Предлагают рассмотреть курс "Архитектор 1С" на 160 часов
(не будем называть компанию дабы это не было рекламой),
при этом в интернете их описание курса говорит о том,
что Архитектор более технический, чем функциональный.
Однако, в программе курсов целый модуль из восьми про моделирование и описание бизнес-процессов
на 1С СППР
3.1. Моделирование и прототипы
3.2. Построение архитектурных схем (домашнее задание почему то архитектура на С4????)
3.3-3.5 Проектирование в 1С:СППР. (аж три темы по Техпроекту в СППР)

СППР становится стандартом знаний для архитектора.

В одном чате на просторах ТГ идёт обсуждение
стоит ли код и конфигурацию 1С грузить в RAG для ИИ.
Там упомянули и СППР в этом контексте.
Насколько понимаю главного инициатора диалога, он
против прогрузки кода и метаданных в RAG,
по мотиву, что это будет беспорядочная и несистемная информация,
которая только запутает ИИ и усилит галюцинации.

Ваше мнение на эту тему?
А загрузка кода и метаданных в СППР превратит информацию в системную?
Или СППР это только предварительная обработка перед передачей материала ИИ?
Или СППР лишняя в этом раскладе?

В связи с развитием технологий ИИ остаётся ли потребность в инструментах
типа 1С:АвтоматизированнаяПроверкаКонфигурации и SonarQube,
которые основаны на алгоритмическом разборе кодовых текстов
с помощью тех же регулярных выражений,
как думаете?

Или работа ИИ всегда должна быть обёрнута в оболочку алгоритмов?

Мысль на подумать:
У 1С есть такой инструмент "Корпоративное хранилище данных" (КХД).
Впрочем, не только у 1С есть.
Так вот, мысль такая:
а что если выгружать конфигурацию и код и прочую архитектурно-техническую информацию,
не в СППР, а в КХД.
По сути, СППР просто хранилище для метаданных, правда, позволяющее привязывать метаданые к требованиям, процессам, функциям.
Конвертировать КХД в векторную форму под ИИ и опять же хранить с последующим наполнением
логичнее чем использовать/развивать узкоспециализированную СППР?
Что думаете?

Ссылка на этот канал, если хотите поделиться с соратниками и коллегами
https://t.me/+HoOiop970ms2NzI6

В чат на пробу встроен бот, который делает ИИ-summary общения за прошедшее время. Ориентировочно дайджест делается по 150 предыдущим сообщениям. Ожидается, что саммари будет выходить автоматически утром. Но можно попробовать вызвать его в чате командой /summary или /summary N, где N число желаемый предыдущих сообщений.

Есть у кого-нибудь информация/мнение с этой конференции?
Есть что-то полезное, что можно применить или опять маркетинговая пурга?

В новый год входим с СППР версии 2_0_14_27
и техплатформой 8.5

Новый 2026 год - новый интерфейс
Встречаем СППР 2.1 и платформу 8.5

Поддержка редакции 2.0 конфигурации СППР предполагается до 01.01.2026.
После указанной даты поддержка редакции 2.0 не планируется. Фирма "1С" рекомендует пользователям переходить на новую редакцию 2.1.

Потрясающий, изумительный конспект по истории и актуальному состоянию ИИ.
(краткий)
Очень доступно излагающий базовые понятия сферы ИИ.
Многим поможет разобраться и "расчистить хлам" в голове по этой теме.

Конспект от DataSecrets, у них есть свой ТГ-канал.

PS Мне больше всего зашло про то,
что ЛЛМ теперь могут обучаться не только за счёт
объёма вгружаемой в них информации для обучения на входе или за счёт ресурсов GPU,
а...

Самое интересное в ризонинге то, что это новая парадигма масштабирования LLM.
Некоторое время назад считалось, что LLM могут становится умнее только за счет
увеличения количества обучающих данных и ресурсов на обучения. Однако некоторое
время назад, когда появились первые большие ризонинг-модели (o1 или R1), обнаружилось,
что ризонинг тоже способен масштабировать модели.
То есть чем дольше модель рассуждает и чем больше токенов вкладывает в свои цепочки
мыслей, тем качественнее получаются ответы.

Интересный материал как, по мнению автора,
ИИ будет "убивать" 1сников
и что собственно должно быть в активе у спецев которые останутся.

Инсайд:
Архитекторы, типа, в цене да останутся.

Почему почти всегда во всех обсуждениях все обсуждают проблемы разработки и кодеров,
включая пользование ИИ.
Почему все молчат про архитектуру?
Может, крамольный вопрос, архитектура уже не нужна?

Кто работал или изучал вот этот продукт?
Если судить по его описанию - это то что нужно для автоматизации куска работы аналитика
в СППР.
Но это сделано не на основе СППР.
Продукты подобного рода must have на проектах ИТ.
Не факт, что именно упомянутый, но подобный по модели:
Вгоняется на вход ИИ конфигурация, тексты, требования, бизнес-процессы,
на выходе получается оценка GAP функциональных разрывов и ТЗ на разработку.

Это, кстати, не конечная точка. По идее, дальше должен стоять ИИ-кодер
и должен кодить эти ТЗ и передавать ИИ-тестировщику.
В конце должен быть ИИ-получательзарплаты, но это дело недалекого будущего
и 2-3 мировых войн, двуногие кормушку так просто не отдадут.
Отзовитесь те, кто уже подобные продукты реально использует - какой опыт уже есть?

Интересные мысли из статьи (дайджест):
Заменит ли ИИ через 12 месяцев программистов?
Нет.
Почему?
Потому что писать код не сложно.
Сложно следующее (аспекты работы программиста):

Решения о системной архитектуре
Переговоры по требованиям
Анализ компромиссов
Решения о надёжности продакшена
Моделирование безопасности
Долгосрочная стратегия обслуживания

Про архитектуру конкретно сказано "Даже близко нет"
Получается, что пока не будет автоматизирована архитектура (что мы пытаемся делать в СППР)
особо рассчитывать на ИИ заменяющий программистов не стоит.

Актуальнейше

Интересные наводки от создателя Claude Code (кодирования)
как он сам организует свой рабочий процесс с помощью своего же ИИ
Ключевые моменты среди прочих:

1. Приоритет работе "тяжелой" (медленной, но самой "умной") модели вопреки мейнстриму на работу со скоростными моделями
2. Оркестровка из 5 агентов (рефакторинг, тестирование, документирование - в отдельных процессах) - на одного человека
3. Как справляется с амнезией ИИ в контексте - завели специальный файл claude.md куда вносят каждую ошибку ИИ - "каждая ошибка становится правилом"
утверждают что модель становится контекстно умнее

Чтобы ИИ заработал и был востребован в полную силу не хватает двух составляющих
1) технической
2) методологической
Техническая - это возможность ИИ совершать действия, которые в ИТ обычно совершает человек -
работа с файлами на локальном компьютере или в облаке, компиляция ПО, запуск и останов ПО,
снятие показателей среды исполнения и настройка среды исполнения.
Методологическая - это проблема с глубиной контекста, т.е. амнезия и пропуск фактов и требований,
некоторая необязательность дословного исполнения.
Как только они будут решены - изменения в ИТ станут глобальными и безвозвратными.
Раньше спорили что ИИ не заменит человека,
сейчас спорят что куче ИИ-агентов нужен человек для общего надзора и управления.
Завтра будет понятно, что при наличии архитектуры (требований) ИИ сам сможет накодить, отладить, разместить и запустить необходимое ПО.