Вайб-кодинг на лайте. Тест восьми нейросетей.
После выхода в пятницу GPT 5.2, я проверил его на аналитической задаче, и результат мне понравился.
А что же с кодом для 1С? Дай-ка, думаю, проверю, что могут разные нейронки на сегодня?
Задача вроде простая: написать функцию, которая по переданному массиву структур создает таблицу значений. Но есть нюансы 😈
Итак, вот ПРОМПТ.
Результаты генераций:
GPT 5.2 Thinking выдал самый объемный код, сделав его максимально безопасным: каждая проверка отдельным блоком, плюс он единственный проверил на тип "Структура" каждый входящий в массив элемент.
Комментарий к функции - просто комментарий, без структуры и стандарта.
Из глюков - полез за описанием ключей структуры через не существующий метод:
Такой же глюк выдали DeepSeek, Qwen и Mistral. При этом, Qwen и Mistral оптимизировали проверки, завернув их в один If, а DeepSeek написал комментарий к функции уже структурный, правда не совсем по стандартам.
Kimi и GLM дали оптимизированный вариант кода и описательный комментарий по структуре, причем у Kimi он уже валидный. Глюк проверки ключей эти два товарища выдали по-своему:
И, наконец, абсолютно рабочий код дали Claude 4.5 Opus и (неожиданно!) Grok!
Claude:
➕ Описательный комментарий - идеален! Единственная ИИ, которая догадалась добавить в описание типа возврата еще и Undefined;
➕ Соблюдены все требования ТЗ;
➖ Не оптимизированный код проверок (отдельными блоками). Хотя, может это и не минус? Плюс, Claude известен своей любовью сжечь токенов про запас;
➖ Не 100% безопасно, как у GPT - нет дополнительной проверки на тип внутренних структур.
Grok:
➕ Оптимизированные условия
➕ Соблюдены все требования ТЗ
➖ Описательный комментарий - просто комментарий, без структуры
➖ нет дополнительной проверки на тип внутренних структур
По языковой поддержке RU/EN (я нарочно усложнил запрос) все ИИ-шки справились на ура, и только GLM дополнительно выпендрился: выдал двуязычные комменты в исполняемом коде и пронумеровал блоки:
После выхода в пятницу GPT 5.2, я проверил его на аналитической задаче, и результат мне понравился.
А что же с кодом для 1С? Дай-ка, думаю, проверю, что могут разные нейронки на сегодня?
Задача вроде простая: написать функцию, которая по переданному массиву структур создает таблицу значений. Но есть нюансы 😈
Итак, вот ПРОМПТ.
Результаты генераций:
GPT 5.2 Thinking выдал самый объемный код, сделав его максимально безопасным: каждая проверка отдельным блоком, плюс он единственный проверил на тип "Структура" каждый входящий в массив элемент.
Комментарий к функции - просто комментарий, без структуры и стандарта.
Из глюков - полез за описанием ключей структуры через не существующий метод:
For Each Key In FirstItem.Keys() Do.Такой же глюк выдали DeepSeek, Qwen и Mistral. При этом, Qwen и Mistral оптимизировали проверки, завернув их в один If, а DeepSeek написал комментарий к функции уже структурный, правда не совсем по стандартам.
> GPT, DeepSeek, Qwen:
For Each Key In FirstItem.Keys() Do
NewRow[Key] = Item.Get(Key);
EndDo;
> Mistral:
For Each Key In Structure.Keys() Do
NewRow.Set(Key, Structure.Get(Key));
EndDo;
Kimi и GLM дали оптимизированный вариант кода и описательный комментарий по структуре, причем у Kimi он уже валидный. Глюк проверки ключей эти два товарища выдали по-своему:
For Each StructureKey In CurrentStructure Do
NewRow[StructureKey] = CurrentStructure[StructureKey];
EndDo;
И, наконец, абсолютно рабочий код дали Claude 4.5 Opus и (неожиданно!) Grok!
Claude:
Grok:
По языковой поддержке RU/EN (я нарочно усложнил запрос) все ИИ-шки справились на ура, и только GLM дополнительно выпендрился: выдал двуязычные комменты в исполняемом коде и пронумеровал блоки:
// 1. Validate the input parameter.
// Проверяем, что входной параметр является массивом и он не пустой.
If NOT TypeOf(StructuresArray) = Type("Array") OR StructuresArray.Count() = 0 Then
Return Undefined;
EndIf;
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegraph
Промпт на генерацию функции 1С
Ты — опытный 1С:Enterprise 8.3 developer. Напиши функцию на языке 1С (управляемое приложение), для английской платформы 8.3.27, которая: 1. на вход принимает параметр StructuresArray — массив объектов типа Structure; 2. каждый элемент массива содержит одинаковый…
👍13🔥6❤5
А как же Gemini?
Внезапно обнаружил, что в предыдущем посте незаслуженно обидел одну из топовых нейровок. Исправляюсь)
На том же промпте результат более чем достойный:
Gemini стала третьей, кто написал работающий код ваншотом. Кроме того:
➕ Описательный комментарий - такой же идеальный, как у Claude
➕ Максимально оптимизированный код. Даже в примерах применения описание структуры сделала по-простому в одну строку, чего не сделали ее коллеги
➕ Единственная, кто сделал копирование свойств упрощенным методом FillPropertyValues()
➖ нет дополнительной проверки на тип внутренних структур (ну должны же бить минусы 😅)
Похоже, серая лошадка вырвалась вперед 🐎
Что скажете? Чем пользуетесь для кодогенерации? Есть инсайты?
Внезапно обнаружил, что в предыдущем посте незаслуженно обидел одну из топовых нейровок. Исправляюсь)
На том же промпте результат более чем достойный:
Gemini стала третьей, кто написал работающий код ваншотом. Кроме того:
Похоже, серая лошадка вырвалась вперед 🐎
Что скажете? Чем пользуетесь для кодогенерации? Есть инсайты?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍6
Пришел на урок сербского, и тут новость про выход GPT Image.
Тут же щелкнул селфи, обновил приложуху и опробовал 🙂
Ну что сказать? Это конечно не идеал, но по сравнению с тем, что GPT творил до того, вполне достойный результат! 👍
Тут же щелкнул селфи, обновил приложуху и опробовал 🙂
Ну что сказать? Это конечно не идеал, но по сравнению с тем, что GPT творил до того, вполне достойный результат! 👍
👍12👎2🔥1
Привет, друзья! 👋
Всех с наступившим Новым годом! 🎄
Я тут приехал в гости к Петру @yellow_ai_vibe, мы немного поштурмили про то, как будем дальше использовать ИИ в 1С, и вот к чему пришли:
1️⃣ Сейчас нужно идти по пути оркестрации агентов. Очень хорошо выглядит связка «GPT 5.2 High + Claude 4.5 Opus + человек», когда все друг друга ревьюшат, оценивают, дают советы. (И это про кодирование, про аналитику напишу следующий пост).
2️⃣ Модели уже достаточно хорошо работают без всяких системных рулов, просто потому, что видят исходники в контексте проекта и описания функций в заголовочных комментариях. По ним LLM понимает архитектуру модулей.
Что бы я сейчас закладывал в рулы, так это стайлгайды и защиту от галлюцинаций.
3️⃣ Повышение качества результата надо строить на автотестировании с реальными кейсами на реальных данных. Claude уже намекает, что хотел бы запустить запрос прямо в базе, чтобы проверить его правильность.
И вот тут встает вопрос: а как бы дать ИИ-шке право запустит того же тестового менеджера 1С, чтобы напрямую полазить в базе? Одновременно ребром встает еще один вопрос про бизнес-чувствитальность данных и их обфускацию, и это тоже предстоит решить.
🟣 @OneSCast - здесь про 1С и AI
Всех с наступившим Новым годом! 🎄
Я тут приехал в гости к Петру @yellow_ai_vibe, мы немного поштурмили про то, как будем дальше использовать ИИ в 1С, и вот к чему пришли:
1️⃣ Сейчас нужно идти по пути оркестрации агентов. Очень хорошо выглядит связка «GPT 5.2 High + Claude 4.5 Opus + человек», когда все друг друга ревьюшат, оценивают, дают советы. (И это про кодирование, про аналитику напишу следующий пост).
2️⃣ Модели уже достаточно хорошо работают без всяких системных рулов, просто потому, что видят исходники в контексте проекта и описания функций в заголовочных комментариях. По ним LLM понимает архитектуру модулей.
Что бы я сейчас закладывал в рулы, так это стайлгайды и защиту от галлюцинаций.
3️⃣ Повышение качества результата надо строить на автотестировании с реальными кейсами на реальных данных. Claude уже намекает, что хотел бы запустить запрос прямо в базе, чтобы проверить его правильность.
И вот тут встает вопрос: а как бы дать ИИ-шке право запустит того же тестового менеджера 1С, чтобы напрямую полазить в базе? Одновременно ребром встает еще один вопрос про бизнес-чувствитальность данных и их обфускацию, и это тоже предстоит решить.
🟣 @OneSCast - здесь про 1С и AI
👍14🔥2❤1
Про ИИ в аналитике
Вчера, пока ехал в поезде, решил проверить топовые LLM на сложной инженерной задаче. В тесте участвовали GPT 5.2 Thinking, Gemini 3 Pro и Claude 4.5 Opus.
Задача: создать новый топовый набор конструктора Lego, с пошаговкой, номенклатурой и мануалом. Собирал промпт в две итерации, вторую - по предпочтениям трех LLM после первой. В конце оставил инструкцию «спроси меня».
Что интересного:
Как инженеры они в целом хороши все (GPT даже сразу взялся картинки рисовать), но нюансы тоже есть.
Вторая версия промпта понравилась всем, кроме Claude, он продолжил уточнять ТЗ. То есть контекст Claude любит, и любит очень сильно. Он использует его для более точного результата: прямо, четко, по существу. Для кодинга (с учетом большого контекстного окна) это огонь способность. Для креатива - на любителя.
GPT контекст тоже ценит, но немного по-другому. Эту LLM при недостатке контекста сильно уносит в сторону, на первую версию промпта она выдала откровенную дичь. И только при достаточно полной постановке задачи решает ее достойно, промахивается довольно редко, но глюки бывают. При коэффициенте креативности 0.7 это ожидаемо.
А вот Gemini порадовал своим инженерным подходом: тут тебе и нестандартные идеи, и мотивированные варианты решений - то что надо для придумывания и мозгоштурмов. И у него же оказались самые рабочие промпты для рисования картинок в Nano Banana.
Вывод:
Для аналитических задач я пожалуй попробую набор «GPT 5.2 Thinking + Gemini 3 Pro + человек».
На скринах - примеры работ двух генераторов, если кому интересно.
🟣 @OneSCast - здесь про 1С и AI
Вчера, пока ехал в поезде, решил проверить топовые LLM на сложной инженерной задаче. В тесте участвовали GPT 5.2 Thinking, Gemini 3 Pro и Claude 4.5 Opus.
Задача: создать новый топовый набор конструктора Lego, с пошаговкой, номенклатурой и мануалом. Собирал промпт в две итерации, вторую - по предпочтениям трех LLM после первой. В конце оставил инструкцию «спроси меня».
Что интересного:
Как инженеры они в целом хороши все (GPT даже сразу взялся картинки рисовать), но нюансы тоже есть.
Вторая версия промпта понравилась всем, кроме Claude, он продолжил уточнять ТЗ. То есть контекст Claude любит, и любит очень сильно. Он использует его для более точного результата: прямо, четко, по существу. Для кодинга (с учетом большого контекстного окна) это огонь способность. Для креатива - на любителя.
GPT контекст тоже ценит, но немного по-другому. Эту LLM при недостатке контекста сильно уносит в сторону, на первую версию промпта она выдала откровенную дичь. И только при достаточно полной постановке задачи решает ее достойно, промахивается довольно редко, но глюки бывают. При коэффициенте креативности 0.7 это ожидаемо.
А вот Gemini порадовал своим инженерным подходом: тут тебе и нестандартные идеи, и мотивированные варианты решений - то что надо для придумывания и мозгоштурмов. И у него же оказались самые рабочие промпты для рисования картинок в Nano Banana.
Вывод:
Для аналитических задач я пожалуй попробую набор «GPT 5.2 Thinking + Gemini 3 Pro + человек».
На скринах - примеры работ двух генераторов, если кому интересно.
🟣 @OneSCast - здесь про 1С и AI
👍10🔥2❤1✍1
ИИтоги 2025. Рабочие 💻
Если бы год назад мне сказали, что я буду скармливать нейросети описание метаданных и обсуждать это со сцены — я бы покрутил у виска. А теперь вот пишу этот пост и сам не верю, каким революционным был этот год.
7 февраля я впервые прикрепил скрин к чату GPT. Просто попробовать. «Ну что она там поймёт…» — скептически думал я. Но результат меня удивил. И с тех пор не было ни одного рабочего дня без нейронки. Ни-од-но-го.
К октябрю уже рассказывал со сцены про кодогенерацию на больших задачах — Олег и Пётр организовали митап по вайбкодингу, и я туда влез с докладом. Запись показать не могу (NDA, всё такое), но презентацию — забирайте.
А потом уже сам сидел в зале на митапе в Нови-Саде и слушал, как коллеги творят магию на других IT- стеках. Расширил кругозор, узнал много интересного, познакомился с новыми людьми.
Май — это отдельная история. Мы с Женей, Настей, Димой и Ромой замутили квест по Стандартам 1С. Если вы когда-нибудь пробовали собрать пятерых людей и сделать что-то вместе, то понимаете, какой это челлендж. Женя Шилов всех собрал и вытащил проект, а главное - объединил коллег в классное комьюнити. Респект ему огромный! 🫶
Ещё один человек года: в чате сербских 1С-ников познакомился с Сергеем Сыпачевым — и через неделю мы уже записывали подкаст. Про Git, GitHub, групповую разработку и мой курс. Ссылка на запись — в посте.
Кстати, о курсе. Два потока «Git и GitHub в помощь 1С-нику» — это два десятка коллег, которые теперь работают с репозиториями и уверенно управляют версионированием кода.
Правда, жизнь внесла коррективы — пришлось взять паузу и искать новую площадку. Задачка оказалась со звёздочкой, но я справился. Февраль 2026 — новый запуск. Если ждали — заходите в канал предзаписи, чтобы не пропустить.
А под занавес года захотелось чего-то тёплого и человеческого. Собрал коллег с работы, живущих в Сербии, в белградском пабе. Просто так. Познакомились вживую, поболтали, выпили за уходящий год. Душевно получилось.
Вот такой он, мой 2025-й: нейросети, митапы, подкасты, курсы и люди. Особенно люди!
А у вас? Чем запомнился год? Накидывайте в комменты — интересно почитать 👇
🟣 @OneSCast - здесь про 1С и AI
Если бы год назад мне сказали, что я буду скармливать нейросети описание метаданных и обсуждать это со сцены — я бы покрутил у виска. А теперь вот пишу этот пост и сам не верю, каким революционным был этот год.
7 февраля я впервые прикрепил скрин к чату GPT. Просто попробовать. «Ну что она там поймёт…» — скептически думал я. Но результат меня удивил. И с тех пор не было ни одного рабочего дня без нейронки. Ни-од-но-го.
К октябрю уже рассказывал со сцены про кодогенерацию на больших задачах — Олег и Пётр организовали митап по вайбкодингу, и я туда влез с докладом. Запись показать не могу (NDA, всё такое), но презентацию — забирайте.
А потом уже сам сидел в зале на митапе в Нови-Саде и слушал, как коллеги творят магию на других IT- стеках. Расширил кругозор, узнал много интересного, познакомился с новыми людьми.
Май — это отдельная история. Мы с Женей, Настей, Димой и Ромой замутили квест по Стандартам 1С. Если вы когда-нибудь пробовали собрать пятерых людей и сделать что-то вместе, то понимаете, какой это челлендж. Женя Шилов всех собрал и вытащил проект, а главное - объединил коллег в классное комьюнити. Респект ему огромный! 🫶
Ещё один человек года: в чате сербских 1С-ников познакомился с Сергеем Сыпачевым — и через неделю мы уже записывали подкаст. Про Git, GitHub, групповую разработку и мой курс. Ссылка на запись — в посте.
Кстати, о курсе. Два потока «Git и GitHub в помощь 1С-нику» — это два десятка коллег, которые теперь работают с репозиториями и уверенно управляют версионированием кода.
Правда, жизнь внесла коррективы — пришлось взять паузу и искать новую площадку. Задачка оказалась со звёздочкой, но я справился. Февраль 2026 — новый запуск. Если ждали — заходите в канал предзаписи, чтобы не пропустить.
А под занавес года захотелось чего-то тёплого и человеческого. Собрал коллег с работы, живущих в Сербии, в белградском пабе. Просто так. Познакомились вживую, поболтали, выпили за уходящий год. Душевно получилось.
Вот такой он, мой 2025-й: нейросети, митапы, подкасты, курсы и люди. Особенно люди!
А у вас? Чем запомнился год? Накидывайте в комменты — интересно почитать 👇
🟣 @OneSCast - здесь про 1С и AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥3❤2
Claudе Opus стал контролировать контекст.
Где-то в середине декабря, при решении одной из задач на работе, Claude удивил тем, что впервые указал мне на мою ошибку - я ответил не на все его вопросы.
Но на днях ситуация повторилась: LLM недоставало контекста, и сама попросила меня добавить конкретных артефактов.
Что это дает?
Если бы я был скептиком, то сказал бы, что это первый звоночек к «восстанию машин», о которых предупреждали фантасты. Ну а по факту…
Нейронка теперь сама следит за контекстом и контролирует его содержание. Для нас, разрабов, это очень хорошая новость. Теперь можно смело забивать контекстное окно под завязку и быть уверенным, что, с одной стороны, ничего не будет потеряно, а с другой, что релевантные для задачи части будут использованы точно по назначению.
Я решил опробовать эту гипотезу на реальной задаче. Но об этом - в следующем посте 🤩
PS. Коллеги поделились, что на то же самое способен и Gemini. А вот GPT так не может, он продолжает галлюцинировать и выдумывать ответы при недостатке контекста.
Где-то в середине декабря, при решении одной из задач на работе, Claude удивил тем, что впервые указал мне на мою ошибку - я ответил не на все его вопросы.
Но на днях ситуация повторилась: LLM недоставало контекста, и сама попросила меня добавить конкретных артефактов.
Что это дает?
Если бы я был скептиком, то сказал бы, что это первый звоночек к «восстанию машин», о которых предупреждали фантасты. Ну а по факту…
Нейронка теперь сама следит за контекстом и контролирует его содержание. Для нас, разрабов, это очень хорошая новость. Теперь можно смело забивать контекстное окно под завязку и быть уверенным, что, с одной стороны, ничего не будет потеряно, а с другой, что релевантные для задачи части будут использованы точно по назначению.
Я решил опробовать эту гипотезу на реальной задаче. Но об этом - в следующем посте 🤩
PS. Коллеги поделились, что на то же самое способен и Gemini. А вот GPT так не может, он продолжает галлюцинировать и выдумывать ответы при недостатке контекста.
👍13🔥3❤1
Forwarded from CORS Academy
Практический вебинар с разбором этапов миграции.
На вебинаре разберем:
— 7 этапов миграции с хранилища 1С на Git — пошаговый план действий
— Подводные камни каждого этапа и способы их избежать
— Живая демонстрация выгрузки конфигурации в Git
— Готовые шаблоны структуры репозитория для 1С-проектов
— Файл .gitignore, адаптированный для конфигураций, расширений и обработок
— Расчёт времени и ресурсов для миграции команды из 3-5 человек
Спикер — Станислав Ганиев, разработчик и архитектор 1С с опытом работы в крупнейших распределенных командах. Эксперт по командной разработке и внедрению Git/GitHub в 1С-проектах. Разработал и внедрил систему процессов групповой разработки в ИТ-департаменте крупного холдинга.
Для кого:
– Руководителей отделов разработки
– Архитекторов 1С
– Разработчиков, работающих в команде
– Всех, кто хочет перейти на Git, но не знает, с чего начать
Формат: онлайн-вебинар в Zoom
Продолжительность: 2 часа
📌 Ссылка на подключение придёт за час до начала.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤2🔥1
Всем привет!
Коллеги, приглашаю в следующий понедельник на вебинар, посвященный одному из вопросов групповой разработки в 1С.
Кто ждал старта курса про Git + 1С, смогут попасть а поток, который стартует 2 февраля.
Подробности а предыдущем посте 👆
Коллеги, приглашаю в следующий понедельник на вебинар, посвященный одному из вопросов групповой разработки в 1С.
Кто ждал старта курса про Git + 1С, смогут попасть а поток, который стартует 2 февраля.
Подробности а предыдущем посте 👆