4dand/1c-ai-codegen-research-paper
Научная работа «Экспериментальная оценка эффективности искусственного интеллекта в генерации кода для доменно-специфичных платформ (на примере 1С:Предприятие 8)». SMOP-метрика, эксперименты с LLM, платформа GenLab-1C. НДР-2026.
Platform-specific configuration:
{
"mcpServers": {
"1c-ai-codegen-research-paper": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"1c-ai-codegen-research-paper"
]
}
}
}Add the config above to .claude/settings.json under the mcpServers key.
[]() []() [](LICENSE.md) [](https://github.com/4dand/1c-ai-codegen-research-paper)
> Всероссийский конкурс достижений талантливой молодёжи «Национальное достояние России», 2026 > > Автор: Андреев Данила Сергеевич > Научный руководитель: Гальцкова Юлия Михайловна > Место выполнения: ГАПОУ ПО «Пензенский Колледж Информационных и Промышленных Технологий (ИТ-Колледж)»
---
> Предупреждение: > Репозиторий находится в активном наполнении. Ряд артефактов ещё не загружен. > Все опубликованные числовые результаты и отчёты соответствуют финальной версии работы.
---
Исследование посвящено сравнительной оценке больших языковых моделей (LLM) при автоматической генерации кода на языке BSL — встроенном языке платформы 1С:Предприятие 8.
Центральная проблема: существующие бенчмарки (HumanEval, MBPP и др.) не подходят для оценки кода на доменно-специфичных языках, тесно связанных с метаданными конфигурации. Для решения этой задачи разработана методика SMOP и программный комплекс [GenLab-1C](https://github.com/4dand/genlab-1c-core) (веб-платформа).
Эксперимент охватывает два сценария:
Полный текст работы: [andreev-ai-codegen-
Loading reviews...