410 вариантов писем, сотня микросервисов и до 15 файлов, которые приходилось править ради одной нотификации. Добавление письма превратилось в квест: создай компонент, подключи, опиши параметры, зарегистрируй — и молись, что ничего не забыл.

Мы устали и автоматизировали это. Теперь описываем контракт письма в OpenAPI, а CLI генерирует весь boilerplate — от NestJS-артефактов до React-компонента с типизированными пропсами. Часы работы сжались до минут.

Меня зовут Денис, я фронтенд-разработчик в ЮMoney. В этой статье расскажу, почему мы пришли к кодогенерации, как устроили процесс и что в нём изменилось для разработчиков, дизайнеров и тестировщиков. Материал будет полезен тем, кто работает с React, NestJS или TypeScript и хочет перестать писать однотипный код вручную. Особенно если поддержка UI-компонентов и API-слоя отнимает время, которое лучше потратить на реальную логику.

Когда я только начал применять языковые модели в работе с TIA Portal, всё выглядело довольно привычно. Копируешь в чат фрагмент SCL-кода, описываешь задачу, получаешь объяснение или готовую функцию. Иногда результат можно использовать почти без изменений, иногда приходится долго уточнять контекст.

Но довольно быстро я упёрся в очевидное ограничение: модель видит только то, что я ей показал.

Если ошибка находится в одном блоке, этого может быть достаточно. В реальном проекте всё обычно сложнее. Один сигнал формируется в одном месте, проверяется в другом, сохраняется в DB, затем участвует в нескольких условиях и в итоге влияет на работу совершенно другого участка программы.

Чтобы получить полезный ответ, приходится вручную искать связанные блоки, копировать их в чат, объяснять структуру проекта, передавать сообщения компилятора, а затем снова возвращаться в TIA Portal за очередным фрагментом информации.

В какой-то момент у меня возник простой вопрос: почему модель вообще должна ждать, пока я принесу ей очередной блок? Можно ли дать ей возможность самостоятельно изучить проект TIA Portal, найти нужный код, проверить свои предположения и подготовить изменения?

Так появился OpennessLLM.

У нас семь публикаций в день на четыре площадки, и все они идут через один общий Chrome с живыми сессиями.