AI: рабочий процесс [Алексей Лапицкий]

​ Ситуация: Нейросеть за секунды выдаёт убедительный модуль, который так же убедительно не работает в вашей конфигурации. На курсе вы соберёте контур, который доводит задачу 1С до проверенного результата. Для кого этот курс: - Для разработчиков 1С, которые уже пробовали AI, но пока не выстроили систему работы. Причина почти всегда одна и та же, и она не в «глупой» нейросети. Модель просто видит слишком мало. Модель не знает ваш проект. Она видит один файл и общие знания о 1С, а не вашу конфигурацию, связанные модули и метаданные. Отсюда решения «вообще правильные» и негодные конкретно у вас. У задачи нет границ. Без правил проекта агент трактует задачу как хочет: переписывает лишнее, придумывает свои соглашения, задевает соседний код. Непонятно, что считать готовым. Нет критериев приёмки — значит, каждый ответ приходится оценивать заново и на глаз. Нет обратной связи от проверок. Модель не видит результат синтаксической проверки и поведения в базе, поэтому не может исправиться сама. Ещё не пробовали AI в разработке на 1С? Тоже подходящая точка старта. Специальная подготовка по нейросетям не нужна: курс начинается с установки первого инструмента, и уже на первом уроке вы примените его к простой задаче 1С — без долгого теоретического введения. Курс закрывает все четыре причины и собирает их в один маршрут, который вы повторите на следующей задаче. Что у вас останется после курса: - Повторяемый маршрут. Вы умеете подготовить контекст, зафиксировать требования в спецификации, провести задачу до изменений в коде и повторить это на следующей доработке. - Настроенная рабочая среда. Основные AI-инструменты установлены и готовы к работе с конфигурацией 1С. - Навык самостоятельной проверки. Вы читаете изменения, проверяете синтаксис и логику, запускаете решение в тестовой базе. Что входит в ваш контур: Много инструментов — но собранных в один повторяемый маршрут, который вы уже видели выше. - 1. Контекст проекта. Проект и контекст, Объекты разработки, Правила проекта, Проверка результата. - 2. Спецификация. Навыки и скиллы, Работа с задачей, Спецификации: от идеи до архива. - 3. Изменения в коде. Редакторы и AI-агенты (Cursor · VS Code, Claude Code · Codex, Голосовой ввод). - 4. Проверка в 1С. MCP-серверы для 1С, Код и метаданные, Проверка синтаксиса, Документация и шаблоны. - 5. Память проекта. Сохранённые решения, Архив спецификаций, Memory Bank, Выводы для следующей задачи. - 6. Дополнительные инструменты. Docker, Git, GitHub, npm, Python. AI First не значит AI Only: Агент исследует проект, предложит спецификацию, изменит файлы и запустит доступные проверки. Бизнес-смысл, границы допустимого и финальное «принимаем» остаются за вами. Делает агент: - Механическая работа: Исследует проект и предлагает спецификацию, Вносит изменения в файлы конфигурации, Запускает доступные проверки. Остаётся за вами: - Инженерные решения: Бизнес-смысл и границы допустимого, Чтение фактических изменений и проверка логики. Финальное решение: принимаем или нет. Модель не отвечает перед пользователем за испорченное проведение документа. Не объясняет руководителю, почему пропало старое поведение. Не восстанавливает данные из резервной копии с выражением глубокого раскаяния. Не будет: - Обучения 1С с нуля — основы языка и устройство модулей в программу не входят. - Разработки одной кнопкой — вы ставите задачу, согласуете спецификацию и контролируете результат. Автономную AI-компанию курс не строит. - Проверки преподавателем — после видео вы получите задание и повторите показанное самостоятельно. Персонального разбора кода и сопровождения нет. - Обзора нейросетей и погони за промптами — задача узкая: применять AI в работе разработчика 1С так, чтобы результат можно было понять, проверить и повторить. Программа: Три части. Сначала собираем инструменты, потом готовим проект, потом отрабатываем на нём весь рабочий процесс. Практика начинается после первого инструмента — ждать, пока весь электронный оркестр рассядется по местам, не придётся. - 01. Установка инструментов: Начинаем с площадки: компьютер, доступы, права на установку и безопасная тестовая база. Дальше — по одному инструменту за урок: зачем он нужен, как поставить, как проверить, что он действительно работает. Редактор, AI-агент, голосовой ввод, MCP-серверы для 1С, правила проекта. - 02. Подготовка проекта 1С: Выгружаем тестовую конфигурацию в файлы, чтобы агент видел связанные модули и метаданные, а не один фрагмент кода. Задаём структуру каталогов и правила проекта, которые не дают агенту разгуляться. Выгрузка конфигурации, структура проекта, правила и границы. - 03. Практическое применение инструментов: Здесь собранный контур начинает работать на задачах. - 3.1 Принцип «AI first»: Чем агент отличается от чата и почему по умолчанию задача идёт через агента. Где проходит граница: что делает он, а что остаётся за вами. - 3.2 Принцип «Harness решает»: Модель генерирует следующий шаг, обвязка превращает шаг в управляемое действие. Разбираем агентный цикл и учимся определять, какой слой контура мешает получить результат. - 3.3 Рабочий процесс AI-инженера 1С: Сквозной маршрут задачи: контекст → спецификация → изменения → проверка в 1С → сохранённое решение. Читаем фактические изменения, проверяем старое поведение в тестовой базе. - 3.4 Спецификация: Как удержать требования и план до того, как написана первая строка кода. Критерии готовности, согласование решения, жизненный путь спецификации от идеи до архива. - 3.5 Применение и выбор моделей: Показываю, какими моделями пользуюсь на исследовании, реализации и ревью и как переключаюсь между ними по ходу задачи. - 3.6 Развитие AI-контура: Как повторить маршрут на следующей задаче, обновить инструменты и перенести процесс, когда сменится модель, IDE или сервис. После каждого практического урока — задание: повторить показанное в своём тестовом проекте. Систематизируйте свой подход к внедрению искусственного интеллекта в ежедневную работу, получите готовые шаблоны настройки окружения и изучите материал в комфортном темпе вместе с сообществом практиков.

​ Ситуация: Нейросеть за секунды выдаёт убедительный модуль, который так же убедительно не работает в вашей конфигурации. На курсе вы соберёте контур, который доводит задачу 1С до проверенного результата. Для кого этот курс: - Для разработчиков 1С, которые уже пробовали AI, но пока не выстроили систему работы. Причина почти всегда одна и та же, и она не в «глупой» нейросети. Модель просто видит слишком мало. Модель не знает ваш проект. Она видит один файл и общие знания о 1С, а не вашу конфигурацию, связанные модули и метаданные. Отсюда решения «вообще правильные» и негодные конкретно у вас. У задачи нет границ. Без правил проекта агент трактует задачу как хочет: переписывает лишнее, придумывает свои соглашения, задевает соседний код. Непонятно, что считать готовым. Нет критериев приёмки — значит, каждый ответ приходится оценивать заново и на глаз. Нет обратной связи от проверок. Модель не видит результат синтаксической проверки и поведения в базе, поэтому не может исправиться сама. Ещё не пробовали AI в разработке на 1С? Тоже подходящая точка старта. Специальная подготовка по нейросетям не нужна: курс начинается с установки первого инструмента, и уже на первом уроке вы примените его к простой задаче 1С — без долгого теоретического введения. Курс закрывает все четыре причины и собирает их в один маршрут, который вы повторите на следующей задаче. Что у вас останется после курса: - Повторяемый маршрут. Вы умеете подготовить контекст, зафиксировать требования в спецификации, провести задачу до изменений в коде и повторить это на следующей доработке. - Настроенная рабочая среда. Основные AI-инструменты установлены и готовы к работе с конфигурацией 1С. - Навык самостоятельной проверки. Вы читаете изменения, проверяете синтаксис и логику, запускаете решение в тестовой базе. Что входит в ваш контур: Много инструментов — но собранных в один повторяемый маршрут, который вы уже видели выше. - 1. Контекст проекта. Проект и контекст, Объекты разработки, Правила проекта, Проверка результата. - 2. Спецификация. Навыки и скиллы, Работа с задачей, Спецификации: от идеи до архива. - 3. Изменения в коде. Редакторы и AI-агенты (Cursor · VS Code, Claude Code · Codex, Голосовой ввод). - 4. Проверка в 1С. MCP-серверы для 1С, Код и метаданные, Проверка синтаксиса, Документация и шаблоны. - 5. Память проекта. Сохранённые решения, Архив спецификаций, Memory Bank, Выводы для следующей задачи. - 6. Дополнительные инструменты. Docker, Git, GitHub, npm, Python. AI First не значит AI Only: Агент исследует проект, предложит спецификацию, изменит файлы и запустит доступные проверки. Бизнес-смысл, границы допустимого и финальное «принимаем» остаются за вами. Делает агент: - Механическая работа: Исследует проект и предлагает спецификацию, Вносит изменения в файлы конфигурации, Запускает доступные проверки. Остаётся за вами: - Инженерные решения: Бизнес-смысл и границы допустимого, Чтение фактических изменений и проверка логики. Финальное решение: принимаем или нет. Модель не отвечает перед пользователем за испорченное проведение документа. Не объясняет руководителю, почему пропало старое поведение. Не восстанавливает данные из резервной копии с выражением глубокого раскаяния. Не будет: - Обучения 1С с нуля — основы языка и устройство модулей в программу не входят. - Разработки одной кнопкой — вы ставите задачу, согласуете спецификацию и контролируете результат. Автономную AI-компанию курс не строит. - Проверки преподавателем — после видео вы получите задание и повторите показанное самостоятельно. Персонального разбора кода и сопровождения нет. - Обзора нейросетей и погони за промптами — задача узкая: применять AI в работе разработчика 1С так, чтобы результат можно было понять, проверить и повторить. Программа: Три части. Сначала собираем инструменты, потом готовим проект, потом отрабатываем на нём весь рабочий процесс. Практика начинается после первого инструмента — ждать, пока весь электронный оркестр рассядется по местам, не придётся. - 01. Установка инструментов: Начинаем с площадки: компьютер, доступы, права на установку и безопасная тестовая база. Дальше — по одному инструменту за урок: зачем он нужен, как поставить, как проверить, что он действительно работает. Редактор, AI-агент, голосовой ввод, MCP-серверы для 1С, правила проекта. - 02. Подготовка проекта 1С: Выгружаем тестовую конфигурацию в файлы, чтобы агент видел связанные модули и метаданные, а не один фрагмент кода. Задаём структуру каталогов и правила проекта, которые не дают агенту разгуляться. Выгрузка конфигурации, структура проекта, правила и границы. - 03. Практическое применение инструментов: Здесь собранный контур начинает работать на задачах. - 3.1 Принцип «AI first»: Чем агент отличается от чата и почему по умолчанию задача идёт через агента. Где проходит граница: что делает он, а что остаётся за вами. - 3.2 Принцип «Harness решает»: Модель генерирует следующий шаг, обвязка превращает шаг в управляемое действие. Разбираем агентный цикл и учимся определять, какой слой контура мешает получить результат. - 3.3 Рабочий процесс AI-инженера 1С: Сквозной маршрут задачи: контекст → спецификация → изменения → проверка в 1С → сохранённое решение. Читаем фактические изменения, проверяем старое поведение в тестовой базе. - 3.4 Спецификация: Как удержать требования и план до того, как написана первая строка кода. Критерии готовности, согласование решения, жизненный путь спецификации от идеи до архива. - 3.5 Применение и выбор моделей: Показываю, какими моделями пользуюсь на исследовании, реализации и ревью и как переключаюсь между ними по ходу задачи. - 3.6 Развитие AI-контура: Как повторить маршрут на следующей задаче, обновить инструменты и перенести процесс, когда сменится модель, IDE или сервис. После каждого практического урока — задание: повторить показанное в своём тестовом проекте. Систематизируйте свой подход к внедрению искусственного интеллекта в ежедневную работу, получите готовые шаблоны настройки окружения и изучите материал в комфортном темпе вместе с сообществом практиков.

​ Ситуация: Нейросеть за секунды выдаёт убедительный модуль, который так же убедительно не работает в вашей конфигурации. На курсе вы соберёте контур, который доводит задачу 1С до проверенного результата. Для кого этот курс: - Для разработчиков 1С, которые уже пробовали AI, но пока не выстроили систему работы. Причина почти всегда одна и та же, и она не в «глупой» нейросети. Модель просто видит слишком мало. Модель не знает ваш проект. Она видит один файл и общие знания о 1С, а не вашу конфигурацию, связанные модули и метаданные. Отсюда решения «вообще правильные» и негодные конкретно у вас. У задачи нет границ. Без правил проекта агент трактует задачу как хочет: переписывает лишнее, придумывает свои соглашения, задевает соседний код. Непонятно, что считать готовым. Нет критериев приёмки — значит, каждый ответ приходится оценивать заново и на глаз. Нет обратной связи от проверок. Модель не видит результат синтаксической проверки и поведения в базе, поэтому не может исправиться сама. Ещё не пробовали AI в разработке на 1С? Тоже подходящая точка старта. Специальная подготовка по нейросетям не нужна: курс начинается с установки первого инструмента, и уже на первом уроке вы примените его к простой задаче 1С — без долгого теоретического введения. Курс закрывает все четыре причины и собирает их в один маршрут, который вы повторите на следующей задаче. Что у вас останется после курса: - Повторяемый маршрут. Вы умеете подготовить контекст, зафиксировать требования в спецификации, провести задачу до изменений в коде и повторить это на следующей доработке. - Настроенная рабочая среда. Основные AI-инструменты установлены и готовы к работе с конфигурацией 1С. - Навык самостоятельной проверки. Вы читаете изменения, проверяете синтаксис и логику, запускаете решение в тестовой базе. Что входит в ваш контур: Много инструментов — но собранных в один повторяемый маршрут, который вы уже видели выше. - 1. Контекст проекта. Проект и контекст, Объекты разработки, Правила проекта, Проверка результата. - 2. Спецификация. Навыки и скиллы, Работа с задачей, Спецификации: от идеи до архива. - 3. Изменения в коде. Редакторы и AI-агенты (Cursor · VS Code, Claude Code · Codex, Голосовой ввод). - 4. Проверка в 1С. MCP-серверы для 1С, Код и метаданные, Проверка синтаксиса, Документация и шаблоны. - 5. Память проекта. Сохранённые решения, Архив спецификаций, Memory Bank, Выводы для следующей задачи. - 6. Дополнительные инструменты. Docker, Git, GitHub, npm, Python. AI First не значит AI Only: Агент исследует проект, предложит спецификацию, изменит файлы и запустит доступные проверки. Бизнес-смысл, границы допустимого и финальное «принимаем» остаются за вами. Делает агент: - Механическая работа: Исследует проект и предлагает спецификацию, Вносит изменения в файлы конфигурации, Запускает доступные проверки. Остаётся за вами: - Инженерные решения: Бизнес-смысл и границы допустимого, Чтение фактических изменений и проверка логики. Финальное решение: принимаем или нет. Модель не отвечает перед пользователем за испорченное проведение документа. Не объясняет руководителю, почему пропало старое поведение. Не восстанавливает данные из резервной копии с выражением глубокого раскаяния. Не будет: - Обучения 1С с нуля — основы языка и устройство модулей в программу не входят. - Разработки одной кнопкой — вы ставите задачу, согласуете спецификацию и контролируете результат. Автономную AI-компанию курс не строит. - Проверки преподавателем — после видео вы получите задание и повторите показанное самостоятельно. Персонального разбора кода и сопровождения нет. - Обзора нейросетей и погони за промптами — задача узкая: применять AI в работе разработчика 1С так, чтобы результат можно было понять, проверить и повторить. Программа: Три части. Сначала собираем инструменты, потом готовим проект, потом отрабатываем на нём весь рабочий процесс. Практика начинается после первого инструмента — ждать, пока весь электронный оркестр рассядется по местам, не придётся. - 01. Установка инструментов: Начинаем с площадки: компьютер, доступы, права на установку и безопасная тестовая база. Дальше — по одному инструменту за урок: зачем он нужен, как поставить, как проверить, что он действительно работает. Редактор, AI-агент, голосовой ввод, MCP-серверы для 1С, правила проекта. - 02. Подготовка проекта 1С: Выгружаем тестовую конфигурацию в файлы, чтобы агент видел связанные модули и метаданные, а не один фрагмент кода. Задаём структуру каталогов и правила проекта, которые не дают агенту разгуляться. Выгрузка конфигурации, структура проекта, правила и границы. - 03. Практическое применение инструментов: Здесь собранный контур начинает работать на задачах. - 3.1 Принцип «AI first»: Чем агент отличается от чата и почему по умолчанию задача идёт через агента. Где проходит граница: что делает он, а что остаётся за вами. - 3.2 Принцип «Harness решает»: Модель генерирует следующий шаг, обвязка превращает шаг в управляемое действие. Разбираем агентный цикл и учимся определять, какой слой контура мешает получить результат. - 3.3 Рабочий процесс AI-инженера 1С: Сквозной маршрут задачи: контекст → спецификация → изменения → проверка в 1С → сохранённое решение. Читаем фактические изменения, проверяем старое поведение в тестовой базе. - 3.4 Спецификация: Как удержать требования и план до того, как написана первая строка кода. Критерии готовности, согласование решения, жизненный путь спецификации от идеи до архива. - 3.5 Применение и выбор моделей: Показываю, какими моделями пользуюсь на исследовании, реализации и ревью и как переключаюсь между ними по ходу задачи. - 3.6 Развитие AI-контура: Как повторить маршрут на следующей задаче, обновить инструменты и перенести процесс, когда сменится модель, IDE или сервис. После каждого практического урока — задание: повторить показанное в своём тестовом проекте. Систематизируйте свой подход к внедрению искусственного интеллекта в ежедневную работу, получите готовые шаблоны настройки окружения и изучите материал в комфортном темпе вместе с сообществом практиков.