В работе аналитика 1С хватает задач, которые находятся между обсуждением потребности заказчика и разработкой: оформить требования, проверить связи объектов, собрать пример решения, подготовить сценарии испытаний. В данный момент я постепенно пытаюсь при помощи ИИ и агентов выстроить свой процесс так, чтобы сократить время на формирование документации, подготовку анкет для интервью и подведение итогов обследований. Пока для себя выделил четыре направления, в которых пробую его использовать. 1. Подготовка документации с использованием скиллов и контекста проекта В моём случае комплект документации обычно состоит из ЧТЗ, ПМИ и ПСИ. ЧТЗ задаёт требования, ПМИ описывает способы их проверки, а ПСИ фиксирует результаты испытаний. В скилле закрепил структуру документов, правила описания требований и связи между ними. Например, сценарий ПМИ должен ссылаться на требование ЧТЗ, а запись в ПСИ — на соответствующий сценарий. Скилл задаёт повторяемые правила работы, а загруженные в чат материалы дают контекст конкретного проекта. После подготовки документов агент проводит проверку логики, реализуемости, методологии описания и разработки. Предварительно он спрашивает, на сколько этапов разделить проверку. Затем исправляет найденные замечания и повторно проверяет затронутые части комплекта. Отдельное правило: если испытания ещё не проводились, ИИ готовит форму протокола. Самостоятельно писать «проверка пройдена» он не должен. Если же не описаны пользовательские сценарии, агент предлагает составить маршрут на основании инструкций, доступных материалов ИТС, похожих процессов и сценариев тестирования. При этом отмечает источники и предположения. Всё это выполняется в рамках единого процесса подготовки документации. Такой подход позволяет сохранить общую логику комплекта, подкорректировать текст при наличии ошибок, подсветить места, в которых есть дублирование данных или методологические ошибки. Моя работа при этом — проверить содержание, устранить неоднозначности и убедиться, что документы описывают потребность заказчика.

2. Небольшие обработки под срочные задачи Иногда требуется небольшая обработка: проверить заполнение реквизитов, сопоставить данные, найти расхождения или подготовить разовую выгрузку. Для подобных задач ИИ помогает быстро получить первую версию кода. Но качество результата сильно зависит от постановки. Нужно указать конфигурацию, доступные объекты, входные данные, ожидаемый результат и ограничения. Запросы мне чаще проще написать самостоятельно, а для печатных форм и обработок выгрузки или загрузки данных результат пока устраивает. Полученный код нужно разбирать вручную на наличие критических ошибок. Особенно это касается операций, которые записывают данные, проводят документы или меняют существующие значения. Использовать их без проверки нельзя, поэтому понимание кода и поведения 1С всё равно необходимо. 3. MVP функционала для заказчика Бывает, что заказчику нужен функционал, которого нет в используемой конфигурации, но требования к нему ещё предстоит сформулировать. Например, на одном из предприятий я столкнулся с запросом на рабочее место, в котором сотрудник на основании чертежа указывает размеры полотна, подлежащего замене. В результате он должен получать количество материалов, необходимых для работы, а также примерный перечень технологических операций. Другой пример — процесс направления железнодорожного транспорта на плановый или аварийный ремонт: с возможностью получения маршрута, оценки времени в пути, а также отражения временных интервалов выполнения работ. В такой ситуации ИИ помогает собрать MVP: простую форму, рабочее место или отдельный прототип. На нём можно показать последовательность действий и обсудить конкретный сценарий. Для участников процесса я вижу следующие возможности и ожидаемые результаты: РольВозможности и ожидаемый результатЗаказчикПолучить пример интерфейса с меньшими затратами на отрисовку в 1С Мейкер или похожих инструментах. Обсудить кликабельный прототип, внести изменения и проверить логику процесса до реализации в 1С. Проработать ролевую модель.