AI: рабочий процесс

4 участника

О чём курс

Курс представляет собой практическое руководство по внедрению искусственного интеллекта в ежедневную работу разработчика 1С. Многие специалисты сталкиваются с тем, что нейросети выдают убедительные, но неработоспособные фрагменты кода, которые не учитывают специфику конкретной конфигурации. Основная причина таких неудач кроется не в ограниченности моделей, а в отсутствии системного подхода: нейросеть не видит контекст проекта, не знает метаданных и не имеет четких границ для выполнения задачи. Данный курс помогает преодолеть эти барьеры, обучая созданию полноценного рабочего контура, который превращает использование AI из эксперимента в надежный инструмент разработки.

Программа курса ориентирована на разработчиков 1С, которые уже пробовали применять нейросети, но не смогли выстроить эффективную систему, а также на тех, кто только планирует начать работу с AI. Обучение построено по принципу «AI First», но с сохранением полного контроля за человеком: агент берет на себя механическую работу по исследованию проекта, написанию кода и запуску проверок, тогда как инженер принимает ключевые решения, оценивает бизнес-смысл и проверяет логику изменений. Вы научитесь подготавливать контекст, фиксировать требования в спецификациях, настраивать рабочую среду и проводить задачу от идеи до проверенного результата в тестовой базе.

Курс не является теоретическим обзором нейросетей или обучением программированию на 1С с нуля. Это прикладной интенсив, где каждый урок подкрепляется практическим заданием. Вы начнете с установки инструментов и уже на первом занятии примените их к реальной задаче. В результате обучения у вас сформируется повторяемый маршрут работы, настроенная среда разработки и навык самостоятельной проверки кода, созданного AI. Вы научитесь использовать современные редакторы, AI-агентов, голосовой ввод и MCP-серверы для 1С, что позволит значительно ускорить процесс разработки, сохранив при этом высокое качество и предсказуемость результата. Это идеальное решение для тех, кто хочет перестать бороться с «галлюцинациями» нейросетей и начать использовать их как мощный рычаг для профессионального роста и повышения продуктивности.

Программа обучения

  1. Контекст проекта
  • Проект и контекст
  • Объекты разработки
  • Правила проекта
  • Проверка результата
  • Правила и границы
  • AGENTS.md / CLAUDE.md
  • Проектные правила
  • Что агенту трогать нельзя
  1. Спецификация
  • Навыки и скиллы
  • Работа с задачей
  • Спецификации: от идеи до архива
  1. Изменения в коде
  • Редакторы и AI-агенты
  • Cursor · VS Code
  • Claude Code · Codex
  • Голосовой ввод
  1. Проверка в 1С
  • MCP-серверы для 1С
  • Код и метаданные
  • Проверка синтаксиса
  • Документация и шаблоны
  1. Память проекта
  • Сохранённые решения
  • Архив спецификаций
  • Memory Bank
  • Выводы для следующей задачи
  1. Дополнительные инструменты:
  • Docker
  • Git
  • GitHub
  • npm
  • Python
  1. 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
  1. 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
  1. Практическое применение инструментов:
  • 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.
Складчина создана 26 августа 2026 г. · описание обновлено 3 сентября 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Другие материалы автора 1

АЛ Алексей Лапицкий Все материалы
1 303 ₽ 3 990 ₽