#Приветственный пост

Я Дмитрий Салихов, разработчик в разных технологических стеках.

Самый большой опыт:
- в 1С более 10 лет
- ML, NLP, LLM и вот это все - 8 лет

Опыт идет именно в такой последовательности, то есть сначала я был 1С-ником, а потом перекатился в ML.

Сейчас медленно возвращаюсь к 1С, но уже с ML-опытом.

С первого взгляда кажется, что 1С индустрия застыла на уровне 2010-х годов, хотя уже видны ростки влияния ML и вайбкодинга.

Со второго взгляда кажется, что современный ML может перевернуть жизнь около 1С кардинальным образом - как разработчиков, так и пользователей.

Но уже в конце второго взгляда понимаешь, что все очень не просто.

Здесь, в этом канале, я буду делиться мыслями и наработками на тему того, как 1С сливается в экстазе с LLM.

(На фото я, разрабатывающий очередную фигню на 1С и Python)

Вайб-кодинг в 1С: можно ли писать код руками ИИ?

Статья о том, как использовать ИИ-агентов (Cursor, Claude Code) для генерации кода на языке 1С, самая базовая база для новичков.

На реальной задаче показываю весь процесс: от постановки задачи до получения рабочего кода.

Спойлер: что-то пошло не так
• Агент придумывает несуществующие методы API
• Агент не знает специфику конкретной конфигурации

📖 Читать: https://telegra.ph/Vajb-koding-v-1S-chast-1-11-29

#вайбкодинг

#1C_Code_Bench

Запустили 1C Code Bench — первый открытый бенчмарк для оценки того, как LLM-ки пишут код на 1С.

20 задач из реальной практики: запросы, табличные части, регистры, движения документов. Всё автоматизировано — подставляем код от модели в обработку, компилируем, прогоняем тесты.

Пока лидирует Claude Sonnet 4.5 с 70% успешных решений, GPT-5 внезапно на последнем месте с 30%. Базовый синтаксис модели освоили, а вот виртуальные таблицы регистров и специфику объектов платформы — пока не очень.

Код открыт, задачи можно добавлять — приглашаю контрибьютить.

🔗 https://1cbench.github.io/ - сайт проекта
🔗 https://github.com/1cbench/bench - github проекта
📱 https://t.me/onec_code_bench - канал проекта

Вайб-кодинг в 1С, часть 2: как победить галлюцинации

В прошлой части я показал проблему: ИИ уверенно генерирует код с несуществующими методами типа ЗаписатьФайл() для FTPСоединения.

Почему так? 1С — не самая популярная тема в обучающих данных, поэтому модель "додумывает".

Решение: MCP-сервер с документацией
• Подключаем к агенту реальную документацию платформы 8.3
• Модель проверяет методы перед генерацией кода
• Галлюцинации уходят

В статье:
• Что такое MCP и как это работает
• Пошаговая интеграция в Cursor
• Результаты: код, который как минимум компилируется

📖 Читать: https://telegra.ph/Vajb-koding-v-1S-chast-2-kak-pobedit-gallyucinacii-12-27

Пасхалка: ключик от моего MCP-сервера
d7ZOIpU5nxZnXVE3TDpO2dvY5culQEs4ot299kvjJBU