Генератор тестовых данных
Заполнение справочников и документов с предпросмотром, откатом и локальной ИИ на вашем компьютере
На каждом проекте рано или поздно встаёт задача наполнить базу тестовыми данными. После развёртывания копии справочники и документы пусты — а демонстрировать систему, обучать пользователей и проверять доработки на пустых формах неудобно. Ручной ввод отнимает время и плохо масштабируется.
Случайные «ывапролд» в наименованиях не спасают: печатные формы стыдно показывать, ссылки пустые, табличные части не заполнены. Нужно выбрать объект в метаданных, отметить поля и получить пачку записей, которые можно поправить до записи в базу.
Расширение «Генератор тестовых данных» подключается к любой конфигурации на управляемых формах — УТ, БП, ЗУП, ERP, самописная. Берёт структуру из метаданных подключённой базы, без привязки к одному продукту.
Два шага — и данные в базе
- Настройка. Объект в дереве → галочки на реквизитах шапки и ТЧ → количество → модель ИИ → «Сгенерировать».
- Предпросмотр. Таблица с черновиком: правите ячейки, при необходимости перегенерируете колонку. Устраивает — сохраняете.
Слева — дерево объектов метаданных: справочники, документы, планы — та же логика группировки, что в конфигураторе. Есть поиск по имени и синониму. Между деревом и настройками — разделитель: ширину панелей можно подстроить под себя.
ИИ без счётчика токенов
Тексты, ссылки, строки табличных частей формирует языковая модель. Ей передают структуру объекта и список отмеченных полей целиком — запись собирается как единое целое, а не по колонкам вразнобой. В одной реализации строки не случайный набор: краска, валик, растворитель — и в комментарии что-то вроде «материалы для покраски», а не ламинат рядом с молоком и шинами. В карточке номенклатуры наименование «Кабель ВВГнг 3×2,5», единица — метр, группа — электротовары; не «кабель» с единицей «шт» и группой «Продукты».
Но надо понимать, что качество данных упирается в модель. Большая облачная лучше держит логику всей записи и цепочки документов, компактная локальная — слабее. Нужно качественнее — берите модель сильнее; для быстрого черновика хватит и локальной.
Модель возвращает JSON с записями. Для ссылок расширение ищет совпадения в базе и подставляет найденные элементы. Если подходящих данных в базе нет, в выпадающем списке ссылочного поля есть пункт «+ сгенерировать новые…»: он открывает генератор уже спозиционированным на нужный тип (номенклатуру, контрагентов и т.п.). Создаёте недостающие элементы — и они сразу появляются в списке колонки и доступны для перегенерации.
В справочнике моделей ИИ редактируются системный промпт и шаблон запроса. В шаблон подставляются объект, поля, количество и подсказка по типу данных — можно задать свой тон («стройматериалы», «медицинская номенклатура») или ужесточить формат ответа под конкретную модель. Из коробки работает разумный шаблон по умолчанию.
Локальная Ollama и облако
Можно использовать облачный API (OpenAI и аналоги). Есть и локальная Ollama на своём ПК: бесплатно, без токенов, с локальной обработкой данных. Для финального набора, где важна максимальная связность и разнообразие, чаще лучше подходит облачная модель. Подробные ограничения и практические рекомендации — в блоках ниже.
| Ollama локально | Облачный API | |
|---|---|---|
| Деньги | Бесплатно, без подписки и токенов | Платите за объём |
| Данные | Не уходят с вашего компьютера | Передаются провайдеру |
| Итерации | Сколько угодно прогонов предпросмотра | Каждый прогон стоит денег |
| Откуда идёт запрос в API | Всегда с клиента 1С (в т.ч. в КС) | Всегда с клиента 1С (в т.ч. в КС) |
| Разнообразие | При дроблении на порции — риск одинаковых наименований; до 10 записей — одним запросом | Вся пачка одним запросом |
Мастер подключения — прямо из генератора: проверяет связь, ставит Ollama, качает модель. Скачать её нужно один раз, это 2–5 ГБ (смотря какая модель). Вручную искать ничего не надо — нажали кнопку, видите прогресс, дальше интернет для генерации не нужен. В статусе видно «Ollama: порция 2 из 5» — это нормально при большом объёме; для малых партий обычно одна порция.
Предпросмотр — не сюрприз после записи
На втором шаге — таблица-черновик со всеми колонками объекта: шапка и ТЧ. Ссылочные поля — выпадающие списки: элементы из базы, пункт «+ сгенерировать новые…», другие варианты. У ячейки есть кнопка перегенерации — одно поле, без повторной генерации всей партии.
Ниже — уже сохранённые объекты, сгруппированные по партиям. Можно удалить строку, снести партию или откатить всё созданное расширением — из того же окна. Для документов предусмотрено массовое проведение после сохранения.
Что ещё внутри
Кому это нужно
В первую очередь — разработчикам и внедренцам, которые часто поднимают тестовые и демонстрационные копии. Аналитикам и консультантам — когда нужно быстро наполнить базу перед показом или обучением. Расширение не привязано к отрасли: список объектов и реквизитов подтягивается из метаданных той базы, к которой подключено.
Установка
Файл .cfe → подключить к базе → обновить расширения → открыть из подсистемы. Для корректной работы расширения отключите безопасный режим и защита от опасных действий.
Локальная ИИ: мастер в справочнике моделей → Ollama → скачать модель → выбрать в генераторе.
Облако: элемент справочника моделей + ключ API.
Честно: всё тестировалось на Windows. На Linux/macOS решение работать должно, но специально там я его не проверял — если запускаете на другой ОС, имейте это в виду (особенно мастер установки локальной Ollama).
20.07.2026. Добавил поддержку цепей Маркова двумя способами.
Цепи Маркова — это доводка после ИИ: смотрит на вашу базу и на уже сгенерированную пачку, чтобы данные стали правдоподобнее и разнообразнее. Это не вторая нейросеть, а статистика: «в реальных документах после чего обычно идёт что».
Три способа получить данные
- ИИ (Gemini, Ollama и т.д.) — основной вариант, тексты и логика от модели.
- По образцу базы без ИИ — данные собираются только из того, что уже есть в базе: реальные значения, реальные переходы. Без запроса к нейросети. Подходит, когда нужны «как в живой базе», а не выдуманные тексты.
- Разнообразить — отдельная кнопка поверх уже готового предпросмотра (и для ИИ, и для «по образцу базы»). Включает полную марковскую доводку.
При обычной генерации вы видите почти сырой результат — как отдал ИИ (или как собралось «по образцу базы»). Полная доводка Маркова — только по кнопке «Разнообразить», в фоне. Кнопку можно жать повторно: каждый раз обработка идёт заново с сохранённого исходника.
Что делается всегда (даже без «Разнообразить»)
Если ИИ заполнил только часть строк (например, наименование есть в первой, в остальных пусто), система аккуратно добивает пустые ячейки из уже непустых значений в этой же пачке.
Важно: если в пачке одно-единственное наименование — оно не копируется на все пустые строки. Раньше из-за этого вся колонка становилась одинаковой. Пустые имена теперь добираются другим способом (автогенерация), а не клоном первой строки.
Что делает «Разнообразить»?
- Даты — ближе к реальным интервалам в базе
- Ссылки и классификаторы — меньше «залипания» на одном значении
- Числа — без диких выбросов, связанные поля не ломаются
- Табличные части — согласованнее с шапкой документа
Глубина зависит от уровня генерации (ползунок качества): быстрее — проще, глубже — больше анализа базы.
Качайте версию 1.3.234 и проверьте все новые фишки.
История версий:
Версия 1.3.186 (14.07.2026) первая публичная версия.
Версия 1.3.234 (20.07.2026) добавил поддержку цепей Маркова
Проверено на следующих конфигурациях и релизах:
- Бухгалтерия предприятия, редакция 3.0, релизы 3.0.201.16
Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт
