Безопасность и правоAPI / Продукт · В работуHabr AI→ оригинал

DeepSeek исправил 3 бага 1С за 104 минуты и повторил два патча один в один

DeepSeek проверили на четырёх задачах в 1С:УНФ: от деления на ноль до новой печатной формы. Агент искал причины в конфигурации, собирал исправления как отдельные расширения и запускал их в рабочем интерфейсе. Три точечных бага он устранил за 25–47 минут, причём два решения совпали с патчами 1С один в один. На большой доработке результат работал, но оказался архитектурно слабее штатной реализации.

AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
DeepSeek исправил 3 бага 1С за 104 минуты и повторил два патча один в один
Источник: Habr AI. Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
ПервоисточникHabr AI ↗
Главный редактор
Ключевой факт #1Три исправления стоили от 155 до 427 ₽ и заняли 25–47 минут.
Ключевой факт #2Совпадение с патчем не доказывает качество без тестов на реальных данных.
Ключевой факт #3Агент полезен как временный ремонт, но не заменяет обновление от вендора.

Обновление 1С ещё не вышло, а бухгалтерия уже не может провести документ. Знакомая ситуация: ошибка спрятана где-то в огромной типовой конфигурации, менять её напрямую нельзя, а специалисту сначала придётся раскрутить длинную цепочку вызовов. В эксперименте DeepSeek дали четыре такие задачи и разрешили читать выгрузку конфигурации, обращаться к демонстрационной базе, собирать расширения и проверять результат в интерфейсе 1С.

Итог получился полезнее очередного разговора о том, «заменит ли ИИ программиста». Три точечных дефекта агент исправил за 25–47 минут при стоимости от 155 до 427 рублей. В двух случаях его код совпал с официальными патчами 1С один в один. Но более крупную доработку модель выполнила лишь функционально: решение работало, хотя штатная архитектура 1С оказалась чище.

Как агент нашёл ошибки

В первом кейсе печать универсального передаточного документа падала с делением на ноль при количестве товара меньше 0,005. Причина была не в нулевом исходном значении. Код округлял количество до двух знаков прямо перед делением, превращая 0,001–0,004 в ноль. DeepSeek нашёл нужный запрос в модуле примерно на 12 тысяч строк, добавил защиту и собрал расширение. Официальный патч решал проблему немного иначе: сохранял три знака после запятой. Агент также заметил, что исходное описание границы бага было неточным.

Во втором случае онлайн-оплата расходной накладной тихо не загружалась в базу. Общий обработчик ожидал реквизит «АдресСайта», которого не было у части документов. Модель поставила проверку наличия реквизита перед обращением к нему. Это решение полностью совпало с патчем 1С. Заодно агент обнаружил такой же дефект ещё в двух типах документов, хотя в исходной задаче о них не говорилось.

Третий баг прятался в кнопке оплаты через СБП. При пустом банковском счёте опечатка внутри тернарного оператора возвращала булево значение вместо структуры, после чего код падал при обращении через точку. DeepSeek остановил сценарий раньше и показал понятное предупреждение. Падение исчезло, но официальный патч был точнее: он исправлял саму опечатку и сохранял возможность подобрать подключение через платёжного агрегатора.

Где модель уступила разработчикам 1С

Четвёртая задача была уже не ремонтом, а продуктовой доработкой: создать установку цен из заказа поставщику и добавить печатную форму переоценки. Агент собрал расширение, подключил команды и самостоятельно прогнал сценарий в пользовательском интерфейсе. Он даже добавил процент изменения цены и цветовую подсветку.

Однако модель хуже знала механизмы Библиотеки стандартных подсистем. Для создания документа она сначала записывала черновик, а печатную форму строила вручную. Разработчики 1С использовали штатный ввод на основании и стандартную печать с экспортом в PDF и Excel. Функция была реализована, но сопровождать штатный вариант проще.

Что брать в работу

Главный вывод не в том, что DeepSeek способен заменить разработчика 1С. Эксперимент этого не показывает. Он показывает более узкий и практичный сценарий: агент может быстро локализовать дефект, собрать временное расширение и проверить его в живом интерфейсе, пока команда ждёт обновление вендора.

Такой ремонт нельзя принимать только по сходству с официальным патчем. Нужны резервная копия, отдельная тестовая база, проверка бизнес-сценария и возможность мгновенно отключить расширение. Для точечных аварий модель уже выглядит полезным напарником. Для архитектурных доработок ей всё ещё нужен специалист, который знает платформу и остановит рабочее, но хрупкое решение.

Сюжет

Вопросы и ответы по материалу

Что известно по теме: как агент нашёл ошибки?

В первом кейсе печать универсального передаточного документа падала с делением на ноль при количестве товара меньше 0,005. Причина была не в нулевом исходном значении. Код округлял количество до двух знаков прямо перед делением, превращая 0,001–0,004 в ноль. DeepSeek нашёл нужный запрос в модуле примерно на 12 тысяч строк, добавил защиту и собрал расширение. Официальный патч решал проблему немного иначе: сохранял три знака после запятой. Агент также заметил, что исходное описание границы бага было неточным.

Что известно по теме: где модель уступила разработчикам 1С?

Четвёртая задача была уже не ремонтом, а продуктовой доработкой: создать установку цен из заказа поставщику и добавить печатную форму переоценки. Агент собрал расширение, подключил команды и самостоятельно прогнал сценарий в пользовательском интерфейсе. Он даже добавил процент изменения цены и цветовую подсветку. Однако модель хуже знала механизмы Библиотеки стандартных подсистем. Для создания документа она сначала записывала черновик, а печатную форму строила вручную.

Что известно по теме: что брать в работу?

Главный вывод не в том, что DeepSeek способен заменить разработчика 1С. Эксперимент этого не показывает. Он показывает более узкий и практичный сценарий: агент может быстро локализовать дефект, собрать временное расширение и проверить его в живом интерфейсе, пока команда ждёт обновление вендора. Такой ремонт нельзя принимать только по сходству с официальным патчем. Нужны резервная копия, отдельная тестовая база, проверка бизнес-сценария и возможность мгновенно отключить расширение.

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ Единое AI-пространство · Nomad

Протестируйте новые LLM и мультимодальные модели в одном окне

Платформа Nomad AI (nomadnet.ai) даёт прямой доступ к Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, DeepSeek и автономным агентам без VPN, зарубежных карт и зоопарка подписок.

Открыть Nomad AI →Автономный Nomad Agent
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…