Studio专业版
性能
我们对 Studio pro 做了一些性能改进，特别是围绕表达式编辑器中的自动完成弹出窗口、属性工具窗口和其他一些性能改进。
Maia 聊天多语言支持
并非所有国家和地区都喜欢英语，而且有些国家和地区对英语的了解较少，这使得开发更具挑战性。现在，你可以用自己的语言提问， Maia 将检测语言，并用您的语言回复！此外，由于这是后端改进，您甚至不需要更新 Studio Pro。
页面建设
X-Ray 模式正式发布
在测试版发布后，X-Ray 模式经历了改进和完善，包括错误修复、数据源信息的添加和界面的重新设计。X-Ray 通过在画布上直接添加容器、布局网格和数据小部件等结构元素来增强设计模式，同时保留其余样式。这样，无需切换到结构模式，就可以更轻松地在画布上选择和放置小部件。数据源信息的加入进一步增强了用户体验，让您可以直接在画布上查看可用的数据上下文。随着 10.15 的发布，我们也将其普遍用于 Windows。
表达式无需数据视图
现在，您可以使用表达式来实现条件可见性和动态类，而无需使用周围的数据容器。这简化了建模，因为当您仅使用顶层可用的变量（例如页面参数、选择和常量）时，您不再需要添加包装数据容器。这也是在 Mendix 由 Jean Gabeler 主持的论坛。 谢谢你！
生成概览页面覆盖选项
生成概览页面是生成数据管理页面的快捷功能。以前，如果生成了新页面，它会添加一个新文件夹，您必须手动复制页面等。现在不再如此！从此版本开始，概览页面生成对话框现在允许您覆盖以前生成的文件夹，从而节省大量时间。
数据小部件增强功能
改进的个性化
用户现在可以从数据网格 2 的改进个性化中受益，因为过滤器值将作为数据网格个性化的一部分存储，这意味着不再需要单独存储个性化过滤器配置。此外，过滤器运算符现在也存储起来，增强了数据网格的自定义和个性化。感谢您在 创意论坛，亚当!
參考集
最后，为数据网格 2 列选择参考集的新选项允许用户将相关数据查看为以逗号分隔的值列表，从而为数据表示和管理提供一种直接且适应性强的方法。
工作流边界事件（测试版）
是否曾经需要对用户任务进行升级建模，或者能够在工作流运行时对外部事件做出反应？我们引入了边界事件，以此来对异常进行建模并响应工作流中的不同类型事件。例如，当用户任务一周后仍未完成时，应将其升级给经理。
边界事件是一种可以附加到活动的事件，触发后会启动替代路径。熟悉 BPMN 的人会知道这些概念。边界事件可以分为非中断边界事件和中断边界事件。非中断边界事件将保持父活动处于活动状态，同时启动附加路径。中断边界事件将中止父活动并启动替代路径。可以使用不同类型的事件来定义何时应该发生这种情况的触发器。
在边界事件的第一个（测试版）版本中，我们为（多）用户任务、子工作流（又名调用工作流）、系统任务（又名调用微流）和“等待通知”活动引入了非中断边界事件。可以用作边界事件的第一个事件是计时器事件。只需将计时器事件从工具箱拖放到用户任务上即可。就这么简单！您可以将多个边界事件添加到单个活动（参见下面的视频），并且边界事件路径中的活动也可以具有边界事件（参见下面的视频）。
可以通过 Studio Pro 中的“新功能”选项卡启用边界事件（测试版）。
提交信息
提交对话框现在会显示每个选项卡的更改数，让您可以更轻松地快速查看修改的内容。此外，在创建新提交时，将预先选择包含更改的第一个选项卡，这样就无需额外点击几次。
数据库连接器查询现在可以共享响应实体
多个查询现在可以共享相同的响应实体。您可以选择重用另一个查询中定义的实体，也可以使用其他属性更新现有实体。实体的重用应该使构建需要对同一数据进行多个查询的页面变得更简单、更快捷。例如，显示不同查询结果的数据网格。
移动设备：支持 iOS 18
科技界的好消息！本月，苹果对其移动操作系统进行了重大更新。新版本包含大量增强功能和改进，很快就会在全球用户手中推出。
由于 Apple 用户倾向于快速更新其设备，因此让您的应用与此更新保持一致至关重要。我们很高兴地宣布，我们已为使用 iOS 18 构建的原生移动应用添加了支持 Mendix 10. 为了启用支持，请将原生移动模板更新到最新版本，并发布应用程序的新版本。
敬请期待，我们还在努力将此支持引入使用 Mendix 9 快了。
Studio Pro 可扩展性 – 对模型的完全读取权限
可扩展性使开发人员能够构建新的 Studio Pro 功能。许多用例都围绕读取模型，例如进行质量、分析或生成报告。在此版本中，我们引入了非类型化模型访问 API，这使得从模型中获取各种信息成为可能，从而使扩展更加强大！
示例代码：
public IReadOnlyList GetMicroflowActionActivities() =>
untypedModelAccessService.GetUntypedModel(currentApp)
.GetUnitsOfType("Projects$Module")
.Single(unit => unit.Name == "MyFirstModule")
.GetUnitsOfType("Microflows$Microflow")
.Single(unit => unit.Name == "MyFirstLogic")
.GetElementsOfType("Microflows$ActionActivity");要开始使用，请参阅我们的文档 如何使用非类型化模型访问 API.
可插入小部件 API – 指定操作的默认值
小部件通常作为模块的一部分发布，在某些情况下，某些属性总是调用相同的微流或应默认打开相同的页面。现在可以指定微流、纳米流或打开页面操作，让小部件用户的生活更轻松！
示例 XML：
<property key="buttonAction"
type="action"
defaultValue="MyFirstModule.MyFirstLogic"
defaultType="CallMicroflow">
<caption>On click</caption>
<description>Action to be performed when button is clicked</description>
</property>了解更多信息 查看我们的文档.
DevOps的
Pipelines Plus Plus – MAIA 测试和 API
Mendix 管道 支持平台原生低代码 CI/CD，帮助您实现软件打包和部署自动化，无需 DevOps 专业知识。通过一组可配置的步骤，您可以设计管道 Mendix Portal，以便根据指定条件自动触发，例如提交到 TeamServer Git。就是这样。坐下来放松，同时使用自动化 Mendix Pipelines 可为您节省数小时的精力。目前，公测版中可无限使用。快来试试吧！
Mendix 管道不断发展。在此版本中，我们为您带来了两个非常强大的功能：
测试用 Mendix 最佳实践推荐器
如果你也能像其他 CI/CD 自动化一样实现测试自动化，那不是很棒吗？你可以自动确保 Mendix 部署的应用程序本质上是高质量和安全的，而无需花费宝贵的开发人员时间来做到这一点。介绍第一个测试步骤 Mendix 管道—— Maia 最佳实践推荐器 （以前称为 Mx Assist Performance Bot）。
- 什么是最佳实践推荐器？ Maia 最佳实践推荐器是一个智能虚拟协同开发者机器人，它通过检查你的应用模型来帮助你提高应用的性能 Mendix 开发最佳实践。它显示错误、警告、弃用和建议，以帮助您优化 Mendix app。这类似于高代码世界中的静态代码分析。
- 它在管道中如何工作？ 新的管道步骤称为 Maia 已引入最佳实践推荐器。此步骤将根据以下标准评估您的 .MPR 文件： Mendix 开发最佳实践。您可以根据质量规则配置步骤以使管道失败。例如，如果最佳实践推荐器机器人检测到错误，则停止管道，从而确保质量不足的项目不会通过打包为 MDA 或部署在环境中而进一步传播。通过展开日志，可以在“运行详细信息”页面中看到最佳实践推荐器的详细结果。
配置最佳实践推荐器步骤（以前称为 Mx Assist Performance Bot）
- 我如何将其添加到我的管道？ 很简单，只需在 Checkout 后添加步骤即可。示例管道如下所示：
- 归根结底，我为什么要使用它？ 其好处是多方面的：
- 通过自动化测试提高开发人员的工作效率
- 通过阻止创建 Mx Assist Bot 中存在错误或弃用的部署包来向左移动
- 最终，创建高质量的软件 Mendix!
- 是否会有更多种类的测试步骤？ 当然！请继续关注发布博客以了解更多！
管道 API
API：任何想要超越孤岛的软件的秘密武器 🙂。它们就是为管道而生的！以下是 两个 API 调用 可用：
- 启动管道 – 现在可以通过 API 启动可以手动触发的管道。提示 – 从设计页面复制管道设计 ID 即可使用此 API
- 查询管道运行状态 – 使用此 API 调用查询任何正在运行的管道的状态。
如何使用 API？
- 量身定制的触发器 – API 允许自定义触发条件，从而能够根据特定事件或条件启动管道。例如，当工单的 Jira 状态通过 Jira Automation 更新时，您可以触发管道。通常，Jira 还用于促进内部审批，而集成管道有助于节省流程中的另一个步骤。
- 与其他系统集成 – API 可以与各种工具和服务集成。例如，触发 Mendix 来自您选择的第三方 CI/CD 工具的管道。
- 增强可视性和协作 – 管道完成后，也可以通过管道协调对群组频道的通知或对 Jira 票证的更新。
治理
软件组合改进
软件组成 – 控制中心 和 开发者门户 – 有助于分别提供对应用程序环境和应用程序的外部依赖关系的可见性。了解这些构建块有助于有效监控安全风险。最新版本进行了以下改进：
- 深度链接实现无缝协作 – 软件组成中每个页面和子页面均提供深层链接，因此您可以轻松地与同事分享应用程序的组成或独特组件的使用方法。
- 性能改进 – 该功能获得了大量积极反馈，但导致了一些性能问题。我们在此版本中做出了一些改进，并将在后续版本中继续改进。
- 通过管道生成 SBOM – 软件物料清单 (SBOM) 在使用构建和发布步骤时，也会通过管道生成 SBOM。SBOM 在 软件组成页面.
集中的公司角色
让我们讨论一下 Mendix 平台 - 这些是授予参与应用程序开发过程的人员的权限集（因此与您构建的应用程序中最终用户的角色无关 Mendix).
此刻， 任何项目的 Scrum Master 都可以根据需要设置任意数量的自定义角色 然后可以将这些项目角色分配给团队成员。我们知道这并不理想，这就是为什么我们改变了工作方式。
我们已将平台角色管理完全转移到公司级别。这实际上意味着只有公司管理员可以创建和编辑公司角色，一旦创建，它们就可以由各个项目使用。Scrum Master 将不再有权在每个项目中创建自定义角色，他们只能从一组管理员批准的角色中进行选择。
那么究竟发生了什么变化？如果您公司的人员尚未创建任何自定义角色，那么变化并不大，唯一的区别是现在管理员将能够更有效地审查和管理控制中心中的平台角色。如果您确实有自定义角色，那么在您切换到集中式公司角色后，您项目中的所有自定义角色都将在控制中心中可见。
例如，可能不同的人使用了同一组权限，但在不同的项目中使用了不同的名称。或者，某个角色的权限集可能对您的组织来说毫无意义，但它却在某个项目中被使用。简而言之，您公司的管理员将不得不做一些清理工作。如果他们试图删除或修改某个地方使用的角色，我们会提示管理员选择其他角色来重新分配这些用户。这应该不会花费太多工作量，而且您始终可以恢复到我们提供的默认设置并删除其他所有内容（我们将所有其他角色标记为“从项目继承”）。
您可能想知道这为什么重要。除了改进访问管理方面的治理之外，下一步将是将云权限添加到组合中，这样管理员将能够在公司级别选择哪些角色有权部署（或专门部署到生产中）。
对于更复杂的用例，仍然可以选择将部署权限留给最了解谁需要访问什么的个别项目成员。最后，一旦您切换到集中式公司角色，您将能够使用 项目 API v2 以编程方式分配您想要的任何角色（目前，仅适用于 Scrum Master 角色）。
如果您想进行切换，您只需进入控制中心并单击顶部横幅中的“了解更多”即可开始迁移流程。
请记住，我们要求每个人都在 1 年 2025 月 XNUMX 日之前切换到集中式公司角色。 此步骤对于让您能够集中管理云权限至关重要，但它也将使我们能够为您提供更多选项来管理评估 Mendix 使用我们的 API 平台。
AI
使用 Token Monitor 监控 GenAI 应用程序的使用情况
在最新版本的 对话式 UI 模块， 我们提供了监控用户使用生成式人工智能功能频率的功能 Mendix 应用程序。查看一段时间内使用了多少输入和输出令牌，以跟踪采用情况、掌握消耗情况并控制成本。使用内置图表快速概览，或导出数据进行自己的分析。
使用新的 Markdown 小部件作为对话式 UI 的一部分显示富文本
我们现在还包括最新的 Markdown 小部件 到 对话式 UI 模块 和 AI机器人模板应用。大多数模型都经过训练可以返回富文本（格式、表格、链接等），或者可以通过提示轻松指示这样做（例如： 您以 markdown 格式设置响应，以便它在适用时包含项目符号、粗体文本和有序列表)。使用新的小部件，它将自动在您的应用程序中正确格式化，以便您可以向最终用户显示更丰富的文本。内容将自动被清理，因此不必担心任何 JavaScript 注入。
智能客服助手模板应用
使用我们最新的 智能客服助手模板应用. 使用函数调用、知识库、检索增强生成 (RAG) 和提示工程等先进技术，帮助您的用户更轻松地处理工单。使用历史数据和静态数据来帮助用户，这样如果可以自动提供答案，他们就不必创建工单。系统将自动引导用户创建工单，其中包含他们在对话中已经输入的所有信息，从而实现向更手动流程的平稳过渡。
使用此入门应用程序来启动您的开发或使用它来了解有关将常见的生成式 AI 模式组合成一个无缝体验的更多信息。
使用新的统一展示轻松比较模型和用例
我们创建了一个 统一的展示体验 适用于 Bedrock 和 OpenAI 以替换相应的展示。通过转到 GenAI 展示应用程序并使用 OpenAI、Azure OpenAI 和 Amazon Bedrock 进行测试，探索在您的应用程序中实现生成式 AI 的不同方法。使用它来比较结果并开始使用不同的架构模式。
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