Как мы с ИИ перезапустили документацию Bitrix Framework и сэкономили 400 часов

Привет! Меня зовут Марина Павлова, я технический писатель в отделе документации 1С-Битрикс. В этой статье я расскажу:

• как мы полностью переделали документацию по Bitrix Framework,

• что изменилось в документации для разработчиков,

• как команде из двух человек удалось выпустить доку за 9 месяцев с помощью ИИ, когда мы параллельно работали над другими проектами.

Новая документация уже доступна на сайте

Какую проблему мы решали

Раньше искать информацию нужно было по разным учебным курсам и документациям. Чтобы полностью разобраться в работе какого-то компонента продукта, приходилось открывать несколько ресурсов:

• курс Контент-менеджер или Администратор. Базовый, чтобы узнать основы работы с продуктом в интерфейсе,

• курс Разработчик Bitrix Framework, чтобы разобраться, как работать с компонентом в фреймворке,

• документацию по API, чтобы посмотреть описание классов и методов. 

Такой подход позволял точечно закрывать потребности разных ролей. Но для решения комплексных задач он перестал быть эффективным. Мы собрали отзывы и поняли: нужен единый источник. Теперь мы объединяем все — от основ работы до справочника API — в рамках связанных статей.

Как ИИ помог нам ускорить работу в 2 раза

За 9 месяцев 2025 года команда из двух технических писателей выпустила 65 статей. Нейросети сэкономили нам более 400 часов — без ИИ работа заняла бы вдвое больше времени.

Какие задачи взял на себя ИИ

• Анализ и реструктуризация контента. ИИ объединял старые материалы из разных курсов и предлагал новую структуру.

• Генерация примеров кода. Нейросети помогали создавать рабочие примеры,  анализируя исходный код продукта.

• Написание комментариев. Нейросети добавляли комментарии в код, чтобы примеры были понятными.

• Переработка стиля. ИИ изучил нашу редполитику. Мы отправляли ему тексты, а он предлагал, как написать лучше.

• Создание контента с нуля. По некоторым темам у нас не было исходных материалов в курсах и документации. ИИ помогал писать черновики по исходному коду продукта.

Реальный пример из нашей работы — статья про JWT (JSON Web Token). Информации о работе с JWT не было в курсах и старой документации. Мы писали статью с нуля:

1. Передали ИИ исходный код класса BitrixMainWebJWT, заметки разработчика и желаемую структуру статьи.

2. Получили готовый черновик статьи, с которым можно работать.

3. Дали задание ИИ добавить комментарии в примеры кода, пояснить непонятные моменты для начинающих разработчиков.

4. Попросили нейросеть почитать статью и дать обратную связь от лица junior, middle и senior PHP-разработчиков.

5. Вычитали и поправили текст.

6. Отдали на фактчек в техническую поддержку.

На практике замечаний от технической поддержки по таким статьям пришло мало. ИИ помогает писать статьи для документации своими силами и п��ивлекать разработчика только для проверки.

Какие нейросети мы использовали

Мы не ограничивались одной нейросетью — использовали ChatGPT, DeepSeek, Qwen и Битрикс24 Copilot. Для себя я определила оптимальное применение каждой из них:

• DeepSeek — для работы с текстами,

• Qwen — для проверки стиля и фактов,

• ChatGPT — для работы с кодом,

• Битрикс24 Copilot — для решения небольших задач в рабочем чате: отформатировать код, покритиковать небольшой текст, изменить оформление списка или таблицы и так далее.

Что меняется в новой документации

Мы сосредоточились на практической ценности. Вот ключевые изменения.

1. Вся информация по теме — в одной статье

Мы уходим от разделения по ролям: контент-менеджер, администратор, разработчик. Теперь, чтобы найти решение, не нужно открывать разные ресурсы.

• Было. Чтобы настроить кеширование, вы читали о настройках админки в курсе Администратор. Базовый, изучали конфигурацию ядра в курсе Разработчика и искали описание класса в документации API D7.

• Стало. В новой документации статья Кеширование содержит общее описание, административные настройки, конфигурацию в  .settings.php , описание класса и готовые примеры кода. Задача решается в одном месте.

2. Актуальный контент и готовые примеры кода

Мы в процессе обновления материалов: проверяем контент, убираем устаревшую информацию и добавляем новые примеры.

Пример. Статья Создание модуля содержит пример модуля с описанием структуры и всех файлов. Его можно использовать как основу для собственного модуля.

3. Полный справочник API и наглядные форматы

В структуру документации мы добавили Справочник API с описанием классов и методов. Информация в справочнике формируется автоматически из исходного кода продукта, поэтому она всегда актуальна.

4. Обратная связь

Новая документация развивается вместе с сообществом. Мы настроили прозрачные процессы для ваших правок и комментариев.

Система оценок. Каждую статью можно оценить — полезна или не полезна. Мы анализируем количество оценок и изучаем конкретные жалобы в комментариях. Если вы ставите низкую оценку, поясните в комментарии почему. Это поможет нам понять суть проблемы и исправить документацию.

Issues. На каждой странице есть кнопка Report an issue or ask a question. Видите неточность или есть предложение — создавайте issue. Опишите суть ошибки максимально подробно и, пожалуйста, оставляйте здесь только замечания к документации, вопросы по работе с продуктом направляйте в техподдержку.

Pull Requests. Вы можете стать контрибьютором документации. Чтобы внести правки, нажмите Edit in GitHub на странице документации — откроется файл в нашем репозитории, где можно сразу предложить изменения через Pull Request.

Что планируем дальше

Это только начало пути. Мы уже работаем над переносом в новый формат других материалов из курса разработчика и документации API D7. Наша цель — создать исчерпывающий и удобный ресурс, где вы сможете найти ответ на любой вопрос по разработке на наших продуктах.

Ссылки

• Новая документация

• GitHub-репозиторий

Изучайте, используйте в работе и делитесь обратной связью. Ваши замечания и предложения через issues, pull requests или комментарии помогут нам улучшить документацию.