Подготовка программистов 1С:8.2. Урок 21 из 30

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. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2518237/

ИИ для код-ревью – не просто модный тренд, а реальный инструмент, который уже помогает разработчикам экономить время и повышать качество кода. 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. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2517048/

Ошибки неизбежны – вопрос только в том, как с ними работать. Рассказываем, почему тестирование стало неотъемлемой частью разработки, какие инструменты помогают автоматизировать рутину и как выстроить процесс, чтобы он приносил реальную пользу. Разберемся, с чего начать, как быстро получить первые результаты, и почему грамотное внедрение тестирования экономит время и ресурсы команды. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2514950/

Ошибки в запросах совершают все – даже самые опытные разработчики. На реальных примерах из код-ревью показываем, какие промахи незаметно закладывают мины замедленного действия в коде и работе базы. Поможем взглянуть на привычные запросы под другим углом и составить собственный чек-лист для уверенной и чистой разработки. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2514882/

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. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2514278/

ИИ-агенты уже сегодня способны автоматизировать значительную часть цикла разработки 1С – от генерации и проверки кода до деплоя и тестирования решений. Рассмотрим принципы работы MCP и A2A-протоколов, примеры их применения в 1С-среде и создание собственного MCP-сервера на OneScript. Показываем, как объединить нейросети, базы знаний и инструменты тестирования, чтобы ИИ сам писал, проверял и запускал 1С-обработки. Материал будет полезен тем, кто хочет внедрить современные AI-технологии в практику разработки и протестировать первые прототипы уже сейчас. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2509402/

Всем привет, с вами Низамов Илья. Сегодня на вебинаре я разработаю проект анализа цен конкурентов по фото. Скачать исходники: https://disk.yandex.ru/d/URSVNqivdg_V2w Суть проекта, мы отправляем изображение товаров с ценниками через telegram бота, это изображение отправляется во второй сервис, в котором предварительно обученная модель вырезает изображения ценников и возвращает их. Обмен между сервисами идет через локальное S3 облако minio. Еще у нашего сервиса будет API и изображения в него вы сможете отправлять хоть из 1С, хоть из мобильного приложения. Далее полученные изображения отправляются на обработку в локальную модель mistral-small3.2 которая умеет работать с изображениями. Потом полученный результат прогоняем в векторной базе с товарами, которую мы подготовим заранее, будем использовать эмбединги qwen3-embedding:8b. Все это будет работать полностью локально на одной видео карте 3090, и при желании вы сможете запустить проект с использованием любой облачной модели. К сожалению, на вебинаре мы не сможем разработать второй сервис, так как он достаточно сложный, но и тех подходов что мы применим в первом сервисе, вам вполне хватит для решения каких-то не сложных задач.

Что работает быстрее – http- или web-сервисы? Действительно ли снижается нагрузка на сервер при использовании веб-клиентов? Каковы преимущества использования микросервисов в 1С? Что лучше – XML или JSON? И почему перепроведение одним сотрудником документов на файловой базе, опубликованной на веб-сервере, подвешивает работу остальных пользователей? Докопаемся до сути и разберемся, что скрывает в себе платформа 1С. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2479270/

Тестирование – неотъемлемый этап разработки, и чтобы приносить ценность бизнесу быстрее, его имеет смысл оптимизировать. О том, какие инструменты помогут в десятки раз ускорить прогон 7000 тестов и организовать многопоточность без потери качества, на конференции INFOSTART TECH EVENT 2023 рассказал Сергей Крайнев. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2493549/

Суровые реалии жизни или зачем разработчику ABAP переучиваться на 1С. Расскажем о ключевых различиях между платформами, раскроем преимущества 1С, наиболее значимые для специалистов с ABAP-опытом, и дадим рекомендации по плавному переходу на платформу 1С без отрыва от текущих проектов. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2479925/