Доклады с конференций Инфостарта для специалистов 1С
INFOSTART EVENT — это конференции сообщества 1С, которые мы проводим с 2012 года. За это время они стали крупнейшей площадкой для обмена опытом между профессионалами отрасли.
На наших конференциях выступают настоящие практики из ведущих компаний России и СНГ, а не бизнес-тренеры. Доклады отбираются голосованием сообщества, а качество контента контролируют независимые эксперты. Каждая конференция охватывает интересы разных ролей:
для программистов — разработки и архитектурные решения, новые технологии и инструменты,
для аналитиков — методологии, работа с требованиями, анализ данных, управление изменениями,
для руководителей проектов и ИТ-менеджеров — управление командами, рисками, проектами и продуктами,
для специалистов по ИБ и администрированию — практики защиты, эксплуатации и поддержки систем,
для HR и тимлидов — развитие команд, soft skills и современные управленческие подходы.
За годы существования INFOSTART EVENT накопился большой объём уникального контента для всех специальностей из мира 1С. Практически по всем докладам мы готовим подробные транскрибации: они позволяют узнать суть докладов в удобное время и внедрить лучшие практики в своей работе.
Все материалы БЕСПЛАТНЫЕ в открытом доступе и помогают специалистам находить решения, обмениваться опытом и двигать отрасль 1С вперёд.
над каждым докладом работает минимум 6 человек.
За много лет существования Infostart Event у нас накопилось большое количество качественного и уникального контента, и мы рады представить вам эти материалы!
Стоит ли пытаться писать код с помощью локальных ИИ-моделей на видеокартах, которые к этому вообще не приспособлены? Спойлер: не стоит. И если у вас нет безлимитного бюджета на железо, лучше даже не начинать эту игру. Расскажем о том, когда ИИ действительно ускоряет работу, а когда просто плодит легаси и греет железо.
Интеграция GPT-моделей в MAKER-STUDIO открыла новые возможности для ускорения проектов разработки, описания бизнес-процессов и автоматизации рутинных задач бизнес-аналитика. Делимся опытом тестирования разных моделей, рассказываем о роли контекста и промпта, а также о попытках обучения модели для создания корпоративной базы знаний. Вы узнаете, какие задачи реально решает связка MAKER и GPT, и почему это меняет подход к работе с требованиями и проектной документацией.
Делимся практическими кейсами применения ИИ в ИТ-проектах – от подготовки и моделирования процессов до обучения пользователей и поддержки эксплуатации. Расскажем, как с помощью искусственного интеллекта сократить рутину, снизить издержки и сосредоточиться на главных задачах, а также дадим немного теории о больших языковых моделях, fine-tuning и RAG.
Большие языковые модели все чаще применяются для генерации кода на 1С, но до сих пор нет единого способа объективно сравнить их качество. Объясняем, как работают метрики BLEU, CodeBLEU и pass@k, и как их можно адаптировать для оценки LLM в экосистеме 1С. Показываем, какие задачи – от простых функций до рефакторинга – помогают полноценно оценить интеллект модели и ее знание платформы. Разбираем ключевую проблему проверки логики и синтаксиса в автоматическом режиме и показываем бенчмарк, который решает эту задачу, сравнивая ChatGPT, Claude, GigaChat и другие модели по единым стандартам.
ИИ для код-ревью – не просто модный тренд, а реальный инструмент, который уже помогает разработчикам экономить время и повышать качество кода. В статье разбираемся, как запустить локальную LLM на базе Ollama, подключить ее к Git через Webhook и Python-скрипт, а также какие параметры модели отвечают за точность и галлюцинации. Делимся схемой работы, настройками и результатами тестирования, доказывая, что автоматизированное код-ревью действительно может работать – даже без космического бюджета.
Если вам кажется, что искусственный интеллект – это просто модный хайп, то самое время пересмотреть свои взгляды. Показываем, как с помощью протокола MCP (Model Context Protocol) превратить языковую модель в полноценного помощника, способного работать с вашей базой 1С: запрашивать данные, анализировать метаданные и создавать новые объекты по команде. На живых примерах объясняем, как подключить MCP-сервер к IDE Cursor, безопасно использовать локальные модели и уже сегодня начать интегрировать 1С и приложения с ИИ. Вы получите готовый open-source проект, с которым сразу сможете начать свои эксперименты.
Искусственный интеллект перестал быть только «чатиком для домашних дел» – отечественные on-prem LLM уже сегодня помогают автоматизировать бизнес-процессы. Поделимся практическими кейсами внедрения LLM, покажем примеры из 1С и других корпоративных систем и расскажем, где нейросети действительно заменяют человека, а где пока нет. Вы узнаете, как безопасно и эффективно использовать LLM в автоматизации, на что обратить внимание и какие перспективы это открывает для сообщества 1С.
Как объединить возможности n8n и искусственного интеллекта, чтобы вывести интеграции и автоматизацию на новый уровень? Показываем, как с помощью AI-агентов можно управлять потоками данных, автоматизировать поддержку и даже проверять подлинность документов – все без кода. На реальных кейсах рассматриваем примеры использования n8n для интеграции с чат-ботами, корпоративными хранилищами и MCP-серверами. Делимся практическими приемами, лайфхаками и рекомендациями по проектированию, безопасности и оптимизации рабочих процессов с подходом AI-first.
Статья о том, как подключить GigaChat к 1С:ERP и автоматизировать рутинную работу бухгалтера при обработке платежей. Делимся практическим опытом, демонстрируем рабочий код, рассказываем о возможностях и ограничениях технологии и показываем, что внедрить ее может каждая компания. А также рассматриваем варианты дальнейшего применения языковых моделей в задачах 1С (актуально на февраль 2025 г. – Прим. ред.).
Искусственный интеллект стал для многих молодых разработчиков настоящей «палочкой-выручалочкой», но за его удобством скрываются серьезные риски. Рассуждаем о том, почему ИИ может способствовать деградации знаний у джунов, и как его использование отражается на качестве кода и эффективности сотрудников. А также попробуем понять, где ИИ действительно помогает автоматизировать рутину в 1С, а где он несет больше угроз, чем пользы.
Рассказываем о том, как научить 1С, функциональные системы, мессенджеры и искусственный интеллект работать вместе – и какой позитивный эффект можно получить от такой интеграции.
Искусственный интеллект меняет подход к тестированию в 1С, делая его быстрее и удобнее для разработчиков любого уровня. Из этой статьи вы узнаете, как кастомная модель GPT, обученная на специализированных данных по 1С, генерирует тесты с учетом особенностей платформы. Разберем ключевые преимущества: сокращение времени на создание тестов, автоматизацию рутины и повышение точности. А также покажем реальные примеры внедрения ИИ-ассистента, отзывы пользователей и перспективы развития автоматизированного тестирования с помощью нейросетей.
Технология 1С:Элемент позволяет быстро и качественно разрабатывать компактные и практичные мини-решения, не зацикливаясь на технических деталях, думая не о коде, а о бизнес-идее. Расскажем о том, какие приложения лучше всего разрабатывать на 1С:Элемент, кому это легче делать и какие трудности могут быть в освоении.
Искусственный интеллект в код-ревью – это не фантастика, а реальность, которая уже сегодня помогает разработчикам улучшать свои проекты. Расскажем о том, как ИИ может автоматически находить баги и предлагать улучшения, экономя ваше время и ресурсы.
Искусственный интеллект постепенно становится неотъемлемой частью нашей жизни, ускоряя и упрощая рутинные процессы. Но ИИ – это не замена сотрудника, а лишь инструмент. Расскажем о применении дообученного ChatGPT для основных задач аналитиков: составления глоссария, моделирования процессов и User Story Mapping.
Современные технологии искусственного интеллекта открывают уникальные возможности для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности работы компании. Расскажем о том, как дообучить ChatGPT через контекст, и использовать его ответы для создания виртуального помощника сотрудника в компании. Прим. ред.: доклад от 11 октября 2023 года.
С помощью больших языковых моделей (LLMs), таких, как ChatGPT, можно создавать полноценные микросервисы, даже не имея глубоких знаний в конкретном языке программирования. Расскажем об истории развития нейросетей и практическом опыте применения ChatGPT для того, чтобы выйти за рамки платформы 1С. Прим. ред.: доклад от 13 октября 2023 года.
Нейросетям уже можно поручить множество рабочих задач – они генерируют изображения, пишут код, решают вопросы коммуникаций. Но без человека, который напишет промт, а потом адаптирует результат под свою задачу, все еще не обойтись. Расскажем о преимуществах и особенностях использования ChatGPT для задач разработки, в коммуникациях на работе или HR-задач.
Прим. ред.: доклад от 12 октября 2023 года.
Copilot – инструмент, использующий OpenAI для помощи в написании кода в режиме реального времени. Нейросеть обучалась на миллиардах строк кода, в том числе – на языке 1С. А это значит, что мы можем использовать ее для уменьшения рутинной работы в написании кода. О том, как использовать Copilot в ежедневной разработке при написании кода на языках 1С и OneScript, расскажем в статье.
Процесс загрузки фотографий в карточки товаров 1С не автоматизирован. Если к этому добавить трудозатраты на взаимодействие с фотографом и на последующую обработку изображений в фоторедакторе, на оформлении интернет-магазина можно разориться. Как, решая подобную задачу, удалось создать собственную нейросеть для удаления фона и приблизить качество ее работы к лидерам рынка, расскажем далее.
Создание не просто чат-ботов, а систем с имитацией искусственного интеллекта, виртуальных ассистентов – это актуальная, интересная и полезная задача. В платформе 1С уже появились первые объекты для подобной функциональности – боты, система взаимодействия, интеграция с телеграм. Начальник разработки в группе компаний Полипластик Владимир Крючков на конференции Infostart Event 2021 Post-Apocalypse поделился опытом создания виртуальных помощников для мониторинга сервисов, тестирования, контроля разработки и техподдержки в крупной компании.
Проводить мониторинг производительности вручную, выявляя закономерности в куче графиков и десятках таблиц, довольно сложно. Но это не значит, что разбираться с инцидентами нужно только после жалоб от пользователей. О том, как обучить нейронную сеть и заставить ее оповещать о проблемах, на конференции Infostart Event 2019 Inception рассказал начальник сектора разработки ООО «Группа Полипластик» Владимир Крючков.
Анализ данных и машинное обучение стремительно входят в нашу жизнь. Как решать ежедневные задачи специалиста 1С с помощью технологий машинного обучения на конференции Infostart Event 2019 Inception рассказал разработчик в группе рекомендаций Яндекс.Маркет Владимир Бондаревский.
