Разработка на 1С с AI-агентами [infostart] [Александр Свойкин, Александр Лещинский]

Складчина: Разработка на 1С с AI-агентами [infostart] [Александр Свойкин, Александр Лещинский]

Этот курс — про системную работу с AI-агентом. Многие знают о возможностях ИИ и эпизодически им пользуются, но время по-прежнему уходит на типовой код, поиск ошибок, разбор чужой кодовой базы и рутинные доработки.

Главное, что вы освоите:

• Постановку задач AI-агенту и передачу контекста проекта — через spec, AGENTS.md и собственные Skills
• Решение реальных задач 1С с агентом: расширения, HTTP-сервисы, интеграции, доработка форм
• Расширение возможностей агента через MCP и автоматическую проверку результата тестами YAxUnit

Кому подойдет:

Курс будет полезен опытным специалистам 1С, которые хотят получать практический результат от работы с агентами. Не 50 на 50, а так, чтобы все ТЗ трансформировались в код, написанный агентами.

С языком 1С LLM обучена хуже, чем на остальных языках. Например, написать сложный отчет на СКД правильно с первого раза агентом почти невозможно. Да и написанный код не всегда будет подходить под стандарты фирмы 1С.

Мы не будем говорить о базе работы языковых моделей — этой информации полно в интернете. Мы будем говорить о том, как дорабатывать это в 1С.

Преимущества курса:

• Только живые вебинары
  Восемь занятий с авторами курса дважды в неделю: разработка идёт прямо на глазах, вопросы задаются сразу, а не в комментариях под записью.
  
  
• Собственные инструменты агента
  Skills, правила репозитория, MCP-сервер над 1С — вы не просто пользуетесь чужими инструментами, а делаете свои под свои задачи.

• Инженерный процесс, а не «магия ИИ»
  Задача, design, spec, план, реализация, review и проверка — вы научитесь принимать результат по проверке в 1С, а не по бодрому отчёту агента.
  
  
• Задачи из реальной работы
  Загрузка цен поставщиков, доработка сложной формы, обмен между УТ 11 и БУХ 3 через Kafka, HTTP-сервис в расширении — то, с чем вы сталкиваетесь каждый спринт.

В результате прохождения вы сможете:

• Разрабатывать в 1С вместе с AI-агентом
  Научитесь ставить агенту задачи и передавать контекст проекта так, чтобы получать рабочий результат, а не бесконечно исправлять сгенерированный код
  
  
• Делегировать агенту полноценные задачи
  Не только генерация отдельных функций, но и разработка сервисов, интеграций и комплексных изменений существующих решений 1С

• Расширять возможности агента под свои задачи
  Создавать Skills, использовать AGENTS.md и подключать собственные инструменты через MCP для работы с вашей 1С
  
  
• Встраивать автоматическую проверку
  Использовать тесты в агентном цикле: агент пишет код, запускает проверки, анализирует ошибки и корректирует решение

• Автоматизировать работу с тестовыми данными
  Научить агента анализировать метаданные 1С, готовить связанные данные и проверять результат автоматическими тестами
  
  
• Создать собственную среду агентской разработки
  Соберёте правила, Skills и MCP-инструменты в переиспользуемый набор для следующих проектов и всей команды

Программа курса

Модуль 1. Разработка в 1С с помощью ИИ

Урок 1. Первая разработка с AI-агентом
Какое ПО нужно и как с ним работать. Контраст Vibe-кодинга и SDD, минимальная обвязка, компактный SDD и грамотная работа с контекстом. По итогам урока вы напишете с помощью агента готовое расширение со стабильным результатом, которое можно использовать в работе.

Урок 2. Как ставить задачи AI-агенту
Погружаемся в особенности формирования спецификаций и проходим все этапы работы над задачей. Создаём собственные Skills и правила, редактируем уже созданные. На выходе — готовая рабочая конфигурация.

Урок 3. HTTP-сервис в расширении 1С: разработка через Superpowers
Подготовленный контекст: правила репозитория и skills. Superpowers как процесс: workflow выбирается до кода. Изоляция работы в feature-ветке, brainstorming на фактах выгрузки конфигурации, design, spec и план реализации. Вертикальные слайсы RED — GREEN — review, сквозная проверка внешним HTTP-клиентом и в Предприятии, merge и перенос процесса на следующую задачу.

Урок 4. MCP-сервер над 1С: работа агента с базой из чата
MCP SDK на TypeScript: минимальный сервер. Tools — те же ручки, снабжённые описанием для агента. Транспорт: stdio для локального сервера, Streamable HTTP для удалённого. Подключение сервера к клиенту через конфиг и демонстрация: агент создаёт заказ клиента из чата, без REST-клиентов и браузера.

Модуль 2. Инженерная разработка с ИИ

Урок 5. Доработка форм 1С с AI-агентом
Работа с графическими артефактами и особенности работы с интерфейсами. Программисты часто работают с изображениями, а LLM не всегда обрабатывает их корректно — разберём, как выстроить работу так, чтобы получать нужный результат.

Урок 6. Разработка интеграций в конфигурациях 1С
Правильная структура проекта под задачи интеграции и паттерны для успешной кодогенерации. Формат сообщения и контракт данных: как описать схему документа для агента, чтобы он сам сопоставил реквизиты. Подключение шины данных к обмену на примере Kafka: выгрузка из УТ 11, загрузка в БУХ 3.

Урок 7. Тестовые данные через MCP и проверка YAxUnit
Почему подготовка тестовых данных — самая дорогая часть проверки. YAxUnit: что это за фреймворк и что он умеет. Агент раскручивает конфигурацию по выгрузке и сам находит цепочку объектов, наполняет базу из чата через MCP. Проведение как отдельная операция контракта: без движений нет данных. Запуск тестов инструментом MCP и разбор jUnit-отчёта.

Урок 8. Создание собственного набора инструментов для агентной разработки в 1С
Почему артефакты, накопленные в одной папке, не становятся капиталом команды. Что может нести плагин: правила, skills, MCP-серверы, команды и хуки. Открытый стандарт Agent Plugins и почему для команды важнее переносимость. Сборка плагина из наработок курса, публикация репозиторием и подключение у второго разработчика. Версии, обновления и то, что нельзя выкладывать: секреты и локальные пути.

Итоги курса
Подведём итоги обучения, разберём ключевые достижения и ответим на оставшиеся вопросы. Завершение курса — не конец, а начало вашей работы с агентами в реальных проектах.

Цена 50000 руб.
Скрытая ссылка