Меня довольно часто спрашивают: «Как вообще создавать свои AI-инструменты?»
Поэтому в этом видео решил не рассказывать теорию, а показать весь процесс на реальной задаче.
Берём конкретную проблему из работы с 1С и прямо с нуля создаём под неё собственный AI-инструмент. Не за месяц разработки и не с использованием дорогой модели, а примерно за пару часов и на дешёвой модели.
Показываю весь процесс: от постановки задачи и первоначальной идеи до запуска, проверки, ошибок и исправлений.
При этом специально не вырезал все моменты, где модель ошибается. На практике AI-инструменты именно так и создаются: поставили задачу → получили результат → проверили → нашли проблему → объяснили модели → исправили → повторили.
В итоге получается не универсальный «магический AI», а небольшой специализированный инструмент, который решает конкретную задачу.
И именно в этом, на мой взгляд, интерес подхода: не обязательно искать готовый AI-сервис под каждую задачу. Иногда проще потратить пару часов и сделать свой.
Таймкоды:
00:00 — Вступление: о чем это видео и зачем создавать инструменты под себя
02:00 — Постановка задачи: приходит сообщение из Telegram о доработке старой обработки 1С
03:20 — Создание проекта и первая попытка запроектировать Telegram-бота с помощью ИИ
07:00 — Подключение и настройка агентов, разбор структуры проекта и скиллов 1С
10:30 — Первый запуск и тестирование бота: как устроен прием файлов и задач
16:00 — Переключение моделей (работа с Gemini 3.8 Flash) и исправление ошибок путей/окружения
24:00 — Интерактивный режим работы, исправление багов с декомпиляцией и терминалом
33:00 — Борьба с критическими ошибками, интеграция с интерфейсом
42:00 — Финальный чистый эксперимент: отправка задачи, сборка обработки ботом
48:00 — Проверка готовой обработки в конфигурации 1С: Управление Торговлей
51:50 — Итоги: сколько времени ушло, зачем нужны собственные ИИ-инструменты и почему скиллы решают
Поэтому в этом видео решил не рассказывать теорию, а показать весь процесс на реальной задаче.
Берём конкретную проблему из работы с 1С и прямо с нуля создаём под неё собственный AI-инструмент. Не за месяц разработки и не с использованием дорогой модели, а примерно за пару часов и на дешёвой модели.
Показываю весь процесс: от постановки задачи и первоначальной идеи до запуска, проверки, ошибок и исправлений.
При этом специально не вырезал все моменты, где модель ошибается. На практике AI-инструменты именно так и создаются: поставили задачу → получили результат → проверили → нашли проблему → объяснили модели → исправили → повторили.
В итоге получается не универсальный «магический AI», а небольшой специализированный инструмент, который решает конкретную задачу.
И именно в этом, на мой взгляд, интерес подхода: не обязательно искать готовый AI-сервис под каждую задачу. Иногда проще потратить пару часов и сделать свой.
Таймкоды:
00:00 — Вступление: о чем это видео и зачем создавать инструменты под себя
02:00 — Постановка задачи: приходит сообщение из Telegram о доработке старой обработки 1С
03:20 — Создание проекта и первая попытка запроектировать Telegram-бота с помощью ИИ
07:00 — Подключение и настройка агентов, разбор структуры проекта и скиллов 1С
10:30 — Первый запуск и тестирование бота: как устроен прием файлов и задач
16:00 — Переключение моделей (работа с Gemini 3.8 Flash) и исправление ошибок путей/окружения
24:00 — Интерактивный режим работы, исправление багов с декомпиляцией и терминалом
33:00 — Борьба с критическими ошибками, интеграция с интерфейсом
42:00 — Финальный чистый эксперимент: отправка задачи, сборка обработки ботом
48:00 — Проверка готовой обработки в конфигурации 1С: Управление Торговлей
51:50 — Итоги: сколько времени ушло, зачем нужны собственные ИИ-инструменты и почему скиллы решают
- Категория
- AI инструменты
Комментариев нет.
