惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园 - 聂微东
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
L
LangChain Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
博客园 - 司徒正美
WordPress大学
WordPress大学
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
J
Java Code Geeks
Y
Y Combinator Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
GbyAI
GbyAI
Vercel News
Vercel News
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
T
Tailwind CSS Blog
Jina AI
Jina AI
B
Blog
Recorded Future
Recorded Future
MyScale Blog
MyScale Blog
I
InfoQ
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
博客园_首页
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
The Cloudflare Blog
雷峰网
雷峰网
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
腾讯CDC
爱范儿
爱范儿
Last Week in AI
Last Week in AI
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
博客园 - Franky
Schneier on Security
Schneier on Security
V
V2EX
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
H
Hacker News: Front Page
Cloudbric
Cloudbric
D
DataBreaches.Net
B
Blog RSS Feed
P
Palo Alto Networks Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
NISL@THU
NISL@THU
I
Intezer
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Cyberwarzone
Cyberwarzone
F
Fortinet All Blogs
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
C
Cisco Blogs
K
Kaspersky official blog
Forbes - Security
Forbes - Security

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Отстаём своим путём
Иван Белокаменцев · 2026-05-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Отстаём своим путём

8 мин

12K

Многие переживают из-за ИИ, который нас тут всех заменит и останемся мы без работы. Не буду отставать от мэйнстрима, и тоже выскажусь на эту тему – поглядим на проблему с разных сторон.

Всё сказанное - сугубо моё личное мнение, на полноту и истину не претендую. Кстати, можете воспользоваться современной опцией - кинуть ссылку в ИИ и спросить, чушь тут написана или нет, и стоит ли её читать :)

Да, и статья - про программистов 1С. Если вы отсюда - вам сюда. Если не отсюда - читните, как оно у нас.

Функции

Сначала про функции, кого или что именно заменит ИИ. Он заменит не людей, а конкретные функции, выполняемые сейчас людьми. Это важно с точки зрения вашей личной карьерной безопасности.

Например, ИИ будет писать куски кода по ТЗ – это точно. ИИ будет проектировать архитектуру метаданных, искать в них ошибки и предлагать изменения. ИИ будет искать ошибки в коде. ИИ будет искать несложные проблемы с производительностью, которые не связаны с данными.

Совершенно точно ИИ сможет отвечать на вопросы пользователей по типовой конфигурации. ИИ сможет предложить варианты отражения в программе типовой хозяйственной операции. ИИ сможет накидать варианты более или менее сложных процессов, выраженных языком бизнес-пользователей.

Всё перечисленное – отдельные функции. Каждый из нас, как специалист, умеет выполнять какой-то набор функций. Часть их заберёт ИИ. А нам что-то останется?

Вот тут и пойдёт разделение судеб специалистов. Кто умел выполнять только простые функции (любые из перечисленных выше, и ещё несколько), того ИИ заменит полностью. У кого останется пара функций, не заменённых ИИ, тоже перестанет работать в отрасли – на паре функций нормально не заработаешь.

Ну а у кого освоены функции, которые ИИ не будет заменять – тот продолжит работать в изменившейся отрасли.

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 большой 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.

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 – далее.

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.

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?

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.

P.S.

Текст проверили два ИИ — DeepSeek и Gemini. Оба сказали - не чушь, надо читать, прикольно написано.

Qwen пытался прочитать, но сломался. Видимо, тоже согласен :)