Я программист 1С с 18 летним опытом работы с 1С:Предприятие и общим опытом коммерческого программирования 22 года.
С начала января 2025 года я перешел на парадигму работы "AI first" с полным созданием всего необходимого посредством ИИ кодинга.
Мне понадобилось более полугода, чтобы разработать и протестировать на реальных рабочих задачах пайплайн работы с нейросетями, учитывающий особенности разработки под 1С. После чего я начал делиться накопленным опытом с коллегами, и собирать от них обратную связь о их нейросетевом опыте работы с 1С.
Эта статья - текущее подведение итогов от меня и порядка пятидесяти коллег.
Итак, что на сегодня, 12 декабря 2025 года, нейросети делают полезного для 1Сников (программистов и аналитиков)?
1. Даже раньше, чем "пишут код", я поставлю "пишут ТЗ". Это вечно проседавшая в реальной жизни часть правильных практик. В чем ценность опытного программиста для заказчика его труда? Один из ключевых факторов это насмотренность и знание разных доменов, что экономит "мозготопливо" заказчика. Вместо подробного ТЗ порой хватало "сделай по месту, ты же знаешь что к чему". Это хорошо работает, но большинство опытных программистов согласятся со мной, что и в этом случае достаточно подробное ТЗ не помешало бы. Сейчас, с нейросетями и их инструментами, такими как веб-поиск, дип-ресерчи и RAG подгрузкой контекста, мы получаем подробные и полные ТЗ с минимальным участием человека в вычитках и правках. Также, это кардинально, в разы повышает скорость и качество работы выделенных аналитиков.
Исходя из нашего опыта для создания ТЗ можно рекомендовать в первую очередь большую тройку нейросетей - GPT 5.1, Gemini 3, Opus 4.5.
2. Генерация кода - то, что больше всего бросается в глаза. Да, она начала приемлемо работать начиная с Sonnet 3.5 и на сегодня Opus 4.5/Sonnet 4.5 остаются лучшими для 1С. Здесь я дополнительно сошлюсь на Хабрастатью моего уважаемого коллеги и партнера Олега Филиппова .
Генерируемый код обычно не идеален и чаще всего не с первого раза решает поставленную задачу, но обычно быстро исправляется самой нейросетью. Opus 4.5/Sonnet 4.5 склонны подстраиваться под стиль примеров кода самостоятельно, а применение правил для агентов в виде системных инструкций/памяти и т.д. обычно дает положительный результат сразу же.
3. Метаданные и формы - конкретно Opus 4.5/Sonnet 4.5 в агентских режимах прекрасно понимают структуру выгрузки конфигурации в файлы и легко ей оперируют, правя xml и bsl. К сожалению, создание объекта метаданных/формы с нуля затруднено и нейросети часто отказываются это сделать. Но наполнить новенький объект/форму реквизитами, их связями, расположить и настроить их в соответствии с дизайном - не отказываются. Иногда бывают ошибки, самостоятельно исправляемые нейросетью.
4. Отчеты - макеты тоже знает, может корректно править. СКД редактирует только в путь, в основном верно сразу (ваншот) ну и быстро исправляется, если что не так. Что-то добавить, документировать, отрефакторить - прекрасно.
5. Анализ кода и логов.
По коду: можно взять модуль или его кусок и честно сказать машине “объясни, что здесь вообще происходит, где здесь может быть больно и на что надо обратить внимание”. В ответ обычно получаем краткое человеческое объяснение, и интересные гипотезы.
По логам: я тут частично процитирую пост коллеги Артема Бычкова, и очень рекомендую почитать его целиком.
“Gemini и без моих наводок приходит к выводу, что циклы не подходят, и предлагает найти нужные узлы через XPath — это будет гораздо быстрее, т.к. поиск по сути на голом C++ (на libxml). Круто, а я об этом и не подумал!
Gemini пишет код → скриптами загружаю в ИБ → запускаем процесс → проверяем память в Grafana (дашборды которой тоже настроил с gemini) → проверяем тех. журнал → и с первой же попытки утечки пофикшены. Ну и куда без супервизии — решение со своей стороны еще раз детально проверил.
Секундомером не замерял, но ускорение x2 получил точно. Еще и в параллели занимался другой задачей.”
6. Генерация тестов - если у нас есть на то желание, нейросеть умеет сгенерировать набор тест-кейсов: типовые сценарии, граничные значения, отрицательные случаи “пользователь сделал всё неправильно, что тогда”. Для покрытия кода тестами есть прекрасная работа от Алексея Корякина и Артура Аюханова .Это “MCP‑сервер, который подключается к вашему проекту 1С:Предприятие и предоставляет ассистенту команды для сборки и запуска тестов YaXUnit”.
Надеюсь, что в ближайшие полгода, с развитием мультимодальных LLM, мы получим и сценарное тестирование любой сложности логики на любом UI, включая 1С.
В чем работать с ИИ - рекомендую обзорную статью Олега Филиппова о агентах/IDE.
Итого:
Количество ваншотных генераций: дал ТЗ, получил свои 100+ строк нового/измененного кода, который сразу же заработал как надо, сейчас порядка 30%. Чем меньше требуемый код, тем выше шанс получить валидный результат с первого раза.
В используемом нами пайплайне, который можно описать как "подготовка ТЗ -> генерация кода -> тестирование", общий рост производительности труда как минимум троекратный.
Спасибо за внимание, с вами был Петр. Пишу об ИИ в 1С на канале https://t.me/yellow_ai_vibe , подписывайтесь, чтобы меньше работать и больше отдыхать! (это шутка, обычно когда разработчик/аналитик понимает, как он много может теперь создать, они начинают творить просто невероятное количество вещей, до которых раньше не доходили руки).
Комментарии (19)
mgis
12.12.2025 03:13У меня возник другой риторический вопрос когда я узнал про вайб-кодинг и ИИ.
А зачем мне вообще 1С, на котором ИИ пишет пока еще весьма посредственно, если я могу использовать ЯП которые ИИ знает как свои пять пальцев (которых у него конечно нет).
И вот в 2025 году, начиная свой новый проект, имея 10+ лет опыта в 1с, и будучи сеньором, внимание, я выбираю стек: FastApi/SQLAlchemy2/Pydantic/Quasar/Vue/Ts.
И на этом стеке мне за 3.5 ИИ релизит готовый продукт который не стыдно показать. Внимание полностью на open source стеке. Модели для кодинга использовал Gemini + Claude.
К чему я подвожу? Мне кажется если 1С сейчас быстренько не проснется и не адаптирует свои IDE, которые у нее морально устарели (в том числе и EDT ) под новые реалии, то они потеряют очень большую аудиторию, которая восторженно пойдет решать бизнес-задачи во всяких там Antigravity и упаси боже в Cursor-ах .
DAC Автор
12.12.2025 03:13Знаете, коллега, вы во многом совершенно правы, ну кроме того, что ИИ на 1С пишет посредственно - уже точно так же пишет, как на Java там и т.д (я тут в реальном времени наблюдаю).
А продукты, способные отожрать у 1С какую-то долю рынка, действительно можно делать быстрей. Но ведь это для условного "МойСклад" тоже ведь работает. Очень много софта в вебстеке куплено 1С, ну не используют они 1С:Предприятие и ладно.
Для самой фирмы 1С - были многолетние периоды, когда отдел разработки ПО для бизнеса и близко не приносил той прибыли, что приносила дистрибуция софта, ну так снова такой будет :)
"1С сейчас быстренько не проснется и не адаптирует свои IDE, которые у нее морально устарели (в том числе и EDT ) под новые реалии, "
ну они вон 1С:Напарник выпустили и продвигают. Он конечно простенький, но лет через 5 вполне возможно будет на каком-то достаточном уровне.
gybson_63
12.12.2025 03:13В 2015 году и в 2005 году тоже уже существовало программирование. И где эта огромная куча конкурентов 1С собранная из "hello world"-инструментов?
andyblaster
12.12.2025 03:13Можно для тупеньких и непрогрессивных какой-нибудь конкретный пример решения технической проблемы? Типа найти потерянную копейку перед закрытием месяца в кастомных документах. Или написать обработку переноса остатков из легаси. Или определить причину появления дублей номенклатуры после недавно добавленной интеграции.
Что-нибудь знакомое, короче. Показать фактическую ошибку в коде, как она была исправлена и какой промпт надо было написать. Наверняка в практике недавно было что-то небольшое?
DAC Автор
12.12.2025 03:13https://t.me/yellow_ai_vibe/63 + два следующих поста
и еще https://t.me/yellow_ai_vibe/76andyblaster
12.12.2025 03:13В постах ни исходная ошибка/проблема, ни результат исправления не описаны. В основном, там свидетельства работы нейросетей, но непонятно, над чем идет работа. Мне хотелось бы сравнить ручную правку от классического измышления над алгоритмом с альтернативным результатом работы генеративных механизмов.
maxunov95
12.12.2025 03:13https://t.me/yellow_ai_vibe/13
хороший видос получился, можно сказать вдохновился им
andyblaster
12.12.2025 03:13В видосе опять показан только процесс, без результата. Все заканчивается на паре десятков синтаксических ошибок и обещанием переделать и сделать тесты.
Ок, вы озвучили потребность, показали промпт, спасибо. А где можно посмотреть результат этой интеграции?
DAC Автор
12.12.2025 03:13Обычно это всё внутренние данные, подпадают под коммерческую тайну :)
На учебном демо-примере показывать - тоже такое себе.
Вы просто попробуйте самостоятельно воспроизвести процесс на чем-то не очень сложном, но из реальной вашей работы. Я уверен, что всё будет хорошо - только возьмите пожалуйста Opus 4.5 и ничто другое не надо. Уж очень он хорошо знает 1С в сравнении с остальными.
andyblaster
12.12.2025 03:13Другой момент, что пример из демонстрации не показательный. Интеграция 1С с UDS уже есть в интернете, плюс еще 60 других с иными системами. Во-первых, нейросеть могла на них учиться, и результат ее работы ближе к повторению, чем к изобретению через анализ. Во-вторых, зачем писать интеграцию с нуля даже через нейросеть, если она уже есть? Прикрутить подсистему к ERP вместо Розницы легче, чем исправлять галлюцинации.
maxunov95
12.12.2025 03:13Справедливо) Мне кажется тут ещё нужно учесть тот факт, что тема использования ИИ в разработке на 1С достаточно новая чтобы делать обучающие материалы бесплатными => выкладывать реальные пошаговые решения "бери за пример и делай прям сейчас" будет иметь смысл когда уже это станет чем-то более обыденным) Тем не менее, хоть на видео и не показано идеального пайплайна от проблемы до решения, намеки на него всё же присутствуют, и тут как у кого фантазии хватит додумать как это применить на собственных задачах)
Из моего опыта: применяю инструменты из статьи, успешно ли - ну экономлю в половине случаев несколько часов в месяц (кстати про возможное ускорение в x2-x3 раза не верю совсем пока что, особенно когда за плечами лет 10 опыта разработки большую часть задач можно сделать самому быстрее гораздо). Всё очень сильно относительно - может быть только 1 база и подробный конфлюенс на все реализованные процессы, а может быть каждый день новый клиент и тогда человек с опытом явно быстрее сам вклинит новую логику именно туда куда нужно. Но чем чаще пытаюсь пользоваться инструментами, тем шире становится спектр их применения, особенно если учесть кейс когда ты и аналитик и архитектор и программист и тестировщик и что-то на сайте надо запилить)
gybson_63
12.12.2025 03:13Для успешной разработки ИИ надо предоставить что-то очень похожее на технический проект. Такой проект составляет обычно человек с весьма большой зарплатой и потому таких людей даже в человеческой разработке почти нет. Откуда они вдруг возьмутся с приходом ИИ мне не ясно.
Для меня скорость написания промпта и кода сейчас сопоставимы. Даже скорее я сам быстрее и лучше сделаю.
acsent1
12.12.2025 03:13Так называемая проблема холодного старта. Когда чтобы начать задачу нужно изложить весь контекст по ней в виде промптов ибо он есть только в голове. Сама мысль об такой писанине напрягает.
Еще есть проблема когда примерно прикинул как задачу решать в голове, пытаешься сделать через ИИ, а он ... делает не так
saag
Обновлять ИИ корректно научился?
DAC Автор
Вы про обновление доработанных конфигураций? Если да, то я не пробовал и от других тоже не знаю :)