Андрей Хашкин. Искусственный интеллект в ИТ проектах: практические кейсы и немного теории

Разбираемся, что такое чистые функции и почему именно они становятся основой простого, понятного и адаптивного кода в 1С. Показываем, как выделение бизнес-логики в чистые функции упрощает переиспользование и делает модульное тестирование быстрым и эффективным, а также объясняем, почему без них сложно применять TDD. Демонстрируем на практических примерах, как перейти от «гвоздями прибитого» кода к архитектуре с минимальными зависимостями и удобной поддержкой. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2656057/

Рассматриваем типичные проблемы обновления 1С: ручную рутину, ошибки при релизах и перегрузку команды. Учимся автоматизировать обновления, работу с доработанными конфигурациями и процессы групповой разработки с помощью инструмента «Обновлятор». Разбираемся, как выстроить безопасный и управляемый процесс доставки изменений – от проверки релизов до автоматического обновления рабочих баз. В результате команда освобождается от рутинных задач и может сосредоточиться на развитии системы. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2655225/

Когда проект небольшой, а релизы выходят редко, тестирование чаще всего строится интуитивно. Что-то проверили, что-то упустили – в худшем случае исправили по факту. Такой подход может работать годами, пока система не начинает расти. В данном случае рост проекта привел к устойчивой проблеме: релизы проходили тестирование, но уже после установки на продуктив появлялись ошибки, критические для бизнес-процессов. Частота post-deploy инцидентов росла, что снижало доверие пользователей, а команда все чаще работала в режиме реагирования вместо плановой разработки. Расскажем о перестройке процесса тестирования релизов в крупном проекте 1С:ЗУП: с чего начали, какие проблемы выявили, почему не стали сразу автоматизировать все подряд и к какому результату в итоге пришли. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2646782/

Современные системы электронного документооборота переживают квантовый скачок: из простых цифровых архивов они превращаются в ИИ-управляемые экосистемы, где документы становятся активными элементами бизнес-процессов. Объясняем, как искусственный интеллект меняет принципы маршрутизации, обработки и принятия решений в СЭД, какие риски и ограничения сопровождают эту трансформацию, и почему российская специфика делает переход особенно сложным. Рассматриваем реальные кейсы внедрения, ключевые тренды и практические рекомендации для компаний, которым предстоит интеграция ИИ. Статья поможет понять, как подготовиться к эпохе, в которой документооборот становится предиктивным, адаптивным и почти автономным. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2643857/

Митап MagnitTech - (Не) Значительное Знач 1С Сообщество Магнита Спикер: Черненко Виталий - Поговорим про Знач в коде - Разберем все мифы, которые его окружают - Решим, когда им пользоваться и зачем - Погрузимся в глубины платформы

Разбираемся, почему ручной деплой в 1С все еще жив и сколько времени он на самом деле занимает, несмотря на стремительное развитие CI/CD-подходов. На реальном кейсе показываем, что корень проблемы чаще кроется не в автоматизации, а в ее неэффективной настройке. Событийная модель вместо расписаний, параллельные тесты, использование кеша Gitlab для оптимизаций и правильные настройки для управления репозиториями на раннерах радикально меняют скорость delivery. Объясняем, почему переход на Docker иногда замедляет процесс, как платформенные особенности 1С влияют на пайплайны и какие стратегии позволяют устранить узкие места. Материал будет полезен тем, кто хочет понять реальную стоимость ручного деплоя и сравнить ее с возможностями правильно настроенной автоматизации. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2629817/

Рассмотрим практический подход к автоматизации тестирования в среде 1С, который позволяет эффективно работать даже при ограниченных ресурсах и большом разнообразии систем. Покажем, как построена пирамида автотестов, и как используется подход DDT. Расскажем о собственном фреймворке тестирования, обеспечивающем универсальность, расширяемость и удобство поддержки. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2627041/

С помощью шагов из стандартной библиотеки Vanessa Automation можно намного упростить себе решение реальных задач тестирования. О базовых возможностях использования Vanessa Automation для подготовки тестовых данных, сравнения табличных частей и преобразования значений, на конференции INFOSTART TECH EVENT 2025 рассказал Иван Казеев. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2624948/

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. О том, когда ИИ действительно ускоряет работу, а когда просто плодит легаси и греет железо, на конференции INFOSTART TECH EVENT 2025 рассказал Никита Баушев. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2623913/

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. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2615031/