Mendix KI-unterstützte Entwicklung

Wie schneidet Mendix KI nutzen, um Benutzern beim Erstellen von Anwendungen zu helfen?

Mendix nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um Entwicklungsteams bei der Modellierung und Bereitstellung zu unterstützen Mendix Anwendungen schneller, mit mehr Konsistenz und mit höherer Qualität. Dies ist ein aufkommender Trend in der Softwareentwicklung, allgemein bekannt als AI-Assisted Development (AIAD). AIAD in der Mendix Plattform heißt Mendix KI-Unterstützung (Maia). Maia besteht aus verschiedenen Funktionen, die als virtuelle Co-Entwicklerfunktionen fungieren und Anleitung, Unterstützung und Generierung in einem bestimmten Bereich oder einer bestimmten Phase der Anwendungsentwicklung bieten. Derzeit Maia besteht aus mehreren virtuellen Co-Entwickler-Funktionen: In Studio Pro haben wir Maia Chatten Sie für Entwickleranleitungen, Maia Logik- und Workflow-Empfehlungen, Best Practice-Empfehlungen für Editor-Unterstützung und generative KI-basierte Funktionen wie der Übersetzungsgenerator. Darüber hinaus bieten wir Maia Umschreiben und zusammenfassen auf der Mendix Gemeinschaft.

Wie schneidet Mendix KI nutzen, um Benutzern zu helfen, Anwendungslogik schneller und in höherer Qualität zu erstellen?

Maia Chat führt Entwickler während ihrer Arbeit in Mendix Studio Pro. Entwickler können Fragen zur App-Entwicklung stellen in Mendix, einschließlich der Anwendung von Konzepten, Best Practices und Entwicklungsmustern. Maia Chat verwendet Generative AI basierend auf großen Sprachmodellen (LLMs), trainiert auf Mendix Dokumentation, Community-Beiträge und Academy-Lernpfade. Es ist speziell zugeschnitten auf Mendix Fragen und liefert relevante Antworten und Verweise auf Originaldokumente. Weitere Informationen zur Verwendung Maia Chatten Sie, sehen Sie die Maia Chat Dokumentation im Mendix Studio Pro-Handbuch.

Mendix ermöglicht Ihnen die visuelle Erstellung von Anwendungslogik mit Microflows, Nanoflows und Workflows, anstatt Code schreiben zu müssen. Um dies noch einfacher zu machen, Maia Empfehlungsmodule für alle drei Logikeditoren (mit KI-gestützten Vorschlägen) führen Sie durch die Modellierung und Konfiguration Ihrer Anwendungslogik (Microflows, Nanoflows und Workflows). Sie erhalten eine kontextbasierte Echtzeitliste der nächstbesten Aktionen basierend auf der bereits entwickelten Anwendungslogik und anderen kontextbezogenen Informationen. Die Maia Empfehlungsprogramme steigern die Produktivität und Lernfähigkeit der Entwickler, indem sie die nächstbesten Aktionen bei der Entwicklung der Anwendungslogik vorschlagen.

Der Maia Logic Recommender basiert auf der maschinellen Lernanalyse von über zwölf Millionen anonymisierten Anwendungslogiken (Microflows) – erstellt mit Mendix über ein Jahrzehnt – um die Best-Practice-Muster in Mikroflüssen zu erkennen und zu erlernen.

Die Hauptmerkmale von Maia Empfehlungsgeber sind die folgenden:

• Vorschlag für die nächste beste Aktion im Editor – empfiehlt die 7 besten Parametrisierungsaktionen
• Kontextbezogene Vorschläge – leitet den Kontext auf unterschiedliche Weise ab, einschließlich des „Blicks“ nach links und rechts in einer Logik, wenn der Entwickler mitten im Ablauf ein neues Element oder eine neue Aktion einfügt, und des Ableitens des Kontexts anhand der Seite, auf der die Logik verwendet wird
• Suchbasierte Vorschläge – findet schnell alle parametrisierten Aktionen, die Entwickler benötigen
• Automatische Konfiguration – bietet nicht nur die nächstbeste Aktion, sondern automatisiert auch die weitere Entwicklung, indem die Parameter für eine solche Aktion vorab ausgefüllt werden
• In Kombination mit der Maus- und Tastaturnavigation bieten die Empfehlungssysteme neuen Entwicklern die beste Möglichkeit, die nächstbeste Aktion in jedem Kontext zu erlernen, und fortgeschrittenen Entwicklern eine unübertroffene Entwicklungsgeschwindigkeit.

Weitere Informationen zur Verwendung Maia Empfehlungsgeber finden Sie im Logik-Empfehlung und Workflow-Empfehlung Dokumentation im Mendix Studio Pro-Handbuch.

Wie schneidet Mendix Nutzen Sie KI, um Benutzer bei der Erstellung von Anwendungen zu unterstützen Mendix Empfohlene Vorgehensweise?

Entwicklungsteams verbringen oft viel Zeit mit der Schulung, Durchsetzung und gegenseitigen Überprüfung der Implementierung von Best Practices. Selbst dann folgen neue Entwickler möglicherweise einigen Anti-Patterns, die während der Entwicklung schwer zu erkennen und nach der Bereitstellung schwer zu beheben sind.

Maia Best Practice Recommender ist eine intelligente virtuelle Co-Entwickler-Funktion, die Ihnen hilft, Ihre App zu verbessern, indem sie Ihr App-Modell überprüft gegen Mendix Entwicklung bewährter Verfahren in Mendix Studio Pro. Es erkennt Anti-Patterns während des Entwurfs und der Entwicklung, weist Sie auf diese Anti-Patterns hin, schlägt Ihnen Lösungen vor und kann diese Probleme in einigen Fällen automatisch beheben.

Sie besteht aus einer dreistufigen Unterstützung:

1. Leitungsortung – es prüft das Modell, identifiziert das Problem und weist Sie auf das Dokument/Element hin, das das Problem verursacht.
2. Software Empfehlungen – es erläutert das identifizierte Problem, die möglichen Auswirkungen und wie es behoben werden kann. Es gibt auch einen ausführlichen Best-Practice-Leitfaden mit einer speziellen Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Behebung des Problems.
3. Automatische Korrektur – Es kann automatisch die bewährte Vorgehensweise implementieren und das Problem beheben.

Maia Best Practice Recommender basiert auf der statistischen Analyse von Tausenden von anonymisierten Mendix App zum Erlernen gängiger Anti-Pattern sowie zur Verwendung Mendix Best Practices von Expert Services bei der Entwicklung von Mikroflüssen, Domänenmodellen, Seiten, Sicherheit usw. Maia Der Best Practice Recommender steigert die Entwicklungseffizienz durch die deutliche Reduzierung von Peer-Reviews, schult Nachwuchsentwickler in Best Practices, steigert die Entwicklerproduktivität durch die automatische Erkennung und Lokalisierung von Problemen und bietet Unterstützung bei deren Behebung. Weitere Informationen zur Verwendung Maia Best Practice Recommender finden Sie im Best Practice-Empfehlung Dokumentation im Mendix Studio Pro-Handbuch.