Курс 1С и AI: как реально ускорять работу, а не играться с чатом [Тариф Самостоятельный] [Николай Габур]

[Bot]

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.

10. 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.
11. 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.