Анализ и документирование кода в 1С с помощью ChtGPT

• Владимир Хари рассказывает о своем опыте использования ChatGPT для анализа кода.  

• Основное внимание уделяется анализу и разбору кода, а не разработке.  

• Проблема в том, что программисты редко документируют код, что затрудняет его понимание.  

• Документация на проектах редко ведется из-за затрат времени и ресурсов.  

• Программисты часто не видят необходимости в документации.  

• Документация быстро устаревает, и актуальная информация находится в коде.  

• Владимир показывает схему для составления запросов к языковой модели.  

• Основные составляющие запроса: роль, контекст, цель, способ и формат.  

• Роль указывает, кто должен анализировать код, контекст описывает задачу, цель - что нужно получить, способ - как анализировать, формат - как представить результат.  

• Пример описания сложного алгоритма расчета наценки на товар.  

• Владимир пошагово объясняет, как составить запрос для модели.  

• Модель генерирует подробное описание алгоритма, которое можно проверить и использовать.  

• Пример анализа модуля обработки, который может быть большим.  

• Владимир объясняет, как подготовить код для анализа и составить запрос.  

• Модель анализирует код всех методов модуля, что помогает избежать пропусков.  

• Пример анализа функционала обработки с несколькими формами.  

• Владимир показывает, как подготовить код для анализа, скопировав его в текстовый файл.  

• Модель помогает понять, что делает код и как он работает.  

• Пример анализа различий между версиями обработки, загружающей заказы из вложений электронных писем.  

• Владимир объясняет, как собрать код в один файл и приложить его к запросу.  

• Модель описывает отличия между версиями, но результат может быть общим.  

• Владимир предлагает использовать API для более точного анализа кода.  

• Через API можно использовать все контекстное окно модели и задавать параметры.  

• Пример выполнения запроса через API для более детального анализа.  

• Модель работает дольше и выдает более полезные результаты.  

• Можно управлять задачами для модели, задавать конкретные вопросы по функциональности.  

• Чат GPT полезен для поиска в конфигурации кода и экономии времени.  

• В конфигурации управления холдингом есть механизм автоматической генерации документов.  

• Задача: найти, где устанавливаются значения определенных реквизитов.  

• Использование замера производительности для поиска строк кода.  

• В режиме предприятия выполняются действия, затем замер производительности отключается.  

• Появляется форма с перечислением всех выполненных строк кода.  

• Сохранение замера и использование специальной обработки для чтения замеров.  

• Преобразование таблицы замера в текст для отправки в ChatGPT.  

• Определение роли, контекста и способа анализа.  

• Задание задачи: найти строки кода, где устанавливаются реквизиты аналитика.  

• Модель предлагает варианты, один из которых оказывается правильным.  

• Модуль управления процессами подготовки отчетности содержит установку значения реквизита аналитика.  

• Доработка в этом месте решает задачу.  

• ChatGPT экономит время и позволяет интеллектуальный поиск по коду.  

• Призыв делиться опытом применения языковых моделей в 1С.  

• Призыв ставить лайки и подписываться на канал.