IT Does Matter

IT Does Matter pinned «🔄 #обновление MCP серверы вышли из beta❗️ Новые контейнеры уже в stable образах: ✔️ отчет по метаданным больше не нужен. Совместно с правилами обновление информации в MCP можно (и нужно) полностью автоматизировать. ✔️ Поддерживается EDT ✔️ Полностью и основательно…»

🔄 #обновление MCP серверы вышли из beta❗️ Новые контейнеры уже в stable образах:

✔️ отчет по метаданным больше не нужен. Совместно с правилами обновление информации в MCP можно (и нужно) полностью автоматизировать.
✔️ Поддерживается EDT
✔️ Полностью и основательно пересмотрена работа с расширениями конфигурации. Внедрена система слоёв. Код рассматривается с учетом расширений которые его меняют.
✔️ Все MCP (кроме графового - там neo4j). Переехали на zvec - векторную СУБД от Alibaba Group 🛍️ (те самые которые делают лучший embedding - qwen). Она реально огонь 🔥. Качество хорошее, расход памяти небольшой, скорость топ. Поиск сразу гибридный. Полнотекст там сейчас самый современный.
✔️ Улучшена работа с популярными embedding моделями и лучше сделано переключение моделей
✔️ Радикально сокращен расход контекста. Вызовы стали компактнее, описания ужаты насколько возможно.
✔️ Есть система плагинов - дорабатывайте что хотите.
✔️ Улучшена стабильность индексации и работа MCP во время индексации
✔️ Графовый MCP можно один использовать на произвольное число проектов. CodeMetadata тоже можно, но не нужно.
✔️ Графовый MCP стал сильно умнее - анализирует связи объектов, включая движения, роли, запросы - рай для аналитиков.
✔️ Поддерживаются обычные форы📝, RLS, XDTO и многое другое.
✔️ SyntaxCheck в режиме полного индекса ловит очень много всего. BSLAnalizer обновляется самостоятельно внутри MCP
✔️ Checker научился читать файлы сам - больше не расходует лишний контекст
✔️ появился новый MCP 🆕 - QA - тестирование UI средствами 1С режима записи действий пользователя. В ближайшее время будет видео 📹 по его работе, лучше юзайте после выхода видео

👆 Это лишь малая часть всех фич и изменений. Полного описания вы теперь не найдёте нигде. Потому что многие люди любят делать "возьми вот это описание и сделай мне так же"... и появляется очередная "OpenSource нетленка". Никто конечно не думает что "под капотом" там у меня ещё много всего, что просто так не учесть, ладно себе сделать хуже а ведь кто то ещё потом нетленку качает и... ну вообщем понятно.

🎰 За время существования MCP закрыто более 400❗️❗️❗️ тикетов helpdesk. Ценность в этом, коллеги. Число пользователей уже более 2000.

⚡️ Я думаю мои MCP пока единственные с нормальной A2A поддержкой (агенты общаются сами). Почему это лучше OpenSource. Да потому что в OpenSource вы просто форкнете репозиторий и допилите под себя. Даже не сомневаюсь в этом. А тут ваш агент сам напишет что у него случилось, а мой агент поправит и раскатает на всех! Таким образом получается то что получается. Вы может этого не поняли но тут уже год совместного творчества... агентов, но тем не менее.

⚠️ Требуется реиндексация! Учитывайте в работе

⚠️ С учетом A2A и быстрого цикла релиза -beta больше наверное не будет, слишком накладно получилось

⚠️ Ключи поменялись - новые надо скачать из ЛК ❗️❗️❗️ не надо мучить меня и агентов с этим вопросом.

👉 MCP без docker 👩‍💻 НЕ будет - крутил как угодно - это неудобно. мало контроля, небезопасно, засирает систему, учитесь уже как то хоть чуть чуть в изоляцию.

👉 Единого шлюза для MCP не будет - мне лично это неудобно, а для корпоративных сценариев https://vibecoding1c.ru/aiteams - тут рассказал. шлюз ставится отдельный и комплексный, там отдельные MCP удобнее.

P.S. MCP с правилами уже наверное пора единым фреймворком называть - всё равно в комплексе идут.

Вообщем кто ждал обновляйтесь, а кто не решался - самое время :)

🔄 #обновление - обновились правила для разработки с ИИ на 1С (предлагаю уже считать фреймворком совместно с MCP серверами):
✔️ Базовый концепт теперь состоит из 4-х параметров:
- mode - что делаем (документация, спецификации, аналитика, багфикс и полный цикл разработки)
- quality - насколько сильно заморачиваемся с качеством (lite\standard\full)
- orchestration (стандарт или economy) - какие выбираем модели для работы (в настройках задаёте сами)
- uitests - нужны ли ui тесты (долго и дорого, но с новым MCP уже норм)
В pi и dsh можно будет задавать прямо в чате. так надо в dev.env или командах ну или агента попросить как вы любите :).
Кто ничего не понял - пугаться не надо. Стоят нормальные значения по умолчанию и на курсе продвинутого вайбкодинга скоро разберём что это и зачем
✔️ Сильно сокращен объём потребляемого контекста
✔️ Правила адаптированы под новые MCP, которые вышли сегодня из beta
✔️ Изменения метаданных и форм теперь производятся безопаснее. Не у всех Cursor - опция предпросмотра и отката, и другие улучшения
✔️ /installtools - содержит полный перечень инструментов которые я рекомендовал в канале и использую.
✔️ Улучшена работа с пмятью (в т.ч. именно cognee и OpenViking - мой подход семантика и граф), память используется активно.
✔️ Акцент на самоулучшении правил. Важная - очень важная опция
✔️ Работа с расширениями теперь понятна и более системна. Можно просить закидывть в один каталог - я знаю вы это любите
✔️ Поддерживаются скрипты выгрузки и загрузки исходников, автоматизация, в т.ч. нужная для MCP
✔️ Добавлена поддержка практически всех AI клиентов (KimiCode, ZCode, MimoCode, Command Code) - вы это юзаете, я знаю
✔️ Сильно упрощена работа с мелкими исправлениями
✔️ Улучшена поддержка новых моделей и агентского цикла (в т.ч. за счет настройки под конеретную модель)

И многое другое...

P.S. правила конечно лучше использовать с MCP, но будут работать и без них... Для достижения наибольшего эффекта Cognee конечно лучше поставить и чем раньше тем лучше -будут копиться знания.

P.P.S. ⭐️ ставить не забывайте

В бенч добавил новую модель GPT 6 - Luna. Без MCP на ней конечно кодить не советую. Но с MCP вполне достойный кандидат, если вы сидите на OpenAI подписке в codex-е и заморачиваться и заводить DeepSeek и менять агента вам не хочется.

Не моя реклама и ничего особенного, но первый раз вижу все проблемы разработки с ИИ собранные на одной картинке.

На ней ответы на популярные вопросы:
❓ Нафига они нужны ваши MCP у меня и так неплохо кодит
❓ Что ещё за SDD? Зачем вы опять усложнение придумали, я просто в чат сообщение пишу
❓ Почему просто не взять самую умную модель и она со всем разберётся?
❓ Зачем какие то правила и skills - оно и так без них кодит.

Оригинал отсюда https://supercode.sh/ - да, они вполне себе живы

Новые модели в бенче Mimo 2.6 Pro и Qwen 3.8 - 27b 1C. И то и другое - большой прогресс относительно их предшественников. Но при наличии DeepSeek MiMo вряд ли имеет смысл сейчас. А вот Qwen 27b 1С, пожалуй лучше использовать, если хочется кодить на локальной модели и вы не бигтех. Результат с MCP будет сильно лучше с новыми MCP и правилами.
Также огромное спасибо участникам чата за тест этой модели.

https://habr.com/ru/articles/1084962/ - Если вдруг кто то думает что "умный агент - это всё что вам надо". Хорошая статья про наступание на грабли. И там не менее хорошие ссылки. Я конечно не могу не похвастаться что в новом курсе уже если не все то большую часть из этих граблей рассмотрели. И review и релизы конечно должны тоже быть тоже специализированными

Редко так бывает, чтобы в бенчмарке сразу сменились и ТОП-1 и ТОП-2. Новый Opus 5.5 теперь модель номер 1 для разработки на 1С. Grok 4.7, соответственно, номер 2. Всех поздравляю, а я пока Luna 6 и MiMo 2.6 потестирую.

Тут речь про модель https://huggingface.co/PruhaNLP/USER2-1C-code - автору большой респект и за модель и за бенч. Qwen лучшие embedding, но кто хочет ультробыстро и локально - вот хороший вариант

Сравнил USER2 и Qwen на вопросах 1С. Цифры на картинке.

📦 В оригинальном репозитории в тестах используются оба признака: • search_query • search_document

Локально я попробовал и другой вариант — пометить только вопрос, и внезапно результаты оказались даже лучше 😁

🧠 У Qwen search_query соответствует Instruct. Без этой фразы Qwen ищет хуже.

📄 Фраза доки Qwen: • Instruct: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.
🛠 Моя фраза под 1С: • Instruct: Given a 1C developer question, retrieve the matching 1C code fragment (BSL, query language, or module) that answers it.

📈 С такой фразой Qwen вырывается вперёд на длинных вопросах.

👀 Ещё наблюдения:
• Облачная 8B и локальная 8B Q8 отличаются на грани погрешности
• Кванты 4B ниже Q8 брать не советую

✅ По итогу 4B Q8 с фразой под 1С на коротких вопросах даже лучше 8B, на длинных чуть слабее. Зато скорость выше (быстрее облака примерно в 5–6 раз). А User2 - супербыстрая.

Ебенч 😁: https://huggingface.co/datasets/PruhaNLP/1C-Ebench

🚀 Qwen Image 2.1 стал самой мощной открытой моделью редактирования изображений на LM Arena. Однако тесты LM Arena показывают примерно то же, что и другие бенчмарки: Qwen Image 2.1 примерно на уровне gemini-3-pro-image (nano-banana-pro).

Всего лишь менее 1 года назад мы восхищались способностями Nano Banana создавать изображения, и для его работы требовался суперкластер Google.

Сегодня то же самое делает модель Qwen на 7B параметров, которую можно запустить на бытовой GPU.

Всё, что нужно знать про скорость прогресса технологий ИИ в обработке изображений

📉 ИИ становится дешевле и доступнее, чем любая другая трансформационная технология в истории человечества. С 2023 года снижение идёт с темпом 47% за квартал. Это в 54 раза быстрее, чем дешевело и, как следствие, внедрялось электричество.

Очень низкая цена особенно Flash-моделей позволяет ИИ внедряться в бизнес и бытовое применение намного быстрее, чем прогнозировало большинство экспертов, т.к. они сами не ожидали, что бесконечная череда технологических прорывов вендоров LLM позволит им настолько обрушить цены и как следствие вызывать рост потребления в геометрической прогрессии.

Илон Маск вчера подтвердил, что ожидает: 2027 год станет началом ИИ-экономики. Рост ВВП США ускорится до 4%, т.к. большая часть ВВП США — это услуги, а ИИ легко заменяет людей ботами в услугах. Также по оценке Маска «разгром математиков» в 2026 году, когда ИИ уже стал сильнее топовых учёных, решив «задачи тысячелетия», распространится в 2027 году на большинство наук, и ИИ станет самым сильным учёным в любой популярной науке.

🚀 Похоже, Дарио выигрывает этот раунд у Альтмана и может идти на IPO спокойно. Opus 5.5 сильнее GPT-6 Astra по бенчмаркам, в том числе ключевому агентскому — Terminal-Bench 4.0.

Но при этом Opus намного дешевле Astra. Также на руку Дарио развод Альтмана с Cursor, фактически клиентская база на фронтире там теперь его.

Anthropic вероятно снова «царь горы» во фронтирах. Стоит для фронтов подождать LM Arena, как обычно.

Я бы еще отметил, что прошло всего ДВА МЕСЯЦА с прошлых релизов фронтиров. Это вот настолько ускорился тем роста мощи ИИ. Мы наблюдаем ИИ сингулярность не в теории, а практически.

Для старого софта такое немыслимо, у того же Microsoft версии чаще раз в 2 ГОДА обновляются и не так принципиально как растут по мощи LLM.

Это еще не полная сингулярность, кожаные замедляют обучение ИИ, когда там будет 100% агентов, то самое время пристегнуться от скорости прогресса ИИ.

ИИ развивается намного быстрее всех самых смелых ожиданий и прогнозов.

Просто практически под каждым словом. Не могу не репостнуть

Opus 5.5. Быстро же они теперь. Запускаю бенч

https://huggingface.co/PruhaNLP/USER2-1C-code - новая рекомендация модели для embedding если, к примеру, qwen8b вам слишком дорог (5-10$ всё таки...), хочется локально и не хочется заморачиваться. По скорости на GPU в несколько раз быстрее облачного Qwen, по качеству отстаёт, но не сильно...

IT Does Matter pinned «📹 А тем временем курс по разработке с ИИ в командах полностью вышел! Раньше чем планировалось. Тематика конечно кайфовая (ну кроме классических подходов к внедрению изменений, тут для многих будет "спасибо КЭП", но без них курс был бы не полным). 👉 12 занятий…»

https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-6 - вышел Mimo 2.6. Вцелом мои тесты этой серии моделей оказывались более чем пессимистичными. Как думаете, дать xiaomi ещё один шанс? Кто то его юзает? Лайк если модель интересна... 10-ок хотя бы наберём - запущу бенч.

Grok 4.7 вышел. Судя по бенчам хорош. Лимиты очень приятные, в курсоре работает прекрасно. Скорость хорошая. Вообщем лучший кандидат на "рабочую лошадку" или универсальную модель кажется. Бенч в процессе.

📹 А тем временем курс по разработке с ИИ в командах полностью вышел!
Раньше чем планировалось. Тематика конечно кайфовая (ну кроме классических подходов к внедрению изменений, тут для многих будет "спасибо КЭП", но без них курс был бы не полным).
👉 12 занятий, каждое около часа. Там где практика - больше.
👉 Разбираем те самые "вопросы безопасников". И конечно же есть рецепт что делать с вашими данными которые "ни в коем случае никуда передать нельзя"
👉 Входят даже готовые Guardralils для LiteLLM, которые убирают всю передачу персональных данных облачным моделям (а могут конечно и выборочно), при этом учитывают специфику 📝 (дада, я про GUID-ы)
👉 Рассказываю как посчитать затраты на каждую задачу, даже если разные модели. Не говоря уже чтобы посчитать на каждого (и сравнить :)). Не кидайтесь какашками, рано или поздно всё равно все научатся
👉 3 слоя памяти не обошел стороной и детально рассказываю как организовать персональную память, память команды и память организации используя OpenViking и Cognee (ну и templates mcp и md файлы тоже конечно)
👉 Модели, подписки, их роутинг. Что можно а что нельзя тоже включены в курс. 9Router и CLIProxyAPI фигурируют, конечно вместе с предупреждениями. Но рассмотрел все кажется возможные варианты.
👉 Агрегация MCP (тот самый "Единый слой"), только уже управляемый, логируемый, встроенный в основную экосистему - сделаный правильно (я же всем давно говорил что не надо костылить свои)
👉 Экономика и Экономия... Способы сжатия контекста тоже рассмотрел - как input так и Output + Дополнительное кэширование

Вообщем если "у вас с ИИ всё серьёзно" - не могу не рекомендовать свой творчество (странно было бы по-другому, да)? :))).

Кто приобрёл - все видео уже в плейлистах, а материалы в папке. Остальные, ну вы знаете что делать :)))