Mendix AI支援開発
どのように Mendix AI を活用してユーザーによるアプリケーション構築を支援しますか?
Mendix 人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用して開発チームのモデル化と提供を支援します。 Mendix アプリケーションをより速く、より一貫性を持って、より高品質に開発できます。これはソフトウェア開発における新たなトレンドであり、一般にAI支援開発（AIAD）として知られています。AIADは Mendix プラットフォームは呼ばれます Mendix AIアシスタンス（Maia). Maia 仮想共同開発者機能として機能するさまざまな機能で構成され、アプリケーションライフサイクル開発の特定のドメインまたはステージでガイダンス、支援、生成を提供します。現在、 Maia いくつかの仮想共同開発者機能で構成されています。Studio Proでは、 Maia 開発者向けガイダンスのチャット、 Maia ロジックとワークフローのレコメンデーション、エディター内支援のためのベストプラクティスレコメンデーション、翻訳ジェネレーターなどの生成AIベースの機能。さらに、 Maia 書き直して要約する Mendix コミュニティ。
どのように Mendix AI を活用して、ユーザーがアプリケーション ロジックをより速く、より高品質に構築できるようにしますか?
Maia チャットは開発者の作業をガイドします Mendix Studio Pro。開発者はアプリ開発に関する質問をすることができます Mendix概念、ベスト プラクティス、開発パターンの適用方法などについて説明します。 Maia Chatは、大規模言語モデル（LLM）に基づく生成AIを使用しており、 Mendix ドキュメント、コミュニティ投稿、アカデミー学習パス。 Mendix 質問に対する回答と原文への参照を提供します。使用方法の詳細については、 Maia チャット、参照 Maia チャット ドキュメント Mendix Studio Pro ガイド。
Mendix マイクロフロー、ナノフロー、ワークフローを使用して、コードを記述せずにアプリケーションロジックを視覚的に簡単に構築できます。これをさらに簡単にするために、 Maia 3つのロジックエディターすべてに搭載されたレコメンダー（AIによる提案機能）は、アプリケーションロジック（マイクロフロー、ナノフロー、ワークフロー）のモデリングと構成をガイドします。すでに設計されているアプリケーションロジックやその他のコンテキスト関連情報に基づいて、リアルタイムでコンテキストドリブンな次の最適なアクションのリストを提供します。 Maia レコメンダーは、アプリケーション ロジックの開発における次善のアクションを提案することで、開発者の生産性と学習性を高めます。
この Maia ロジックレコメンダーは、1,200万以上の匿名化されたアプリケーションロジック（マイクロフロー）の機械学習分析を使用して構築されています。 Mendix マイクロフローにおけるベストプラクティスのパターンを検出し、学習するために、10 年以上にわたって取り組んできました。
の主な機能 Maia 推薦者は以下の通りです。
- エディター内の次善策の提案 - 次善策として最も適した 7 つのパラメータ化アクションを推奨します。
- コンテキスト提案 – 開発者がフローの途中で新しい要素やアクションを挿入したときにロジックの左右を「見る」ことや、ロジックが使用されているページを使用してコンテキストを推測することなど、さまざまな方法でコンテキストを導き出します。
- 検索ベースの提案 – 開発者が必要とするパラメータ化されたアクションを素早く見つけます
- 自動構成 – 次善のアクションを提供するだけでなく、そのようなアクションのパラメータを事前に入力することで、さらなる開発を自動化します。
- マウスとキーボードのナビゲーションと組み合わせることで、レコメンデーションは、新しい開発者があらゆる状況で次に行うべき最善のアクションを学ぶための最良の方法を提供し、上級開発者には比類のない開発速度を提供します。
使用方法の詳細については Maia 推薦者の方は、 ロジックレコメンダー および ワークフローレコメンダー ドキュメント Mendix Studio Pro ガイド。
どのように Mendix AIを活用して、ユーザーのアプリケーション構築を支援します。 Mendix ベストプラクティス？
開発チームは、ベスト プラクティスの実装に関するトレーニング、実施、ピア レビューにかなりの時間を費やすことがよくあります。それでも、新しい開発者は、開発中に検出し、展開後に修正するのが難しいアンチパターンに従う可能性があります。
Maia ベストプラクティスレコメンダーは、アプリモデルを検査してアプリを改善するのに役立つインテリジェントな仮想共同開発者機能です。 Mendix 開発のベストプラクティス Mendix Studio Pro は、設計および開発中にアンチパターンを検出し、それらのアンチパターンを正確に指摘し、解決方法を提案し、場合によってはこれらの問題を自動的に修正できます。
これは 3 つのレベルの支援で構成されています。
- 検出 – モデルを検査し、問題を特定し、問題の原因となっているドキュメント/要素を正確に示します。
- おすすめ – 特定された問題、潜在的な影響、およびその解決方法について説明します。また、問題を解決するための専用のステップバイステップのガイドラインを含む詳細なベストプラクティスガイドもあります。
- 自動修正 – ベストプラクティスを自動的に実装し、問題を修正できます。
Maia ベストプラクティスレコメンダーは、何千もの匿名化された統計分析を使用して構築されています。 Mendix 一般的なアンチパターンを学ぶだけでなく、 Mendix マイクロフロー、ドメイン モデル、ページ、セキュリティなどの開発におけるエキスパート サービスのベスト プラクティス。 Maia ベストプラクティスレコメンダーは、ピアレビューを大幅に削減することで開発効率を高め、ジュニア開発者にベストプラクティスを教育し、問題の自動検出と特定によって開発者の生産性を高め、これらの問題に対処するための支援を提供します。使用方法の詳細については、 Maia ベストプラクティスレコメンダーについては、 ベストプラクティス推奨者 ドキュメント Mendix Studio Pro ガイド。