Жёлтым по белому

Повторим эксперимент, только с вакансией для опытных программистов - https://chelyabinsk.hh.ru/vacancy/136262932

Долго думал (реально, несколько лет), но создал-таки канал про эксперименты над собой. Тут вообще ни про программирование, управление или какую бы то ни было работу. Только про себя. https://t.me/bodyscript_me

Сижу гадаю, сколько откликов завтра будет на вакансию. Опубликовали в пятницу вечером. На дворе - август, т.е. время жатвы (выпускники уже выпустились). Других стажёрских вакансий или совсем нет, или почти нет. Интересно интересно...

Сижу гадаю, сколько откликов завтра будет на вакансию. Опубликовали в пятницу вечером. На дворе - август, т.е. время жатвы (выпускники уже выпустились). Других стажёрских вакансий или совсем нет, или почти нет. Интересно интересно...

Снова ищу нулевых стажёров. Только очная работа в Челябинске, сорян. https://chelyabinsk.hh.ru/vacancy/136033047?hhtmFrom=vacancy_create

Инфостарт на этот раз очень быстро выложил видео выступления с конференции. Выступил я плохо, успел рассказать от силы половину. Наверное, поэтому и выложили быстро - говна не жалко 😁 Видео - https://vkvideo.ru/video-42867005_456241256 Текст - https://infostart.ru/pm/2751976/

Всех, кто трудится в сфере 1С, настойчиво призываю скорее внедрять ИИ в свою работу. Делайте максимум работы с помощью ИИ. Пишите код, составляйте ТЗ, проектируйте архитектуру, рассчитывайте планы проектов, отправляйте клиентам нейро-КП, анализируйте ошибки агентами. А то мне до пенсии ещё далеко.

Ребята из ИжТиСи опубликовали интересную статью на Инфостарте про ускорение обновления. Мне тема близка, я тоже решал такую задачу. Правда, другими способами. И до сих пор не собрался написать статью :). P.S. Только тсс, никому не говорите: я делал обновление после и вместо ИжТиСи :)

Давно не публиковал карту своих каналов, думаю пора. Тем более, она за последнее время поменялась. Итак: 1. Агрегатор Белокаменцева - лента всех каналов, сюда я пересылаю ссылки на все сообщения; 2. Другой 1С - рассказываю про работу своего отдела, проекты, решения, в т.ч. с содружестве ИИ; 3. Жёлтым по белому (вы сейчас здесь) - канал для программистов 1С; 4. Книжный стек - канал про книги и практику их применения; 5. Канал среднего уровня - тут очень неспешно пишется книга про управление; 6. Франч1ска - про работу по франче 1С, в основном публикую главы секретной книги "Продажная организация"; 7. Математика воли - тут пишется книга про силу воли; 8. 1С:Дичь - иногда смешные картинки с плохим кодом на 1С; 9. Бред программиста - неформат; 10. Профиль на Хабре - иногда пишу статьи; 11. Сообщество в ВК - там живут все видео и иногда пересылаю посты из разных каналов; 12. Канал в ютубе - те же видео, что в ВК; 13. Профиль в Сетке - вдруг буду искать работу или публиковать вакансии.

Собрал посты про ИИ и запулил на Инфостарт - вдруг хотите плюсики поставить. https://infostart.ru/1c/articles/2722007/ Судя по всему, в разделе "вайбкодинг" я плохо объяснил свою мысль. Прогнал через ИИ - он тоже с первого раза не понял. Мысль не в том, что вайбкодинг - это плохо, и не в том, что ИИ пишет плохой код. Мысль в том, что вайбкодинг усугубляет проблему пользы кода для бизнеса. Я понимаю, что это непонятно разработчикам, которые никогда не бывали на стороне бизнеса. В тексте упомянута моя старая статья "Суррогаты" - она и тогда, задолго до ИИ, была или непонятна, или отвергалась. Ну какой адекватный разработчик признает, что подавляющее количество кода, который он написал за свою жизнь, не принёс бизнесу никакой пользы? А какой адекватный разработчик вообще об этом думал? Заказчик платит - значит, польза есть. А остальное не важно. Так вот, вайбкодинг это "не важно" засовывает ещё глубже. И создаёт, с одной стороны, колоссальную проблему - пробиться через тонны вайбкода к бизнес-результату будет ещё сложнее. А с другой - колоссальную возможность для тех, кто умеет наносить бизнесу пользу. Такие люди, получив в руки ИИ, кратно повысят эффективность этой самой пользы. И свою зарплату, соответственно. А те, кто писал ненужный говнокод, а теперь будет делать это быстрее, пользы не получат. Вреда бы не получили - и то хорошо.

Небольшой ИИ-прорыв 🚀 - сделал прототип чтения файлов с чертежами и сборками. Задача: загрузить НСИ (номенклатуру, спецификации) в 1С из файлов. Файлов много, не лежат ни в какой БД. Просто файлы по папкам. Есть готовое решение для 1С, но оно плохо справляется. Поэтому решил попробовать через ИИ. На этот раз пришлось повозиться, т.к. часть контекста нейросети недоступна - API и документация к нему. И одна нейросеть не справилась, пришлось привлечь вторую. Работали втроём - я, DeepSeek и Qwen. Сначала бились с DeepSeek, но смогли прочитать только массу изделия. DeepSeek пытался меня убедить, что это уже победа, и надо обрадовать заказчика :) Я пошёл через Qwen, с нуля - тот добился чтения всех свойств быстрее. Но через час завис 😂. Пока висел Qwen, я отдал его скрипт DeepSeek'у - тот порадовался за способности Qwen, понял свои ошибки, и, конечно "немного улучшил скрипт конкурента". С DeepSeek, пока висел Qwen, мы дошли до чтения сборок - там лежит состав изделия. Потом очнулся Qwen, я ему показал полуфабрикат DeepSeek, тот тоже порадовался и кинулся улучшать. Долго не могли массу изделия прочитать, она как-то хитро там лежит. Работали втроём - они выдавали свои скрипты, я проверял, иногда давал им почитать результаты соседа. В итоге первым к финишу пришёл Qwen. Скрипт сделал универсальным, читает три формата файлов. Он же сделал пакетный режим - указываешь папку, он читает все файлы, и их свойства складывает в один json. Потом его можно читать в 1С. Время чтения не сравнивал с 1Сным решением, но по факту на 8 чертежей уходит 21 секунда, из них 2 секунды - на подключение к САПР (оно делается один раз, потом просто используется). Пойдём пробовать в 1С загрузить, и сравним с 1Сной читалкой чертежей. На этот раз было сильно интереснее, т.к. далеко не сразу всё получилось. DeepSeek несколько раз пытался сдаться, остановиться, бросить задачу (и вернуться к рисованию дашбордов или расчёту с/с). Но я не дал ему сдаться. Также, потребовалось больше работы от меня - реверс-инжиниринг (рассказывал нейросети, какие свойства есть в чертеже и каковы их значения), документация (в открытом доступе он её не нашёл, пришлось искать в файлах). Но получилось прикольно. Это уже решение другого класса, вроде бы.

Вы ж тоже ИИ интересуетесь

Живая демонстрация рисования дашбордов для 1С с помощью ИИ - https://vkvideo.ru/video-208482299_456239501 В фоне осталась небольшая обработка для 1С, которая с нужной периодичностью выгружает в файл json данные для дашбордов. Там всё просто - несколько запросов, каждый вываливает данные в таблицу значений, все таблицы сливаются в одну структуру, и она уже пишется в json. Т.е. файл становится чем-то вроде КХД. От дашбордов не требуется анализа за большие промежутки времени, поэтому запросы фильтруются по дате, либо по остаткам, либо по статусу. Короче, файлик небольшой получается. Архитектура получается простая. Дашборд - это готовая маленькая веб-страница, которая ничего не знает про 1С. 1С выгружает данные в файл, ничего не знает ни про какие дашборды. А компоновать конкретный дашборд может пользователь, понимающий, какие данные ему доступны.

Новый канал подвезли - там только про управление https://t.me/top_middle

Написали мы с ИИ расчёт себестоимости, который 1С не снился. На реальных данных клиента считает месяц за... Готовы? Точно готовы? За 2.5 секунды 😱🥳🔥😏🎊 Считает и прямые, и косвенные. 2-3 тысячи номенклатур в выпуске, среднее количество переделов - 6.3, максимум - 10. Мало того, ещё и структуру затрат сразу собирает. Т.е. на выходе мы имеем не только с/с выпуска, но видим: 1. Отдельно - "материальную" себестоимость; 2. Из каких материалов она сложилась - материалы собраны по всем переделам и положены в готовую продукцию; 3. Отдельно - видимо "косвенную" себестоимость; 4. И косвенная тоже разузлована: - отдельно, по статьям - что упало прямо на готовую; - отдельно, по статьям же - что пришло со всех полуфабрикатов. Короче, структура затрат - мечта. Собрано всё со всех переделов и положено на готовую продукцию. Отдельный бонус - структура затрат не по выпуску, а по реализации. Показывает с/с реализации, разложенную по структуре затрат. И всё это - за 2.5 секунды. Я сильно захотел уронить этот расчёт, и дал ему данные не месяц, а за год. Считает помесячно, передавая между месяцами остатки. Короче, всё как надо. Год считается за 35 секунд. Все расчёты выполнял на реальных данных. В 1С у клиента расчёт одного месяца идёт 15-40 минут.

Какая-то у меня ИИ-шизофрения. Один день пишу "ИИ нас не заменит, нечё ему в 1С делать". Другой - рассказываю про применение ИИ около 1С. У вас так же? Или не раздваиваетесь.

Про ИИ, который нас заменит. Часть 5 – инвестиции Главное же, что нас спасёт – родная фирма 1С и особенности её экосистемы. Если составить мировой рейтинг языков… Нет, не языков… Как сейчас правильно говорить? Сред программирования? Способов? Видов? Родов? 😊 Короче, если составить рейтинг, сколько человек и ресурсов вкладывается в развитие каждого ЯП и его окружение, потом этот рейтинг перевернуть вверх ногами, то наша любимая 1С окажется в топе. И это прекрасно. Развитие платформы 1С всегда сопровождали две оценки: отстаёт и идёт своим путём. Давайте сделаем очередной мем: 1С отстаёт своим путём. Есть области, в которых у 1С нет конкурентов – например, быстрая разработка бизнес-приложений для автоматизации. Это – свой путь. Не потому, что 1С нашла какой-то супер-пупер-секрет или собрала лучших гениев автоматизации. Просто 1С была сфокусирована на узкой области и не увлекалась абстракциями. А в делах общемировых 1С всегда отставала. Работа с СУБД – так себе, и по оптимальности, и по количеству доступных СУБД, и по возможности их добавить. Веб, клиент-сервер – да, многое получилось, но с отставанием лет на 10. А когда получилось – уже и не надо оно никому, на таком-то уровне. Ещё и за пределы платформы в итоге вылезли. Почему так? Потому что ресурсов всегда не хватало. Потому что платформа 1С – закрытый коммерческий продукт. Сколько есть денег у фирмы 1С, столько развития платформа и получает. И вот пришёл ИИ. В Больших отраслях в него вкладываются… Боюсь ошибиться. Ещё миллиарды долларов? Или уже триллионы? И как скорость развития? Успеваете освоить одну версию модели/агента, пока новая не вышла? А у нашей 1С, спасибо судьбе, таких денег нет. Поэтому такого ИИ, как в Большом мире, у нас не будет никогда. Даже примерно. И это просто замечательно. Будут какие-то ИИ, рождённые по тем же лекалам – отсталые, но лучшие в каких-то узких, наших, 1Сных задачах. Как мне думается, они будут не про программирование – скорее про анализ, пусть даже и кода/архитектуры. А большие ИИ в 1С не придут – нахрена бы оно им сдалось. Будут энтузиасты, которые и сейчас пытаются сову на глобус натягивать – используют модели Большого мира для программирования в 1С. Может даже обучать попытаются, или свою модель сделать. Это не первые бунты в 1С. Были уже всякие открытые платформы, плагины, альтернативные конфигураторы. И любители у всего этого были. Но мэйнстримом это не стало и не станет – таков мир 1С. Как ни старайся, как ни пыхти, лучшее в мире 1С создаётся только фирмой 1С. Посему, господа программисты 1С – возрадуемся. Есть все шансы, что наш тёплый, уютный, архаичный, патриархальный уголок ИТ останется в стороне от катка цивилизации. А ребятам из Большого мира, искренне: Удачи.

Про ИИ, который всех нас заменит. Часть 4 – вайбкодинг Это будет обидный текст. Обижайтесь, я не обижусь. В мире 1С всегда существовала одна проблема – программисты херачили код, который ничем не помогал бизнесу. Много кода, доработок, решений, продуктов, интеграций. Я как-то статью писал на эту тему (кажется, это было в другой жизни) - https://habr.com/ru/articles/344844/ Количество этого говнокода всё время возрастало. Были локальные снижения, связанные с изменениями стратегии разработки самой 1С – например, при переходе с УПП на ЕРП говнокод стал сложнее и дороже. Сыграли роль монолитность конфигурации увеличение стоимости разработки. Но в целом, если сгладить график количества говнокода – он уверенно рос. Если же построить график полезности кода для бизнеса – он тоскливо полз вниз. Такие вот забавные встречные ветры автоматизации: восходящий и нисходящий. Ой, какая интересная метафора наклёвывается – «пускать ветры автоматизации» 😊. И вот пришёл вайбкодинг. Всё больше энтузиастов, статей, обзоров, кейсов, хайпа… Что же даёт вайбкодинг в 1С? Говнокод можно писать быстрее. В десятки, сотни, тысячи раз быстрее. Ну, первый же вопрос – нахера? Писали говнокод руками, он бизнесу не помогал. Если написать говнокод быстрее, он поможет что ли? 😊 Конечно, приходит в голову мысль: ну говнокод, ну и ладно. Зато дешевле – вайбкодинг же стоит сущие копейки. Вот тебе и польза – с помощью вайбкодинга мы получим тот же результат (пусть и говнокод), только в разы быстрее и дешевле. Ой ли 😊. А чем дальше программист-то займётся? Навайбкодит за день то, что раньше делал за месяц, и что? Получит зарплату за 1 день и пойдёт дальше? Или останется до конца месяца наслаждаться лаврами и почестями? Хрена там, законы ИБД и Паркинсона никто не отменял. Программист будет вайбкодить весь месяц. Навайбкодит – отрефакторит. Или отвайбрефакторит – есть уже такое? Потом провайбтестирует. Навайбкодит тесты и систему тестирования – кому теперь нужны старые инструменты, вроде Ванессы? Все свои старые доработки и разработки отвайб<глагол>ит. Ну и т.д. – принцип вы поняли. Теперь, внимание, вопрос: насколько вырастет количество говнокода? Спрашивать, насколько уменьшится польза для бизнеса, не буду – ответ и так понятен. P.S. К месту будет неточная цитата про Scrum: «Мы ускорились в 4 раза. Осталось понять, что за хрень мы делаем с такой скоростью». То ли страшно, то ли смешно. Вам как?

Про ИИ, который нас заменит. Часть 3 – локальные модели У локальных моделей ИИ в сфере автоматизации бизнеса, как мне кажется, будет та же судьба, что и у информационных баз 1С. Вспомните – изначально базы были локальными. В интернет не ходили вообще. Покупаешь конфигурацию, устанавливаешь (с диска) – и вот тебе кусочек Вселенского Разума в локальное пользование. Содержит он в себе снапшот, слепок знаний и умений своих разработчиков на момент выгрузки. Мы же, как клиент, накачиваем в этот слепок свои данные – получается симбиоз информации, нашей и ихней. Слепили, из того, что было – то и полюбили. Конфигурация, как приобретённая нами локальная модель, что-то делает с нашими данными. Когда разработчики меняют код и архитектуру локальной модели – мы её у себя тоже обновляем. Ну и сами дорабатываем локальную модель, под себя. Потом пришёл интернет, и для части клиентов процесс обновления локальной модели стал полуавтоматическим, или даже автоматическим. Добавились другие локальные модели, связанные с «базой» - ЭДО и прочие сервисы. Большинство из них, де факто, стали монолитными – их стараются не дорабатывать. Сейчас же пошёл тренд на запрет доработок таких локальных моделей их разработчиками. Даже некоторые конфигурации как бы нельзя дорабатывать – только через расширения. Собственно, такого сейчас много – в т.ч. Фреш. Так в чём принципиальная разница конфигураций и прочих встраиваемых сервисов, доступных на данный момент, и локальных моделей ИИ? Если не принимать в расчёт способ их разработки (созданы они руками или ИИ – а нам это не важно), то разницы особо и нет. Локальный ИИ – такое же скачанное и установленное ПО, как и любое другое, уже нам знакомое. Так же устроенное – общается с другим ПО, в частности 1С, получает и отдаёт данные, выполняя какую-то функцию – что-то высчитывает, генерирует, проверяет, анализирует и т.д. Также, как другое ПО, работает или автономно, или связывается со своим облаком (в этом случае агент уже как бы не локальный – это распределённая система). Итого, локальный ИИ – просто новый поселенец ИТ-зоопарка. Забавный, необычный, как утконос – но всего лишь поселенец. Ничего принципиально нового в нём нет. Разве что автономность, т.е. независимость от человека в своей работе. В новинку ли для 1Сников пополнение зоопарка, внешнего по отношению 1С или встроенного в неё? Нет. 20 лет назад мы работали только с 1С, файлами Excel и принтерами – зоопарк был скуден. Писали обмены между разными 1С. Потом появился интернет («он всё изменит!»). Появились сайты, с которыми 1С научили обмениваться. В платформе стали появляться методы работы с интернетом, форматы и способы интеграции, которых раньше не было. ЭДО появилось, выгрузка отчётности, Битрикс, IP-телефония, ЧЗ, клиент-сервер внутри платформы, мобильные приложения, JSON и т.д. – до бесконечности можно перечислять. Зоопарк пополнялся со всё возрастающей скоростью. Каждое новое ПО или сервис выполнял функцию, которую раньше или люди выполняли (в т.ч. программисты и аналитики), или никто не выполнял. Пришло ПО и заменило функцию. Элементарный пример – до распространения интернета весь код надо было писать руками, читать глазами. Никаких готовых решений не было. Примеры кода – только с ИТС. Много тогда было программистов 1С? Сильно меньше, чем сейчас. Пришёл интернет, Инфостарт, общение программистов в интернете, появилась масса отраслевых конфигураций и поделок. Можно брать и пользоваться, не писать код вообще. Ну и что, и как, дофига кто накомпоновал себе систему из готовых решений? И главное: при этом стало меньше работы у программиста 1С? Или самих программистов стало меньше? Нет. Просто поменялась суть профессии. Вместо пастухов коров мы стали смотрителями зоопарка. Но любим по-прежнему коров. Сейчас научимся ухаживать за утконосами.

Про ИИ, который нас заменит. Часть 2 – контекст Не секрет, что одно из главных препятствий в использовании ИИ – контекст, который ему надо давать для анализа и решений. С одной стороны, чем больше дать контекста, тем лучше будет результат. С другой – возможности ИИ по приёму нашего конкретного контекста очень ограничены (иначе никакие сервера не выдержат и мощности не справятся). С третьей: существенная часть нашего, 1Сного контекста – конфиденциальна (особенно данные). С четвёртой: давать ИИ боьшой контекст и промты – та ещё мука, это прям серьёзный труд. Любимая «пища» ИИ – общедоступный контекст, т.е. информация, размещённая в интернете. Её легко взять в любой момент, но что важнее – её не надо сохранять, запоминать. Достаточно пережевать и сделать выводы. И вот тут кроется приятный бонус – общедоступного для ИИ контекста по 1С почти нет. Так уж вышло, что мы почти не выкладываем в интернет понятный для ИИ код, и тем более не выкладываем данные. ИИ почти ничего про нас не знает. Какой-то контекст он точно получит – именно этим, общедоступным кусочком и определяются функции, которые ИИ заменит. Он точно получит всю документацию по типовым конфигурациям, стандарты разработки, законодательство и все его тонкие аспекты. ИИ, скорее всего, получит код и архитектуру типовых конфигураций – хотя, тут бабушка надвое сказала. Ведь код конфигураций защищён авторским правом, и выкладывать его может только фирма 1С. А сделает она это, или нет - пока большое жирное ХЗ. Остальной контекст, относящийся к конкретному предприятию, общедоступным не станет. Понятно, что какие-то доработки выложить можно, но это очень скудный контекст – прогон его через ИИ не даст особо никакой пользы. Данные же выложить – сложно по перечисленным выше причинам. Как минимум из-за размера – даже агрегированные данные потянут на гигабайты. И чем более агрегированы данные, чем сильнее обрезана НСИ, тем хреновее будет польза от ИИ-анализа этих данных. Вот и складываем первую часть со второй. Функции спецов, привязанные к общедоступному контексту, точно будут заменены ИИ. Функции, привязанные к остальной части контекста, вряд ли будут заменены. Читая, вы, наверное, подумали – а что про локальные ИИ? Правильно подумали. Про них – в следующий раз.