Surchargez Mendix Développement de widgets avec des outils comme Copilot, Warp et Cursor ! Voici comment cette puissante combinaison a révolutionné ma façon de créer des widgets personnalisés. Mendix Des widgets et des composants de code de haut niveau avec une vitesse et une efficacité sans précédent.

Le défi des widgets

En Mendix Développeur avec peu ou pas d'expérience en développement de code avancé, spécialisé dans le développement sur mesure Mendix Les composants tels que les widgets et les actions JavaScript peuvent paraître un peu (voire beaucoup) intimidants. Leur utilisation implique généralement des commandes terminal, la gestion de plusieurs environnements de développement et la navigation entre les outils, en supposant que vous maîtrisiez déjà au moins les bases de JavaScript/TypeScript.

Le workflow de codage vibe qui change la donne

J'ai découvert un flux de travail révolutionnaire combinant Copilote Microsoft, Déformer or Curseur Cela a transformé mon processus de développement de widgets et l'a considérablement accéléré !

processus de développement de widgets traditionnel

Fonctionnement traditionnel du développement de widgets :

• Installez les dépendances comme Node, npm, etc. si elles vous manquent.Voici une liste.)
• Utilisez la commande du terminal pour créer un widget vide
• Ouvrez ce projet dans un éditeur comme VS Code.
• Ajouter les propriétés du widget
• Ajouter le code
• Enquêter
• Résoudre les problèmes
• Construire, tester dans un Mendix application, répéter

L'approche basée sur l'IA

Comment des outils comme Copilot, Cursor et Warp accélèrent les choses grâce à l'IA agentielle :

• Utilisez la commande du terminal pour créer un widget vide (comme précédemment).
• Indiquez à l'agent ce que vous souhaitez que le widget fasse.
• L'agent intégré à l'outil générera le code pour vous.
• L'agent générera le code et, en cas d'erreurs, il tentera de les corriger.
• Une fois prêt, il vous indiquera les modifications apportées.
• Testez-le dans une application, donnez votre avis à l'agent et répétez l'opération.

Voici une vidéo montrant comment j'utilise Copilot pour créer un widget de liste de tâches et l'intégrer dans l'application. Mendix app.

Vous voyez ici :

1. Création d'un projet de widget vide
2. L'IA utilise un agent pour analyser le projet et comprendre qu'il s'agit d'un Mendix projet de widget
3. Je vous explique ce que je veux que le widget fasse.
4. L'agent d'IA génère du code adapté à mes besoins et construit le widget
5. J'importe le widget dans mon application et je reçois une erreur
6. Signaler à l'agent IA qu'une erreur s'est produite.
7. L'IA résout ce problème
8. Je réimporte le widget et le configure sur une page
9. Exécution du projet et test du widget.

À la fin de la vidéo, vous remarquerez que les tâches fonctionnent, mais elles ne sont pas encore liées à la source de données que j'ai configurée (de plus, certains paramètres étaient un peu étranges et inutiles). Après plusieurs allers-retours pour affiner mes besoins, fournir des détails sur les erreurs et des commentaires, poser des questions sur l'implémentation et déboguer uniquement avec les invites ou les éléments qui ne me convenaient pas, j'ai finalement obtenu le résultat souhaité. Croyez-moi, je n'ai pas écrit une seule ligne de code dans ce widget. Voir ci-dessous. Vous pouvez consulter le code complet du widget ici.

Ce que nous avons à gagner

• Développement ultra-rapide grâce aux agents d'IA.
• Aucune période d'apprentissage. Seules des instructions claires et des retours d'information sont nécessaires.
• Choix de modèles d'IA (selon votre abonnement). Des options sont également disponibles dans la version gratuite !
• La prise en compte du contexte du projet permet à l'agent de lire votre code existant avant d'y apporter de nouvelles modifications.
• Ce processus ne se limite pas aux nouveaux widgets ; il peut également être utilisé pour remanier et corriger les widgets existants.
• Cela ne se limite pas aux widgets ou aux actions JS ; cela peut également être utilisé pour le développement Java, la mise en forme, etc.
• Commentaires automatiques, fichier readme, documentation explicative, etc.
• Combler le fossé des connaissances – aide les développeurs qui ne connaissent pas les approches à code élevé.
• Qualité du code constante pour tous les widgets.
• Opportunité d'apprentissage : l'étude des modèles de code générés par l'IA améliore vos compétences.
• Prototypage rapide – expérimentez facilement différentes approches de widgets.
• Les développeurs expérimentés en matière de code peuvent véritablement tirer parti de ces outils pour accélérer considérablement les choses.

Attention à ces défis

Bien sûr, tout n'est pas parfait. Voici ce à quoi il faut faire attention :

• L'IA a des hallucinations (moins qu'avant, certes, mais toujours). Donner un retour d'information clair est efficace.
• Vous pouvez vous retrouver bloqué dans des boucles. Identifiez-les et signalez-les à l'agent ; s'il vous y conduit, il peut vous en sortir.
• Certaines erreurs sont trompeuses et ne constituent pas nécessairement la cause première. L'IA pourrait l'ignorer.
• Le code, c'est du porridge (ou des spaghettis, si vous préférez). Il est facile d'oublier du code déjà présent dans le projet ou des fonctions autrefois utilisées mais désormais obsolètes. L'IA peut aussi commettre cette erreur et oublier de nettoyer le code ou le compliquer inutilement. Mais vous pouvez demander à l'agent de s'auto-examiner et de vérifier s'il existe une façon plus simple d'accomplir la même tâche.
• Vous pouvez remettre en question les choix de l'agent ! Si le code/la fonctionnalité/le correctif/la logique vous semble trop complexe ou étrange, demandez-lui de se réexaminer et de simplifier les choses.
• Utilisez un système de contrôle de version ! Utilisez GitHub ou, mieux encore, configurez l’agent pour qu’il crée un dépôt Git et effectue un commit après chaque version stable testée. Cela permettra d’annuler les modifications en cas de problème grave (et cela arrivera de temps à autre).
• Faites vérifier les choses par un professionnel si possible (fortement recommandé).
• Considérations relatives aux performances : l’IA ne génère pas toujours le code le plus optimisé. Interrogez-la ! Demandez des commentaires, une explication du code généré et du déroulement de son exécution.
• Vigilance en matière de sécurité – toujours examiner le code généré afin de détecter les vulnérabilités de sécurité.
• Dépendance à certaines versions de LLM – les résultats peuvent varier selon les modèles ou les versions.

Quelques réflexions finales

J'ai créé des widgets personnalisés, des composants Java et JavaScript pour Mendix J'utilise des applications depuis des années, donc cette expérience a été une véritable révélation. En tant que développeur expérimenté, j'ai pu constater en quelques minutes où l'agent générait du code qui m'aurait pris des heures, voire des jours. Lorsque l'approche ou la logique ne me convenait pas, ou que les choses se compliquaient trop, j'ai pu fournir un retour précis sur le problème, le corriger et passer à autre chose. C'est certain, je vais l'utiliser à l'avenir !

Alors… cela va-t-il remplacer les développeurs ? Je ne pense pas.

Il ne s'agit pas d'un remplacement des développeurs, mais d'une transformation profonde. Les outils d'IA deviennent des collaborateurs performants qui prennent en charge les tâches de codage répétitives et les détails d'implémentation, tandis que les développeurs humains se concentrent sur les décisions d'architecture, la logique métier et l'innovation. Je suis convaincu que les développeurs les plus performants seront ceux qui apprendront à collaborer efficacement avec l'IA, en lui fournissant les indications nécessaires et en sachant quand reprendre le contrôle. Au lieu de passer des heures à implémenter des fonctionnalités, les développeurs peuvent désormais consacrer leur expertise à ce qui compte vraiment : l'apprentissage, l'innovation et la création de valeur ! Mendix Plus précisément, cela ne renforcera qu'un noyau de développeurs. Mendix Point fort : développement rapide.