1c Config Index logo

1c Config Index

Community
Desko77
1c-config-index

Индекс XML-выгрузки конфигурации 1С в один JSON - какие объекты есть, их реквизиты, табличные части, измерения и ресурсы регистров, экспортные методы общих модулей. Нужен другим навыкам для проверок, где объект сверяется с остальной конфигурацией

Overview

PublisherDesko77
Repositoryclaude-code-skills-1c
Skill name1c-config-index
Stars
88
Forks
17
Bundled files
2
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 2 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by Desko77 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the 1c Config Index AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Desko77/claude-code-skills-1c/tree/main/skills/1c-config-index
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Desko77/claude-code-skills-1c.git /tmp/claude-code-skills-1c
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/claude-code-skills-1c/skills/1c-config-index .claude/skills/1c-config-index
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable 1c Config Index in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads 1c Config Index on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so 1c Config Index is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

/config-index - индекс конфигурации 1С

Один проход по выгрузке, на выходе один JSON. Индекс отвечает на вопрос "что вообще есть в этой конфигурации и из чего оно состоит" - и тем самым дает остальным навыкам то, чего им не хватало: возможность проверить объект не сам по себе, а против остальной конфигурации.

Работает без EDT, без платформы и без запущенной базы - читает только файлы выгрузки. Построенный индекс отвечает на точечные вопросы без повторного обхода - см. "Точечный запрос".

Параметры

ПараметрОбяз.Умолч.Описание
ConfigPathдля сборки-Каталог выгрузки (где лежит Configuration.xml) либо путь к нему
OutFileнет-Куда записать индекс. Без него JSON печатается в stdout
Detailedнет-Дописать в отчет имена ненайденных объектов и время сборки
IndexPathдля запроса-Готовый индекс, по которому выполняется точечный запрос
Objectнет-FQN объекта: напечатать его запись из индекса
Findнет-Подстрока имени: напечатать FQN подходящих объектов

Команда

powershell
powershell.exe -NoProfile -File "skills/1c-config-index/scripts/config-index.ps1" -ConfigPath "src" -OutFile "index.json"
bash
python skills/1c-config-index/scripts/config-index.py -ConfigPath src -OutFile index.json

Точечный запрос

Готовый индекс отвечает еще на два вопроса: какая запись у одного объекта и какие объекты носят такое имя. Отвечает без обхода выгрузки - читает только файл индекса.

powershell
powershell.exe -NoProfile -File "skills/1c-config-index/scripts/config-index.ps1" -IndexPath "index.json" -Object "Catalog.Контрагенты"
bash
python skills/1c-config-index/scripts/config-index.py -IndexPath index.json -Find "Номенкл"
ЗапросВыводКод возврата
-Object <FQN>Запись объекта в формате и порядке ключей индекса0; объекта нет - в stderr Object not found: <FQN>, код 1
-Find <подстрока>FQN подходящих объектов по одному в строке, по возрастанию0; совпадений нет - пустой вывод, код 0
Запрос вместе с доводом сборки, запрос без -IndexPath, -IndexPath без запросаНичегоПричина в stderr, код 2
Индекс пустой, из пробелов или не разбираетсяНичегоВ stderr Index file could not be read: <файл>, код 1
Индекс разобран, но объектов в нем нет (null, массив, пустой объект)НичегоВ stderr Index file has no objects: <файл>, код 1

И -Object, и -Find сверяют имя без учета регистра: имена метаданных 1С регистр не различают. Порядок задан посимвольным сравнением, а не языковым: локали у портов разные, и на кириллице они разошлись бы.

Брать запрос вместо чтения индекса стоит всегда, когда нужен один объект или список имен. Индекс большой конфигурации весит мегабайты, и, прочитанный целиком, он занимает контекст агента; запись одного объекта - сотни байт. Сборка при запросе не запускается: читается уже готовый файл.

Что попадает в индекс

КлючЧто там
formatВерсия схемы индекса. Читающий навык обязан ее проверять
kindconfiguration либо extension - по ConfigurationExtensionPurpose
name, version, namePrefixИмя конфигурации, версия, префикс имен расширения
declaredСостав Configuration.xml: тип -> список имен, в порядке записи
objectsКлюч Тип.Имя -> разбор объекта (см. ниже)
typesВсе GeneratedType конфигурации: CatalogRef.Контрагенты, DocumentObject.Накладная и прочие
commonModulesОбщий модуль -> список ЭКСПОРТНЫХ методов его Ext/Module.bsl
missingОбъявлено в Configuration.xml, но файла на диске нет
unknownKindsТипы из ChildObjects, которых нет в карте типов

Запись объекта несет только непустое: attributes, standardAttributes, tabularSections, standardTabularSections, dimensions, resources, addressingAttributes, accountingFlags, extDimensionAccountingFlags, enumValues, forms, templates, commands, subsystems, recalculations, columns, operations, urlTemplates, valueType, props и refs. Пустые корзины не пишутся: на конфигурации в тысячи объектов они дали бы мегабайты фигурных скобок.

Табличная часть записана как {"attributes": {имя: [типы]}, "standardAttributes": [имена]} - собственные колонки и стандартные лежат рядом, но раздельно.

Стандартные реквизиты берутся из блока StandardAttributes самой выгрузки, а не из своей таблицы: таблица разошлась бы с платформой молча. Имена там внутренние, английские (Description, Code, Period) - и в путях данных формы они пишутся точно так же.

У реквизита хранится список типов с отброшенным префиксом пространства имен: CatalogRef.Контрагенты, string, decimal. Ссылочный тип узнается по точке в имени.

props держит те свойства, которые нужны последующим проверкам: Hierarchical, CodeLength, DescriptionLength, RegisterType, Periodicity, WriteMode, ObjectBelonging и флаги общего модуля. refs - списки ссылок на другие объекты: состав подсистемы (Content), движения документа (RegisterRecords), владельцы, основания, регистры последовательности.

Вложенная подсистема получает ключ с полным путем: Subsystem.Основная.Subsystem.Справочники - именно так подсистема адресуется во всей конфигурации.

Чего индекс НЕ делает

Он ничего не проверяет и ни на что не ругается, кроме одного: сообщает, что объект объявлен в Configuration.xml, а файла нет. Проверки строятся ПОВЕРХ индекса в других навыках.

Он не разбирает формы, макеты и схемы компоновки - только перечисляет их имена. Не читает права ролей. Не выводит типы выражений BSL и не понимает запросы: без платформы этого получить нельзя.

Сколько это стоит

Замер на синтетической конфигурации: 3007 объектов, 3515 файлов, 43 МБ выгрузки, индекс на выходе 2.7 МБ.

ПортВремя
python~2.5 с
powershell~16 с

Разрыв объясняется стоимостью обхода XML в PowerShell, а не разной работой: оба порта дают байт-в-байт одинаковый JSON, это закреплено кейсами. На больших конфигурациях брать python-порт.

Как этим пользуются другие навыки

Индекс строится ОДИН раз на прогон и передается проверкам файлом. Обход каталога на каждую ссылку превратил бы валидацию большой конфигурации в неприемлемо долгую.

bash
python skills/1c-config-index/scripts/config-index.py -ConfigPath src -OutFile .cache/config-index.json
# дальше этот файл отдается навыкам-проверкам параметром -IndexPath

Расширение и частичная выгрузка - нормальное состояние: объект может ссылаться на то, чего в ЭТОЙ выгрузке нет, потому что оно в основной конфигурации. Индекс это различает полем kind, а проверяющий навык обязан на него смотреть - иначе на любом расширении утонет в ложных ошибках.

Связанные навыки

  • 1c-cf-info - краткая сводка по конфигурации для человека; индекс же машинный и полный
  • 1c-meta-info - разбор одного объекта метаданных
  • 1c-meta-validate, 1c-cf-validate, 1c-form-validate - проверки, которые читают индекс

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the 1c Config Index AI skill do?

Индекс XML-выгрузки конфигурации 1С в один JSON - какие объекты есть, их реквизиты, табличные части, измерения и ресурсы регистров, экспортные методы общих модулей. Нужен другим навыкам для проверок, где объект сверяется с остальной конфигурацией

Why use 1c Config Index on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. 1c Config Index is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install 1c Config Index in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Desko77/claude-code-skills-1c/tree/main/skills/1c-config-index. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use 1c Config Index?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with 1c Config Index?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use 1c Config Index with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the 1c Config Index AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Desko77 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇