Подготовка программистов 1С:8.2. Урок 13 из 30

Искусственный интеллект меняет подход к тестированию в 1С, делая его быстрее и удобнее для разработчиков любого уровня. Расскажем, 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. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2447561/

Представляем кейс компании ДНС, которая более двух лет назад начала работать с технологией 1С:Предприятие.Элемент в рамках веб-сервиса «Кабинет сотрудника». Решение прошло путь от пилотного внедрения до полноценной промышленной эксплуатации и сегодня обслуживает 40+ тысяч пользователей. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2446772/

Инструмент Git Code Review позволяет оставлять ручные комментарии с указанием важности и автоматически проверять код с помощью BSL Language Server. С его помощью можно не только детально изучать измененный код, но и отслеживать трансформацию структуры метаданных в наглядном формате. А главное – Code Review можно проводить как в 1С:Предприятии, так и через специализированный веб-интерфейс, интегрированный с GitHub и GitLab. О практике Code Review и собственной разработке для анализа правок и комфортного взаимодействия по замечаниям на конференции INFOSTART TECH EVENT 2024 рассказал Александр Шкураев. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2445928/

Рассказываем о том, как с помощью облачных технологий и подхода «инфраструктура как код» можно значительно упростить и удешевить нагрузочное тестирование 1С. Автор делится кейсом реального проекта, архитектурой решения и инструментами, которые использовал в работе. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2444773/

Расскажем, какие инструменты помогают анализировать и адаптировать код под Linux, приведем реальные примеры рефакторинга и разберем этапы тестирования перед переходом. А также представим чек-лист для проверки готовности конфигурации к работе на серверной платформе 1С под Linux. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2442223/

Доклад о практическом опыте внедрения unit-тестирования в legacy-конфигурацию 1С (УКФ) с использованием фреймворка YAxUnit. Автор делится возникшими техническими вызовами и организационными сложностями, а также их решениями, которые включают использование модулей-помощников, макетов и контекста. Приводятся реальные примеры тестирования HTTP-сервисов и событий документов. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2441352/

Данные растут экспоненциально, а мы продолжаем проектировать системы так же, как 10–15 лет назад, надеясь на «универсальность» платформы и перекладывая ответственность за ошибки на пользователей, оборудование и 1С. Пришло время пересмотреть подходы. Поговорим о том, как проектировать формы и интерфейсы, которые не тормозят, разберем пользовательские сценарии для эффективной работы с данными, обсудим оптимизацию поиска и другие ключевые аспекты. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2441073/

Доклад посвящен практическому опыту разработки внутренних приложений на платформе 1С:Предприятие.Элемент. Автор делится подходами к организации архитектуры, повторному использованию компонентов, настройке пользовательского интерфейса и взаимодействию с мобильными устройствами. Особое внимание уделено ограничениям, с которыми столкнулась команда, а также найденным техническим решениям. Материал будет полезен специалистам, которые начинают работу с платформой, а также тем, кто рассматривает ее в качестве инструмента для создания корпоративных приложений. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2439336/

Разберем, как организовать работу с GIT, не покидая конфигуратор, и зачем может понадобиться автономный сервер. Вы узнаете о скриптах, которые автоматизируют взаимодействие с GIT прямо из 1С, а также о методах сборки / разборки обработок и расширений «на лету», которые значительно ускоряют процесс разработки и совместной работы. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2438038/

Современный ИИ ассоциируется с языковыми моделями, но в мире СУБД «искусственный интеллект» давно существует в виде планировщика запросов. Разберем, как Postgres использует AQO и Relplan для машинного обучения в планировании запросов, и как переход от роли «кибераватара», вручную исправляющего EXPLAIN, к роли «тренера модели» экономит время и повышает эффективность. Узнаем, какие эффекты ждать от самообучающейся СУБД: от сокращения времени отклика до снижения нагрузки на администраторов. И подумаем, стоит ли овчинка выделки — обсудим плюсы и подводные камни адаптивного планирования. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2436015/