1C Skills для ИИ-агентов: инструменты для разработки, проверки и тестирования 1С

1C Skills для ИИ-агентов: инструменты для разработки, проверки и тестирования 1С

ИИ-агенты уже умеют писать код, но в 1С-разработке одной генерации текста мало. Агенту нужен понятный контекст: как устроены XML-исходники конфигурации, как собрать EPF/ERF, как проверить форму, как применить изменения в базу, как открыть веб-клиент и как убедиться, что результат реально работает.

Я собрал набор локальных skills для ИИ-агентов под 1С:Предприятие:

https://github.com/msrv-tech/skills

Это не один большой промпт, а каталог из 82 специализированных навыков. Каждый skill лежит в отдельной папке, содержит SKILL.md, а для практических сценариев еще и скрипты, reference-файлы, evals и примеры. Такой формат можно использовать в Codex, Claude Code и других агентных средах, где есть локальные инструкции и инструменты.

Что внутри

Репозиторий закрывает основные рабочие сценарии 1С-разработчика:

• конфигурации: cf-init, cf-info, cf-edit, cf-validate, cf-new-project, cf-add-object;
• расширения: cfe-init, cfe-borrow, cfe-patch-method, cfe-diff, cfe-validate;
• метаданные: meta-compile, meta-edit, meta-info, meta-remove, meta-validate;
• управляемые формы, макеты, роли, подсистемы, СКД и MXL;
• внешние обработки и отчеты: epf-*, erf-*;
• информационные базы: создание, загрузка XML/CF, выгрузка XML/CF, обновление, запуск;
• веб-публикация через Apache и браузерные smoke-тесты через Playwright;
• отдельное расширение codex-test-bridge, которое дает HTTP API для тестовых баз 1С.

Полный список навыков:

• SKILLS_TABLE.md
• skills-index.csv

Почему skills, а не один большой промпт

В 1С много локальных правил, которые трудно держать в голове агента все время: формат XML-выгрузки, имена коллекций метаданных и вложенных объектов, права ролей, структура управляемых форм, особенности MXL и СКД, команды Конфигуратора и ibcmd, различия между CF, CFE, EPF и ERF.

Если все это положить в один системный промпт, он станет тяжелым и неуправляемым. Skills решают задачу иначе: агент подтягивает конкретный навык тогда, когда он нужен. Например, для создания справочника используется meta-compile, для проверки формы - form-validate, для публикации базы - web-publish.

Главная фишка: Test Bridge для 1С

Самая важная часть набора - codex-test-bridge. В репозитории он пока называется именно так, но по смыслу это универсальный test bridge для любого ИИ-агента.

Это служебное расширение 1С для демо- и тестовых баз. Оно публикует HTTP-сервис codex-test и дает внешнему агенту JSON API поверх базы.

Внутри папки:

• src/ - XML-исходники расширения;
• codex-test-bridge.cfe - готовое собранное расширение;
• client.py - Python-клиент для вызова HTTP API;
• BRIDGE.md - спецификация endpoints и команд;
• scripts/ - сборка CFE и включение HTTP-сервиса в default.vrd.

Какую проблему он решает

Обычный ИИ-агент может изменить XML-файлы, но дальше ему нужно проверить результат. В 1С это не всегда просто:

• COM-подключение доступно не везде;
• Linux-агент не может напрямую использовать Windows COM;
• UI-тесты медленные и хрупкие;
• многие проверки требуют живой базы, а не только файлов;
• внешнюю печатную форму или отчет нужно не только собрать, но и реально сформировать.

Bridge закрывает этот разрыв. Агент получает HTTP API и может работать с тестовой базой как с проверяемым runtime-контуром.

Что умеет bridge

Через HTTP можно:

• проверить доступность базы командой Health;
• получить список метаданных через Metadata;
• описать объект метаданных через Describe;
• выполнить запрос 1С через Query;
• выполнить серверный BSL-код через ExecuteBSL;
• вызвать экспортный метод общего модуля через CallCommonModule;
• создать или обновить элемент справочника либо документ через WriteObject;
• прочитать объект по UUID через GetObject;
• поставить или снять пометку удаления через DeleteObject;
• проверить внешнюю печатную форму через RenderExternalPrintForm;
• проверить внешний отчет через RenderExternalReport.

Спецификация API: BRIDGE.md.

Почему это важно для агентной разработки

Без bridge агент часто останавливается на фразе «код изменен, проверьте в 1С». С bridge можно построить другой цикл:

1. Агент создает или меняет объект в XML.
2. Загружает изменения в тестовую базу.
3. Устанавливает расширение CodexTestBridge.
4. Публикует базу в веб-клиенте.
5. Вызывает HTTP API.
6. Создает тестовые данные.
7. Выполняет запросы и серверные проверки.
8. Формирует внешнюю печатную форму или отчет.
9. Сохраняет результат в mxl, html, txt.
10. Проверяет текст, таблицы, итоги и ошибки.

Это уже не «ИИ написал код». Это ближе к полноценной автоматизированной разработке, где агент может сам подтвердить, что артефакт работает.

Пример: проверка доступности bridge

После установки CFE и публикации базы HTTP-сервис доступен по адресам:

http://<host>/<publication>/hs/codex-test/health
http://<host>/<publication>/hs/codex-test/command

Python-клиент:

python D:\bsl\skills\codex-test-bridge\client.py `
  --base-url http://127.0.0.1:9091/demo1c/hs/codex-test health

Метаданные:

python D:\bsl\skills\codex-test-bridge\client.py `
  --base-url http://127.0.0.1:9091/demo1c/hs/codex-test `
  metadata --sections catalogs,documents

Запрос:

python D:\bsl\skills\codex-test-bridge\client.py `
  --base-url http://127.0.0.1:9091/demo1c/hs/codex-test `
  query "ВЫБРАТЬ ПЕРВЫЕ 10 Ссылка, Наименование ИЗ Справочник.Контрагенты" --limit 10

Пример: проверка внешней печатной формы без UI

Особенно интересны команды RenderExternalPrintForm и RenderExternalReport.

Для внешней печатной формы bridge создает внешнюю обработку из EPF, берет документ по UUID или первый документ нужного вида, вызывает экспортную процедуру/функцию СформироватьПечатнуюФормуДляТеста(МассивОбъектов) и сохраняет результат.

python D:\bsl\skills\codex-test-bridge\client.py `
  --base-url http://127.0.0.1:9091/demo1c/hs/codex-test `
  render-print-form D:\temp\customer-order-print.epf `
  --output-dir D:\temp\print-render `
  --assignment Документ.ЗаказПокупателя `
  --document-name ЗаказПокупателя

На выходе можно получить mxl, html, txt. Это дает агенту возможность проверять не только факт сборки EPF, но и содержимое печатной формы: заголовки, строки, итоги, дубли, пустые области.

Для внешнего отчета аналогично:

python D:\bsl\skills\codex-test-bridge\client.py `
  --base-url http://127.0.0.1:9091/demo1c/hs/codex-test `
  render-report D:\temp\sales-report.erf `
  --output-dir D:\temp\report-render

В отчете должна быть экспортная функция СформироватьОтчетДляТеста(Параметры), которая возвращает ТабличныйДокумент.

Безопасность

Bridge предназначен только для локальных демо- и тестовых баз.

Его нельзя подключать к боевым базам и нельзя публиковать наружу. API выполняет серверные операции в базе, включая выполнение BSL-кода и запись объектов. Это сознательно сделано для тестового контура, где агенту нужно быстро проверить результат разработки.

Обычный web-publish в наборе skills публикует базу безопаснее, без HTTP-сервисов расширений. Для bridge HTTP-сервис включается отдельным helper-скриптом: enable_vrd_windows.ps1.

Как установить

Самый простой способ - не устанавливать все руками, а поручить это своему ИИ-агенту.

Откройте Codex, Claude Code или другой агентный инструмент и напишите примерно так:

Добавь в мой локальный набор skills навыки из репозитория:
https://github.com/msrv-tech/skills

Разбери README, SKILLS_TABLE.md и структуру папок.
Установи skills так, чтобы ты мог использовать их в дальнейшей работе с 1С.

Дальше агент сам разберется: клонирует репозиторий или скачает нужные папки, найдет SKILL.md, проверит зависимости, подскажет, что нужно установить локально, и подключит навыки в формате своей среды.

Если нужен именно bridge для тестовой базы, можно дать агенту отдельную задачу:

Установи codex-test-bridge из этого репозитория в мою тестовую базу 1С.
Используй BRIDGE.md и scripts/ как инструкцию, боевую базу не трогай.

То есть ссылка на репозиторий - это входная точка. Остальное лучше делать через агента: он уже умеет читать файлы, сверять инструкции, запускать команды и адаптировать установку под конкретную машину.

Что получается в итоге

Такие skills превращают ИИ-агента из «редактора с автодополнением» в инженерного помощника, который понимает конкретные операции 1С:

• создать объект метаданных;
• добавить форму;
• собрать внешнюю обработку;
• загрузить конфигурацию в базу;
• опубликовать веб-клиент;
• вызвать HTTP API тестовой базы;
• сформировать печатную форму или отчет;
• проверить результат автоматически.

Главное здесь - не магия нейросети, а правильная упаковка контекста и инструментов. Агент становится полезнее тогда, когда рядом с ним лежат маленькие, точные, проверяемые навыки.

Репозиторий: https://github.com/msrv-tech/skills

Bridge: https://github.com/msrv-tech/skills/tree/main/codex-test-bridge