1c-ai-guide 是做什么的？
Практическое руководство по AI для 1С: MCP, Agent Skills, OData, безопасность и проверенные сценарии
Практическое руководство по AI для 1С: MCP, Agent Skills, OData, безопасность и проверенные сценарии
Этот навык представляет собой практическое руководство по интеграции AI в экосистему 1С. Он охватывает ключевые темы, такие как использование Model Context Protocol (MCP) для взаимодействия с AI-агентами, настройку Agent Skills для автоматизации задач, работу с OData API для обмена данными, а также вопросы безопасности и проверенные сценарии внедрения. Руководство будет полезно разработчикам 1С и AI-инженерам, желающим объединить возможности платформы 1С с современными AI-моделями для создания интеллектуальных помощников и автоматизации бизнес-процессов. Навык поддерживает платформы, где доступен MCP (например, Claude Desktop), и содержит примеры кода и конфигураций для настройки безопасного и эффективного взаимодействия.
npx skills add Aleksandr-Litvinenko/1c-ai-guideInstalled? Explore more 研究与数据分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Практическое руководство по AI для 1С: MCP, Agent Skills, OData, безопасность и проверенные сценарии
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.