Курс 1С и AI: как реально ускорять работу, а не играться с чатом

Name: Курс 1С и AI: как реально ускорять работу, а не играться с чатом
Price: 2128 RUB
Availability: PreOrder

25 участников

НГ Автор Николай Габур

О чём курс

Вы внедрите нейросети в разработку на платформе 1С, используя инженерный подход: передадите контекст проекта, точно сформулируете задачи, поработаете со специализированными редакторами и верифицируете результаты, чтобы защититься от ошибок и галлюцинаций моделей.

Автор рассматривает полный цикл разработки с применением AI: от декомпозиции требований и составления технического задания до генерации кода модулей, подготовки отчётов и проведения код-ревью.

Кому подойдёт

Действующим разработчикам 1С, планирующим ускорить выполнение задач и автоматизировать рутинные операции.
Начинающим программистам 1С, которые хотят с самого начала выстроить рабочий процесс с применением современных инструментов.
Тимлидам и техническим лидерам, внедряющим AI-практики в стандарты разработки команды.

Для прохождения необходимо базовое понимание разработки на 1С или обучение этой специальности. Работа с AI объясняется с нуля.

Что внутри

Программа охватывает выбор и настройку рабочего окружения, включая связку конфигуратора или 1C:EDT с внешними AI-редакторами (Cursor, Cline, Claude Code) и системой контроля версий Git. Детально разбираются принципы подготовки контекста: передача метаданных, структуры задач и фрагментов конфигурации.

Значительная часть материалов посвящена протоколу MCP (Model Context Protocol), позволяющему подключать базы знаний проекта напрямую к языковым моделям. Рассматриваются написание модулей, алгоритмов и обработок, методы ревью сгенерированного кода, а также создание собственных агентов для автоматизации повторяющихся сценариев.

Материалы курса

В составе курса предусмотрены дополнительные практические материалы:

шаблоны промптов под типовые задачи 1С;
готовые наборы правил (rules) для Cursor и других редакторов с учётом специфики платформы;
пошаговый чек-лист проверки и тестирования сгенерированного кода;
стартовый набор инструкций и материалов для подключения MCP;
шаблон технического задания и PRD для постановки задач;
обновления по мере выхода новых моделей и инструментов.

Программа обучения

AI в 1С без магии: что реально помогает, а где легко ошибиться
- Что такое языковые модели простыми словами
- Контекст, токены, температура — почему важно на практике
- Что AI умеет хорошо, где ошибается и почему нельзя слепо доверять
- Первые сценарии использования AI в задачах 1С
- На руках после модуля: чёткое понимание где AI экономит время, а где создаёт риски — личная карта применения AI в своей работе.
Какой AI-инструмент нужен 1С-разработчику под конкретную задачу
- Чем отличаются чаты, IDE, CLI и агентные сценарии
- Разбор Cursor, Claude Code, Cline, Gemini CLI, EDT, Ollama и других
- Как выбирать инструмент под конкретную задачу
- Российские сервисы и альтернативы без VPN
- На руках после модуля: собственная таблица «задача → инструмент» под реальные сценарии: анализ, ТЗ, код, review, автоматизация.
Твоё рабочее место 1С + AI: конфигуратор, редактор, Git и порядок в проекте
- Как подготовить рабочее место под 1С + AI
- Настройка AI-редактора и организация структуры файлов
- Зачем Git особенно важен в AI-разработке
- Связка: Конфигуратор + AI-редактор + рабочие материалы проекта
- На руках после модуля: настроенная рабочая среда — конфигуратор + AI-редактор + Git, готовая к реальным задачам.
Как ставить задачу AI в 1С, чтобы получать не красивый ответ, а рабочую заготовку
- Как устроен хороший промпт
- Ограничения, критерии качества, формат ответа
- Шаблоны промптов под типовые 1С-задачи
- Мета-промптинг: AI улучшает свои же инструкции
- На руках после модуля: личный шаблон постановки задачи для AI — применяешь в реальной работе сразу после занятия.
От хотелки к ТЗ: как через AI раскладывать 1С-задачу в понятную систему
- Как использовать AI для анализа требований
- Как декомпозировать задачу и превращать идею в ТЗ
- Как проектировать структуру решения и логику реализации
- AI на этапе архитектуры, а не только кода
- На руках после модуля: готовое ТЗ по реальной задаче из своей работы, разложенное через AI — структура, логика, этапы.
Контекст решает: как подготовить проект, чтобы AI понял реальную 1С-задачу
- Почему контекст напрямую влияет на качество результата
- Как подготавливать код, примеры, метаданные и вводные данные
- Как сокращать ручную работу по сборке контекста
- Как сделать так, чтобы AI понимал задачу ближе к реальности проекта
- На руках после модуля: шаблон подготовки контекста под свой проект — код, метаданные, вводные — готово к работе с AI.
MCP для 1С: подключаем знания проекта — AI отвечает точнее
- Что такое MCP простыми словами и зачем он нужен
- Как MCP помогает работать с метаданными, кодом и знаниями
- Готовые сценарии использования MCP в задачах 1С
- Усиление AI не словами, а подключением нужных источников
- На руках после модуля: подключённый MCP под свою конфигурацию — AI видит структуру проекта и отвечает на порядок точнее.
AI и 1С-код: как писать, дорабатывать и проверять без потери контроля
- AI для написания кода модулей, форм, обработок и отчётов
- Как дорабатывать и улучшать уже существующий код
- Review AI-предложений и доведение до рабочего состояния
- Работа с крупными конфигурациями без потери контроля
- На руках после модуля: чек-лист review AI-кода под специфику 1С — ловишь ошибки до того, как они попадут в базу.
Где AI реально экономит время в 1С, а где только усложняет работу
- Что такое AI-агенты и субагенты
- Когда полезны, а когда только усложняют процесс
- Какие рутинные операции можно автоматизировать
- Агентный подход в практических сценариях 1С
- На руках после модуля: список из 5+ рутинных операций в своей работе, которые уже автоматизированы через AI-агентов.
Свои AI-инструменты под команду и проект: MCP, автоматизация и рабочие сценарии
- Как подойти к созданию собственного MCP-инструмента
- Под какие задачи это особенно полезно
- Как встроить такие инструменты в рабочий процесс
- Направления автоматизации с наибольшей практической пользой
- На руках после модуля: прототип собственного MCP-инструмента или автоматизации под конкретную задачу команды.
Твоя личная система 1С + AI: от задачи до результата без хаоса
- Полный цикл: задача → контекст → решение → код → проверка
- Разбор реальной или приближённой к реальности задачи
- Как превратить знания курса в рабочую систему на каждый день
- План дальнейшего развития после курса
- На руках после модуля: полный рабочий цикл задача → контекст → AI → код → проверка, настроенный под твою работу. Система, которую используешь каждый день.

Складчина создана 31 марта 2026 г.

Теги курса

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.

Финальный взнос будет ниже, чем 28 700 ₽?

Влада Администратор сайта

Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.

Как я могу ускорить сбор складчины и уменьшить взнос?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.