Скоро! AI: рабочий процесс [Алексей Лапицкий]

[EGround]

Складчина: 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
• Правила и границы
  • AGENTS.md / CLAUDE.md
  • Проектные правила
  • Что агенту трогать нельзя

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.

Автор Алексей Лапицкий

• 30+ лет в IT, 20+ лет в разработке на 1С.
• Ведёт YouTube-канал «Лапицкий, что не так с этим кодом?» и Telegram-канал о разработке и работе с AI.
• Более 8 000 подписчиков YouTube-канала, более 3 000 — Telegram-канала.

Цена 3990 руб.

Материал «AI: рабочий процесс [Алексей Лапицкий]», возможно, скоро появится на EGROUND.
Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.