AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
213 subscribers
18 photos
1 video
3 files
24 links
Личный тех-блокнот: ИИ, 1С и всё вокруг.
Поток мыслей - без ai-слопа и продажи услуг.

Автор: @ArtemBychkov
Архитектор в "Хомнет Консалтинг".
Бэкграунд: java-dev, руководитель корп. проектов.
Download Telegram
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Почему-то хайп от AI IDE проходит мимо самого очевидного - VS Code с GitHub Copilot Прайс за запросы, как в старые добрые времена в Cursor: подписка $10 за 300 запросов, причём Claude Sonnet 4.5 тарифицируется как 1 запрос (в Cursor было x2). А Haiku так…
Новое в VS Code + Copilot:

Реализовали запуск Claude Code прямо из чата в рамках Copilot-подписки. Тарификация стандартная: одно сообщение = 1 запрос из лимита подписки (300 запросов за 10$).

Самое интересное: у Claude Code внутри нет ограничений контекста в 128к, и он может спавнить субагентов, которые не тарифицируются! Я даже переспросил разраба этой интеграции в твиттере - он подтвердил.

Родных субагентов теперь можно запускать параллельно.

Появился индикатор заполнения контекстного окна. Из минусов: видно, что у большинства моделей окно пока обрезано до 128k, но обещают исправить (для 5.2-codex уже 200+).

Copilot CLI тоже прокачали для запуска "флота" субагентов - теперь используют SQLite в качестве общей базы задач.

В VSCode Insiders реализовали отправку сообщений работающему агенту и добавили хуки (Codex, блет, где хуки?) + более тесную интеграцию с copilot cli.
👍8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китайский Seedance 2.0
Впечатляет
🔥4😁1😎1
DeepSeek v4

Слухи: релиз на следующей неделе, возможно уже завтра. Вероятно ренейминг в DeepSeek Model1.

По вбросам - первая открытая модель, которая составит реальную конкуренцию (а где-то и превзойдет) проприетарные топы от google, anthropic и openai.
Контекстное окно - 1 млн токенов, сильный упор на кодинг.
Насколько все это правда - узнаем совсем скоро

Kimi K2.5 Thinking

Видимо, новый фронтир среди открытых моделей для кодинга в 1С.
По не-1сным отзывам и некоторым бенчам она обходит GLM5. Лично погонял в чате instant-версию: знания по 1С у нее ощущаются более полными и глубокими, чем у GLM. Но надо тестить.
🤩5👍4🤝2
Gpt? Opus? Напарник?

Пфф

Соратник
😁8👍5🔥3🥴1
В эти выходные пройдет партнерская конференция 1С. Будут доклады про инструменты и агентский режим 1С:Напарника.

Сам Напарник меня сейчас мало интересует, а вот про инструментарий любопытно послушать.

Может подвезут MCP для форм и метаданных? Насколько я знаю, планы на такой инструмент у 1С были.
👍8🔥4😁2🎉2🥴1
С октября пилотируем инструмент, похожий на клешню, но специализированный под 1С, а именно под конкретное отраслевое решение.

Черновую версию я накидал за выходные на FastApi и React + еще столько же на гайдлайны и документацию. Плюс с октября прикрутили еще ряд доп инструментов. (скиллы + скрипты, раги (по документации, не по коду), mcp).

Техническими деталями и методологией пока не делимся.

Некоторые результаты:
- По многим вопросам, включая саму разработку по ряду задач, аналитики справляются в одно лицо без разработчика.
- Младшие разработчики закрывают ряд сеньорских задач.
- Ввиду отраслевой специфики наши методологи на коробочных решениях много работают с метод. кейсами в экселях - так вот по отзывам методологов они получили ускорение вплоть до x10 при работе с экселем (сверка, нормализация, создание новых книг и тд )
- Планировали взять аналитика-эксперта по домену финансовой отчетности, но комбайн из специализированного субагента + RAG по документации + еще пару mcp его полностью заменил

Причем от некоторых решений младших разрабов и аналитиков "я охерел просто" - насколько круто и элегантно это было сделано - например, динамическая замена типа ячейки в таб доке для различения пустой и незаполненной даты. Доходило до того, что я лез в историю их чатов, смотрел, как именно они к этому пришли, и сам на этом учился. (Вова, Женя, привет)

Но не должно сложиться впечатления, что это такая вундервафля, которая ускорит любого программиста и аналитика - не слушайте цыган, которые заявляют что любой фаундер/домохозяйка себе saas навайбкодит. У нас сильные аналитики (не "передасты"), а все младшие программисты уже со спецами по платформе, и вот именно такая синергия и дает буст от ИИ. Т.е. например, у аналитиков должна быть база по разработке на платформе и хорошее критическое мышление, чтобы не каждое предложение от ИИ тащить в задачу.

С точки зрения безопасности:
- все крутится на отдельных виртуалках,
- базы 1С используем только тестовые
- в метод. кейсах также нет перс. информации.
- ручное ревью сложных задач, когда код пишет аналитик/младший разработчик
👍64🔥2
Алексей Корякин
Photo
Просто лучшая новость для экосистемы ИИ в 1С

Сейчас ИИ при разработке на 1С как слепой котенок: разработать может, а проверить что сделал - нет.
Петля обратной связи не закрывается, агент не может работать автономно, эффективность относительно популярных языков и фреймворков низкая. И решение этой фундаментальной проблемы в анонсе от Алексея Корякина.

Бусти Алексея: https://boosty.to/alkoleft
🔥11
va-ai-docs.zip
172.9 MB
Несколько месяцев назад делал агента-ассистента по Vanessa Automation.

Выкладываю документацию, которую собрал и структурировал для него - может кому пригодится как база знаний для своего агента.

Что внутри архива:

MainHelp - пользовательская справка VA (версия 1.2.041.1). 16 глав, 166 markdown-файлов.

steps-lib - библиотека всех 1116 шагов VA, index → detailed index → steps.json
Шаги по-моему брал из репо ванессы 1.2.042

examples - 417 готовых .feature файлов:
- https://github.com/IRPTeam/IRP — 320+ тестов
- ERP - feature-файл для типовой ERP
- УХ 3.2 - 96 тестов для "Управление Холдингом"

Размер архива обусловлен 900+ скриншотами в документации ванессы.
P.S. Если нарушил чьи права - напишите в личку.
👍11🔥9
Как оплачивать chatgpt, claude из РФ?

Я решил собрать в одном месте популярные способы оплаты ai сервисов из РФ.

Уточню, что это не реклама и я не получаю ни рубля с упоминания этих сервисов. Все эти сервисы могут обмануть, так что покупайте на свой страх и риск.

Какие способы вообще существуют?

1. Купить уже оплаченный аккаунт

Как это работает?

Продавец оплачивает аккаунт со своей карты и перепродает на площадках. Какие есть минусы?
Сервис (chatgpt/claude) может увидеть, что пачки аккаунтов оплачиваются с одной карты (такого продавца) и может забанить такие аккаунты из-за нарушения terms of use. Я точно знаю, что такие аккаунты Claude банятся, поэтому не рекомендую их покупать.

Площадки для продажи подобных аккаунтов:
Funpay
Playerok
Platiru
GGSel
smartaipack

У Chatgpt есть business ($25) и plus ($20) аккаунты.
У business аккаунтов сейчас есть возможность зарегистрировать акк с бесплатным промо периодом на первый месяц. Для этого необходима иностранная карта и рандомный адрес вашего бизнеса.

На таких площадках можно так же встретить chatgpt аккаунты, которые продаются очень дешево - 100-500р.
Как такое возможно? У Chatgpt есть региональные промо акции, когда дается 1 месяц бесплатного использования. Продавцы находят такие способы и потом перепродают аккаунты.
Эти аккаунты могут баниться, но пока что есть возможность покупать новые акки.

2. Gifts

У Claude есть возможность приобрести gift подписку и подарить другу. Как итог - находятся люди, которые скупают такие гифты и потом перепродают. Тут тоже стоит упомянуть, что Claude может забанить такой аккаунт, так что будьте осторожны

3. Приобрести банковскую карту и оплачивать самостоятельно

Тут есть два вида карт: виртуальные от классических банков и виртуальные одноразовые

1) Карты от классических банков
Как это обычно работает?
Вы оплачиваете услугу, отправляете пакет документов, спустя несколько дней получаете доступ к личному кабинету в одном из банков стран СНГ и инструкции по пополнению.
Тут стоимость разная, обычно от 10к до 30к руб и выше. У некоторых банков может быть комиссия за оплату и пополнение.

2) Карты виртуальные

Оплачиваете карту и пользуетесь. Тут везде есть комиссия за пополнение/оплату/выпуск карт

Список таких сервисов с картами:
Chocopay
Wanttopay
Usa virtual cards
Exnode
Cardkazz
Bybit
5kartru

Ещё раз повторю, что все эти сервисы стоит использовать на свой страх и риск. Всегда есть возможность получить забаненный аккаунт, а в некоторых случаях и заблокированный банковский счёт. Не все виртуальные карты подходят для оплаты за chatgpt/claude.

Я сам давно пользуюсь картой одного из сервисов из списка выше и оплачиваю через нее все зарубежные покупки.

Расскажите в комментах, чем пользуетесь вы?

Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍61
DeepSeek v4🔥

Бенчмарки, карточка модели: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro#deepseek-v4-pro-max-vs-frontier-models

По бенчам SOTA среди открытых моделей, чуть хуже чем Opus-4.6, GPT-5.4

API:

https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

Контекст: 1 млн

V4-Flash: in $0.14 / cache hit $0.028 / out $0.28

V4-Pro: in $1.74 / cache hit $0.145 / out $3.48
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Photo
Доступна в web: https://chat.deepseek.com/

Бегло проверил на знания 1с: хуже, чем kimi 2.6 и glm 5.1

Например вот такие перлы выдает:

МенеджерВТ.Таблицы.ВТ_Продажи.Индексы.Добавить("Контрагент");
😢5🤔1
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Photo
Несколько мыслей по DeepSeek v4:

Я в отпуске, полноценно потестить не могу, но по тем тестам что я провел и почитав аналогичные мнения - в кодинге и в агентных кейсах DeepSeek уступает и Kimi 2.6, и GLM 5.1.

Но текущие войны бенчмарков это все-таки больше хайп, т.к. все равно не сейчас, так через полгода-год китайцы будут уровня opus 4.7-gpt 5.4, что уже вполне приемлемо для большинства задач.

Куда важнее вопросы  фундаментальной архитектуры,  и вот здесь киты как раз "впереди планеты всей" и являются ориентиром для других китайских лаб. Ведь не будь DeepSeek v3, то мы не увидели бы и Kimi, и Glm (по-крайней мере в их текущем виде)

И тут 2 важных момента: переезд на чипы Huawei (=снижение дефицита компьюта и роста цен), а также новая архитектура сжатия KV-Cache в 10 раз. То есть грубо при том же размере RAM можно вместить 10 пользователей вместо одного.

И нет сомнения, что на этой архитектуре мы в недалеком будущем получим еще более крутые открытые модели, которые конечно будут лучше текущего DeepSeek. То есть в краткосрочной перспективе v4 выглядит не так впечатляюще как хотелось бы, но фундаментальный вклад для всех, и в том числе для нас - обычных консьюмеров - гораздо важнее, тк это как минимум удешевит компьют, а то в последнее время видим обратную тенденцию.

DeepSeek кстати уже анонсирует значительное снижения стоимости API во втором полугодии, после запуска новых нод на Хуавеях.
👍8