Много конференций не бывает 🤪

27 мая будет проходить ЕстьРесурс ERP AI Forum
📍 Москва, Конгресс-центр МГТУ им. Н.Э. Баумана

Как заявлено это будет профессиональная конференция для тех, кто проектирует, внедряет и развивает системы автоматизации бизнеса на платформе 1С с применением искусственного интеллекта.

И я снова вписался в качестве докладчика ☕️

Так что ближайшие недели — режим активной проработки и попытка упаковать весь накопившийся опыт по ИИ в 1С в нормальный, понятный доклад. Поэтому как сформулирую тему доклада нормально, сразу анонсирую ✍️

А вообще уже можно купить билет на конференцию — https://esresforum.ru/

И даже есть скидка 10% по промокоду: 8FQ2E 🤔

Увидимся 27 мая ❤️

Ввожу небольшую рубрику — База по AI ✍️

Первой темой будет MCP и MCP серверы:

MCP (Model Context Protocol) — это open-source стандарт, который позволяет приложениям с LLM "общаться" с внешними приложениями 📞

Приложение с LLM по MCP обращается к специальному серверу, который в свою очередь будет обращаться к какому-то внешнему приложению. Это и есть MCP-сервер. У MCP-серверов есть 3 возможности:

⚙️ Инструменты (tools) — с их помощью LLM может вызвать API методы приложений или выполнить какой-нибудь код. То есть отдельный tool — отдельный сценарий действий;

ℹ️ Ресурсы (resources) — получение пассивных данных, тут доступно только чтение. Например чтение одного лог файла;

💬 Промпты (prompts) — предварительно созданные шаблоны инструкций, указывающие модели, как работать с конкретными инструментами и ресурсами.

Во время общения пользователя с LLM приложением, которое подключено к такому MCP-серверу, LLM будет получать, помимо промпта пользователя, информацию о всех доступных tools, resources и prompts и будет вкурсе всех возможностей, которые сможет сделать.

Этот подход унифицирует подключение приложений с LLM или AI-клиентов к внешним системам. С MCP делаешь один сервер, и он может работать с разными клиентами.

Разберем пример:

Пользователь обращается к привычному LLM чату в интернете и говорит — "Поставь встречу с клиентом на завтра в 5 часов вечера" 👨‍💻

LLM чат без MCP сервера придумает какой-то ответ, может сохранить это только в рамках диалога, но ничего фактически не сделает ☝️

LLM чат, подключенный к MCP серверу для Google календаря, дополнительно к вопросу пользователя получит от MCP сервера такой блок текста:

[MCP контекст от сервера "gcal-mcp"]

TOOLS:
1) calendar.check_free
Что делает: проверяет, свободно ли время.
Вход: date, time_from, time_to

2) calendar.create_event
Что делает: создает событие в календаре.
Вход: title, date, time_from, time_to

RESOURCES (read-only):
- calendar.timezone
Что это: таймзона пользователя (например, Irkutsk)

PROMPTS:
- prompt: schedule_meeting
Инструкция модели:
1) Возьми timezone из ресурса calendar.timezone.
2) Если длительность не указана — ставь 30 минут.
3) Сначала проверь свободно ли через calendar.check_free.
4) Если свободно — создай событие через calendar.create_event.
5) Если занято — попроси пользователя выбрать другое время

И имея такой контекст LLM сделает следующее:
1️⃣читает ресурс calendar.timezone → "Irkutsk"

2️⃣интерпретирует запрос:

- завтра = (конкретная дата в Irkutsk)
- 17:00
- длительность не указана → 30 минут → 17:00–17:30

3️⃣ вызывает tool calendar.check_free:

calendar.check_free(date=завтра, time_from=17:00, time_to=17:30)

MCP-сервер → ответ:
free=true

4️⃣ вызывает tool calendar.create_event:

calendar.create_event(
title="Встреча с клиентом",
date=завтра,
time_from=17:00,
time_to=17:30,
)

MCP-сервер → ответ: created=true

LLM → финальный ответ пользователю:
"Готово! Поставил встречу на завтра с 17:00 до 17:30."

И в итоге получаем ответ + действие в реальном мире. Пользователь доволен 😃

Например уже сейчас, при помощи расширения от Владимира Харина можно превратить свою 1С в один большой MCP сервер, при помощи стороннего прокси, которое будет вызывать tools прямо внутри вашей 1С и делать всё что нужно в рамках вашей конфигурации!

А по MCP советую изучить официальную документацию 👀

Если вы хотите посмотреть какие вообще существуют MCP сервера для 1С и что они делают, мы с командой BenchLabs добавили новый раздел с MCP серверами на наш сайт и собрали для вас 18 MCP серверов в удобном месте, смотрите подробнее в группе нашего проекта:

Пост с 18 MCP серверами для 1С 😍
➡️ Уже тут

Новый раздел на сайте 🖥
➡️ https://benchlabs.ru/mcp-servers

🥳 Мой доклад прошёл на INFOSTART TEAM EVENT 2026!

Тема: "Какая нейросеть лучше всего решает задачи 1С: бенчмарк моделей и агентных подходов"

Я уже рассказывал тут и тут про что будет доклад. Хочу только сказать, что это очень интересно погружаться в такие проекты помогает отвлечься от работы, учебы и всех остальных очень важных дел 🛁

На самом деле до последнего не верил, что пройду на конференцию, а когда увидел — удивился. Уже совсем скоро и я покажу всё что мы там наработали по бенчмарку, а пока пусть это будет секретом 🤐

Ну раз я буду на конференции нужно открывать программу и собирать себе маршрут ✍️
➡️ Программа конференции

По мимо тех, про которые уже рассказывал, я себе отметил вот эти доклады — мне прям хочется разобраться, что там и какие выводы можно унести в работу:

Романтика управления ИТ: Иллюзия vs Реальность
🖥 Ссылка на доклад — Сергей Горшенин
Мне интересно послушать, как это разложат по полочкам, где мы правда переоцениваем процессы и инструменты, и что на практике помогает, чтобы "управление" не превращалось в бюрократию😵
Я в этой теме не эксперт, поэтому хочется забрать какие-то понятные принципы и примеры.

Финансовая открытость как способ вовлечь команду в управление рентабельностью
🖥 Ссылка на доклад — Елизавета Левицкая
Я пока только слышал про финансовую открытость как идею, но не до конца понимаю, как это реально внедряется 🛍

Комплаенс-инженерия: как встроить правовой аудит в AI-разработку без потери эффективности
🖥 Ссылка на доклад — Иван Шевелев
Юридический аспект в сфере ИИ ещё очень долго будет на коне, очень хочется послушать такое 😡

Сравнение эффективности создания, выпуска и предоставления ИТ продуктов командами людей vs ИИ агентами
🖥 Ссылка на доклад — Данил Динцис
Ну а тут, хочу послушать как опытные люди оценивают эффективность ИИ-агентов, так сказать, чтобы потом считать свои решения лучше 😈

Если тоже едете — кидайте, что вы себе отметили. Хочу собрать список обязательных докладов, чтобы потом не метаться по залам 🤪

На прошлой конференции INFOSTART TECH EVENT 2025 я участвовал в круглом столе по ИИ — тогда в основном спорили "нужен ли он вообще" и где от него польза 🤔

На INFOSTART TEAM EVENT круглый стол повторится, но в этот раз он будет куда более практичным. Тема — "ИИ в 1С: хватит рекламировать — расскажите о практических инструментах, покажите, что реально работает"

Будем обсуждать следующие вещи — вкладываться в неофициальные инструменты уже сейчас или ждать, пока вендор догонит, где ИИ действительно меняет экономику проекта, а где мы автоматизируем то, что и так не было проблемой 🤔

И отдельно — любимое: "сделал за 2 часа вместо 2 дней" — а что с качеством и сопровождением? Не съест ли выигрыш от скорости последующая отладка 🤪

Ещё важный блок — кейсы с цифрами. Не "попробовал и понравилось", а: задача → сроки без ИИ → сроки с ИИ → качество → где именно сэкономили деньги. И, наоборот, где ИИ пробовали — и забрали обратно, потому что руками оказалось быстрее 💔

Без конкретных примеров там делать нечего — и это прекрасно ☕️

Так что приходите, думаю получится очень живо и полезно

Кстати, расписание докладов уже есть на сайте, и мой доклад будет в конце первого дня. Параллельно будет нетворкинг и интерактивный баттл ✨

Надеюсь, что под конец дня энтузиазм ещё не закончится и вы заглянете ко мне на доклад 😅

➡️ Мой доклад — 12 марта 17:30 – 18:00
➡️ Круглый стол по ИИ — 13 Марта 16:50 – 18:00

Нетворкинг на конференциях — это вообще отдельная "тихая суперсила" 😈

Я это почувствовал не сразу. Сначала кажется: ну сходил на доклады, послушал умных людей, пофоткал слайды — и всё. А потом внезапно понимаешь, что самое ценное часто происходит между докладами ☕️

У меня вот так, просто ходя на мероприятия и конференции, постепенно собрался набор контактов. И это не "визиточки в стол", а люди, которым реально можно написать почти в любое время дня и ночи — и тебе:

1. подскажут, где найти нужного человека,
2. помогут разобраться в теме,
3. дадут консультацию,
4. сведут с кем-то,
5. или даже впишутся в идею/проект 😀

Я ещё на последних курсах (на бакалавриате) поймал эту мысль: круто иметь вокруг себя людей, с которыми можно делать дела. Это прям как запас возможностей: иногда достаточно одного сообщения "слушай, а как бы ты сделал…?" — и у тебя появляется новый вариант решения.

И да, это штука, которую важно качать. И как будто чем раньше начинаешь — тем мощнее эффект 👍

Кстати, на INFOSTART TEAM EVENT нетворкинг будет идти несколько дней. И в один из слотов он будет параллельно с моим докладом 😫
Вот вышла новость там можно посмотреть детали — кому интересно, приходите, знакомьтесь 😀

Я на Infostart’е (на тех двух, где был) как раз познакомился с очень классными людьми — и на нетворкинге, и на VIP-ужине в прошлом году, и просто "в коридоре между секциями".

Правда на первом инфостарте я стеснялся и весь VIP-ужин просидел за столиком, но в прошлом году, отдельное спасибо Иосифу и Роме, в компании людей намного проще справиться со стеснением 😅

*На фото как раз сижу на VIP-ужине, весёлый, в компании хороших людей и пью водичку

До встречи на конференции 🥳

Прямо сейчас выступаю со своим докладом 🤪

Доклад про то как мы потратили 100$ и сожгли 170M токенов на тестирование агентов с разными LLM

Снизу — таблица с текущими результатами — уже видно, что существует разница в эффективности инструментов

Честно результаты для меня были немного шокирующие 😃

К понедельнику выложим все данные на benchlabs.ru, а также подготовим детальный разбор ошибок агентов: где они чаще всего ломаются и какими инструментами это можно исправлять

Следите за обновлениями — дальше будет ещё интереснее 👐

P.S. текущие результаты — без инструментов и навыков агентов

Собрал в один пост все ссылки из моих докладов про Agent Skills и то, как всё это можно применять в задачах по 1С 👨‍💻

Чтобы не искать потом по чатам, комментариям и перепискам, оставляю всё в одном месте — от базовых материалов, чтобы разобраться в теме, до практических репозиториев, которые уже можно смотреть и использовать

Если хотите понять, что такое skills 🤔

agentskills.io — хороший сайт, чтобы разобраться, что вообще такое agent skills, как они устроены и зачем нужны агентам

А если хочется сначала прочитать короткое и понятное объяснение на русском, то вот пост в канале BenchLabs, где в карточках описано что такое навыки и как на это смотреть

Также skills для работы с 1С и не только теперь можно искать и у нас на сайте:
benchlabs.ru/skills

Там уже собран каталог навыков, которые можно посмотреть, изучить и попробовать в работе.

Но перед skills я бы всё-таки советовал сначала понять, что такое MCP ✍️

Потому что MCP и skills — это очень близкие сущности, и без понимания MCP общая картина обычно складывается не до конца.

Вот мой пост про MCP

А вот хороший пример MCP для 1С — сервер Владимира Харина

Если смотреть на "каноничную" реализацию Skills 🧐

То тут, конечно, надо идти к Anthropic.
По сути именно они стали теми, кто задал стандарт, направление и сам подход к skills в том виде, в котором мы это сейчас обсуждаем.

Вот их репозиторий со skills:
https://github.com/anthropics/skills

И вот официальная документация:
https://code.claude.com/docs/en/skills

А вот практические сборники skills, которые уже можно изучать 😃

Это GitHub-репозитории со сборниками навыков, которые отображены у нас на сайте.
То есть на BenchLabs они собраны в виде каталога, а в самих репозиториях можно уже подробно посмотреть, как именно эти навыки устроены.

1C AI Development Kit от Arman Kudaibergenov

CC 1C Skills от Nikolay-Shirokov

В общем, маршрут изучения я бы предложил такой:

сначала MCP → потом skills как концепция → потом практические репозитории и каталог на BenchLabs 👍

Так будет проще всего не запутаться и увидеть всю картину целиком ❤️

27 мая выступаю на ЕстьРесурс ERP AI FORUM 🤪

Сейчас участники форума голосуют за темы, которые попадут в Главный зал. Моя тема тоже есть в списке, и мне будет очень приятно, если вы её поддержите.

Ниже перешлю опрос — голос можно отдать за мою тему "Как впустить AI-агентов в наши конфигурации 1С и не дать ничего сломать" 🙏

Ну и, конечно, если вам больше откликнется другая тема, выбирайте её. В любом случае хочется, чтобы в программе оказалось как можно больше сильных и полезных докладов.

А если захотите быть на форуме лично — присоединяйтесь.
Билеты есть на esresforum.ru, по промокоду 8FQ2E будет скидка.

P.S. Более подробно темы докладов можно посмотреть на сайте форума

Я забыл рассказать про тему доклада на этой конференции 👨‍💻

Да-да я всё также продолжаю экспериментировать с AI в 1С 🤪

И в новом докладе хочу показать уже не только сторону разработки, а скорее автоматизацию работы пользователей с помощью AI-агентов

Тема доклада ✍️
"Как впустить AI-агентов в наши конфигурации 1С и не дать ничего сломать"

Сейчас LLM быстро двигаются в сторону агентов, которые могут не просто что-то подсказать в чате, а реально выполнять действия в 1С

А значит, и риск уже другой:
не "модель ответила ерунду", а "агент что-то поменял в базе, зашёл не в ту дверь или создал лишнего" 😕

Поэтому в докладе хочу разобрать, как выстроить безопасную работу таких агентов:
через права, подтверждение операций, проверку входных данных, журналирование, возможность отката и связку MCP-серверов со skills

На практических примерах покажу, как внедрять AI-агентов так, чтобы они помогали пользователям, брали на себя часть процессов, но при этом не могли ничего сломать

Например:

1️⃣ Формировать отчеты в режиме только чтения

2️⃣ Создавать черновики документов и заявок без проведения

3️⃣ Выполнять рискованные операции только по схеме
план → подтверждение → выполнение

В общем, хочу поговорить о том, как впускать AI-агентов в реальные базы 1С аккуратно и с контролем

Опрос все еще активен — голосуйте, там много интересных тем ☕️

А я снова на конференцию ✍️

Но тут — только послушать, беру отдых (до мая)

На следующей неделе, 4 апреля, будет DevCon 1С в Москве ☕️

А для меня это особенно интересная возможность — я ещё ни разу не был на официальных конференциях от 1С, так что очень хочется наконец попасть и посмотреть на всё это лично 😍

Все-таки это мероприятие от самого вендора, где можно не просто послушать доклады, а ещё и пообщаться с разработчиками 1С напрямую

Мне, конечно, отдельно интересно узнать больше про напарника:
как они видят его развитие,
что будет дальше,
и увидим ли мы когда-нибудь в 1С уже полноценную официальную агентскую разработку

Короче, ожидания от DevCon у меня прям хорошие
Думаю, будет много интересных разговоров не только на докладах, но и где-нибудь между секциями и на обеде ☕️

Кто тоже будет на DevCon 1С?
Увидимся, пообщаемся, будет очень приятно всех снова встретить 😅

Прорабатываю сейчас свой доклад, который будет на конференции в мае

Доклад должен получиться очень насыщенным, агенты, наверное, самая увлекательная тема для меня сегодня

И судя по опросу, где мой доклад занял 2 место по количеству голосов, вам тоже интересна тема агентов, всем, кто голосовал — спасибо ❤️

На самом деле, в очень интересное время мы живем, словами не передать, как это, когда ты разрабатываешь агента, запускаешь и он по твоему текстовому запросу выполняет всё что ты захочешь 🤯

Подробнее обо всем расскажу на конференции 27 мая

А пока есть очень крутой шанс попасть на конференцию бесплатно — проводится розыгрыш 3-х билетов, которые дают очное участие в конференции 🤑

Или все также можно купить билет со скидкой 10% по промокоду 8FQ2E

Снизу инструкция как поучаствовать в розыгрыше ⬇️

Начинаю выкладывать свой опыт работы с openclaw 👨‍💻

Думаю, многие из вас уже слышали про openclaw, а кто-то даже успел потестить. Если коротко — это open-source агент, который умеет работать с разными инструментами, писать код, выполнять задачи и сам себя тестировать ✍️

Я сам хотел попробовать его с момента релиза, когда у него ещё не было такого космического количества звёзд на гитхабе, но руки дошли только сейчас 🤪

У меня давно болит одна тема — в команде нет человека с ролью секретаря, который бы записывал всё подряд: созвоны, идеи, задачи. А по факту это превращается в миллион телеграм чатов, где все что-то пишут, и в итоге половина теряется и забывается 😕

И вот у openclaw из коробки очень хорошая работа с телеграмом, и я подумал — а что если попробовать?

Первое, что мне стало интересно — а получится ли сделать агента для записи и суммаризации наших созвонов в Телемосте 🤔

Идея не нова, но почему-то мы так и не подключили никакое готовое решение. Да, в самом Телемосте есть протоколирование встреч, но нужно иметь подписку на каждого пользователя, а мы не такие богатые, поэтому делаем сами 😭

Развернул openclaw на арендованном сервере с 4 CPU и 8 GB RAM, подключил свою подписку ChatGPT Plus и сразу пошёл реализовывать навык для протоколирования встреч

Идея супер простая
1️⃣ Через playwright зайти по ссылке на созвон
2️⃣ Поставить запись аудио
3️⃣ Транскрибировать
4️⃣ Сделать протокол с помощью самого агента

И тут самое интересное — особенность openclaw в том, что я прямо через общение с ним реализовал этот скилл. Он сам себя тестировал, а я тестировал только то, что он сам проверить не мог 🤪

Итог:
Реализован скилл, при помощи которого openclaw, когда видит в сообщении ссылку на созвон Телемоста, подключается к нему, записывает звук, после окончания созвона прерывает запись, делает транскрибацию через faster-whisper, удаляет аудио файл и формирует протокол по заготовленному промпту. После этого пишет в чат, что протокол готов 👍

Видео приложил, а вот ссылка на гитхаб, можете забрать этот навык себе и потестить

Естественно, на этом я не остановился и дальше начал организовывать проектную работу через openclaw — сейчас прорабатываю организацию проектной памяти по топикам, расскажу об этом отдельно ☕️

А вы уже пробовали openclaw? Если да — делитесь в комментариях, как у вас ⬇️

Всем привет! Прямо сейчас я выступаю на конференции и это пост с материалами к докладу 👨‍💻

Тема доклада:
«Как впустить AI-агентов в наши конфигурации 1С и не дать ничего сломать»

Главная мысль доклада:
мы не даём модели полный доступ к 1С.
Мы проектируем безопасный контур, где агент может выполнять только понятные, ограниченные и проверяемые действия

То есть не «модель в базу», а:
пользователь → агент → skills → MCP/API → tools 1С → журнал

🔖Главная ссылка по материалам
Google-документ с большой подборкой материалов по AI-агентам

Это, наверное, самая полезная ссылка из всего списка. Там собраны материалы по агентам, которые можно использовать как карту для дальнейшего изучения: что читать, какие подходы смотреть, с чего начинать эксперименты.

➡️Про MCP
Про MCP я уже подробно рассказывал в отдельном посте, поэтому здесь заново объяснять не буду:
Мой пост про MCP

В контексте этого доклада важна другая мысль:
MCP помогает удобно отдавать tools агенту,
но MCP сам по себе не гарантирует безопасность.
Если через MCP отдать опасный tool, он опасным и останется.
Поэтому безопасность появляется не из самого MCP, а из того, как мы проектируем tools, права, подтверждения, ограничения и журналирование.

➡️ Про skills
Про Agent Skills у меня тоже уже был отдельный пост:
Мой пост про Agent Skills

А в этом докладе мне было важно не заново объяснить, что такое skills, а связать их с идеей из доклада Алексея Острикова про AI First.
Доклад Алексея Острикова «How to Build an AI-First Company»

Ключевая мысль, которую я поддерживаю:
Skills полезно разделять на инфраструктурные и бизнесовые.
Инфраструктурные skills объясняют агенту, как работать с системой:
— как найти пользователя
— как найти рабочую группу
— как получить обращение, наряд, изменение
— что нельзя угадывать ссылки на объекты 1С
— что делать, если найдено несколько похожих объектов

А бизнесовые skills уже описывают конкретный процесс:
— как руководителю разобрать просрочку
— как проверить трудозатраты
— как подготовить наряд
— как помочь с согласованием
— где остановиться и спросить человека
То есть tools дают агенту действия, а skills помогают не превратить эти действия в хаос.

➡️ Про безопасность
Очень советую посмотреть:
OWASP Top 10 for LLM Applications

В контексте агентов особенно важна тема excessive agency — когда системе дали слишком много прав, функций или автономности.
Пока модель просто отвечает текстом, мы боимся плохого ответа.

Когда агент получает tools, мы уже боимся плохого действия.
Поэтому я предлагаю смотреть на действия агента через уровни риска:
🟢 R0 — прочитать данные
🟢 R1 — посчитать аналитику
⚠️ R2 — создать черновик
⚠️ R3 — изменить, назначить, согласовать
И правило здесь простое:
чем выше риск, тем меньше автономности у агента

Read-only аналитику можно пробовать первой.
Создание черновиков — уже аккуратнее.
А согласование, переназначение, изменение релизов и другие действия с последствиями — только через:
план → подтверждение → выполнение → журнал

Всем спасибо, кто был на докладе, надеюсь было интересно и хоть чуточку полезно!

В последнее время я очень много работаю с AI-агентами: анализирую материалы, разбираю идеи, генерирую черновики, сравниваю подходы и пытаюсь всё это нормально уложить в голове 👨‍💻

И в какой-то момент понял, что текстом это всё анализировать уже тяжело

Когда у тебя много сущностей, связей, tools, skills, MCP, процессов и вариантов архитектуры, обычный текст быстро превращается в кашу 🫠

Поэтому я всё чаще начал просить агентов делать визуальные артефакты:
— схемы
— диаграммы
— наброски архитектуры
— flowchart процессов
— sequence diagrams
— карты идей

То есть не просто "объясни мне", а:
"покажи, как это устроено"

И вот в поисках нормального формата для таких визуализаций нашёл несколько полезных Agent Skills

Недавно я уже писал про диаграммы как код:

Там были PlantUML, C4, Docs as Code и идея, что схемы можно хранить рядом с кодом, версионировать и использовать как часть разработки

А эти skills хорошо продолжают эту тему, только уже в контексте AI-агентов

➡️ Excalidraw Skill

Сейчас я чаще всего смотрю именно в сторону Excalidraw

Мне нравится этот формат: получается понятная схема в стиле наброска, но при этом её можно потом открыть и руками отредактировать через нормальный интерфейс

Для объяснения идей, архитектуры, процессов и связей между агентами/tools — очень удобный вариант

➡️ Mermaid Skill

Когда нужна диаграмма как код: flowchart, sequence, ER, state, гант и всё, что удобно хранить в git или документации

➡️ PlantUML Skill

Больше подходит для формальных UML/C4-схем и другой архитектурной документации

➡️ Draw.io Skill

Для более аккуратных инженерных диаграмм, которые потом можно открыть и доработать в draw.io

➡️ tldraw Skill

Быстрые схемы, которые хорошо подходят для набросков, обсуждений и визуального объяснения сложных идей

Почему мне это показалось важным 🤔

На первый взгляд это просто skills для визуализации

Но по факту они делают работу агента более системной

Агенту мало сказать — "нарисуй диаграмму"
Ему нужно понимать:
1️⃣ какой формат выбрать
2️⃣ когда использовать Mermaid, PlantUML, Excalidraw или draw.io
3️⃣ как не сломать структуру
4️⃣ как проверить результат
5️⃣ что отдать человеку на выходе

И вот тут skills очень помогают

Они не просто дают агенту инструмент, а объясняют, как этим инструментом нормально пользоваться

А вы чем пользуетесь для диаграмм и визуальных набросков: Mermaid, PlantUML, Excalidraw, draw.io или чем-то ещё? 👀

В комментариях примеры работы ⬇️