Статус
core/models.py 97% 80% PASS
core/knowledge_base.py 91% 80% PASS
core/recommender.py 95% 80% PASS
core/prompt_builder.py 100% 80% PASS
utils/text_processor.py 88% 80% PASS
ИТОГО core/ + utils/ 93% 80% PASS (+13%)
Итог тестирования: все функциональные требования выполнены. Все 5 тестовых сценариев подбора прошли проверку. Все 13 пользовательских сценариев прошли на обеих ОС. Покрытие кода 93% — выше порога ТЗ (80%). Программа стабильна и готова к производственному использованию.

06Выявленные баги и внесённые исправления

В ходе инспекции кода (code review) и тестирования были выявлены и исправлены следующие проблемы.

Баг 1 — Невозможность выйти из выбора категорий

Файл: ui/console.py, функция ask_choice()
Суть: функция принимала только диапазон 1..N и зацикливалась при любом другом вводе. Ввести 0 для выхода было невозможно, проверка if cat_idx < 0 в main.py никогда не выполнялась.
Исправление: добавлена явная обработка ввода «0» с возвратом -1 как сигнала выхода.

Баг 2 — История не сохранялась при экспорте в файл

Файл: main.py, функция mode_advise()
Суть: history.save() вызывался только внутри блока копирования в буфер. Если пользователь выбирал «сохранить в файл» без копирования — запись в историю не создавалась.
Исправление: введён флаг exported, история сохраняется после любого успешного экспорта.

Баг 3 — Обрезка top_k могла исключить чанк 7

Файл: core/recommender.py
Суть: после сортировки по ID список обрезался result[:top_k]. При большом наборе чанков (ID > 7) чанк 7 мог оказаться за пределами лимита, несмотря на гарантию его присутствия.
Исправление: чанк 7 добавляется уже после обрезки — гарантия соблюдается всегда.

Баг 4 — Режим администратора не вызывал reload()

Файл: main.py, функция run_admin_mode()
Суть: пункты меню 1–5 выводили только подсказку «откройте файл в редакторе» и не вызывали kb.reload(). Изменения в JSON не применялись без перезапуска программы.
Исправление: после каждой подсказки добавлен input() (ожидание сохранения пользователем) и вызов kb.reload().

Прочие замечания (исправлены)

  • Удалены неиспользуемые импорты в ui/console.py: KnowledgeBase, Recommender, PromptBuilder, HistoryManager, TemplateManager
  • Удалён import uuid в core/models.py — пакет импортировался, но нигде не использовался
  • Исправлена опечатка в UI: «завершить ввода» → «завершить ввод»
  • Матрица ситуаций расширена с 5 до 13 категорий — теперь охватывает все 15 чанков

07Лицензия MIT

Программа распространяется на условиях лицензии MIT. Вы вправе свободно использовать, копировать, изменять, объединять, публиковать, распространять, сублицензировать и продавать копии программы при условии сохранения уведомления об авторских правах и текста лицензии во всех копиях.

MIT License

Copyright (c) 2026 Chunk Advisor Contributors

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.

Коммерческое использование разрешено. Требование одно: сохранять уведомление об авторских правах во всех копиях и производных работах.

Chunk Advisor v1.0 · MIT License · 22.03.2026
Автор: Сергей Космачев (ksnik)
Статус: финальная версия, готова к производственному использованию

Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт

См. также

Инструментарий разработчика Нейросети Платные (руб)

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.

15250 руб.

25.08.2025    54699    111    29    

123

Нейросети Пользователь 1С:Предприятие 8 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.

6100 руб.

03.04.2024    15390    8    0    

12

Логистика, склад и ТМЦ Нейросети Программист Пользователь 1С 8.3 1С:Управление нашей фирмой 3.0 1С:УНФ Управленческий учет Абонемент ($m)

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.

10 стартмани

14.05.2026    299    0    aldar    1    

6

Нейросети Программист Бесплатно (free)

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.

14.05.2026    294    ksnik    19    

6

Нейросети 1С 8.3 1С:ERP Управление предприятием 2 1С:Управление торговлей 11 1С:Зарплата и Управление Персоналом 3.x Абонемент ($m)

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.

4 стартмани

13.05.2026    289    0    German4739    1    

5

Нейросети Программист 1С 8.3 Абонемент ($m)

В релизе ИИ Агент 0.8.5 агент стал ближе к полноценному рабочему инструменту аналитика: появился более устойчивый графовый цикл выполнения, улучшена работа с файлами и вложениями, а режим «Запрос 1С» теперь поддерживает follow-up уточнения. В статье показываем сценарий: пользователь просит вывести контрагентов, затем добавляет поля ИНН и код, а потом фильтрует только покупателей — агент перестраивает запрос и показывает результат в табличном документе.

1 стартмани

12.05.2026    2899    Aleksandr    3    

5

Нейросети Распознавание документов и образов Программист Бесплатно (free)

В статье представлены реальные примеры применения искусственного интеллекта для автоматизации кейтеринга в условиях Крайнего Севера. Объясняем, почему ИИ стал оптимальным решением для ускорения обслуживания и повышения эффективности, и как удалось объединить терминалы самообслуживания, технологии машинного зрения и платформу 1С:Предприятие в единую систему. Показываем, как использование нейросетей повысило скорость обслуживания и качество клиентского опыта. В завершение рассмотрим перспективы развития технологии, расширения ее функционала и применения собранных данных для оптимизации бизнес-процессов.

08.05.2026    1070    user1415700    18    

24

Нейросети Мессенджеры и боты Программист Абонемент ($m)

Задача - дать пользователю AI-ассистента, привязанного к его данным в базе 1С. Не абстрактный чат-бот, а помощник, который знает структуру вашей конфигурации, понимает названия справочников и документов на русском языке и может вернуть конкретные данные - список контрагентов, сумму реализаций, количество сотрудников.

1 стартмани

07.05.2026    627    0    gybson    5    

7
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация