Skip to content

Etiqueta: Apex Code

Creación de prompts potentes para Einstein for Developers ☁️

Creación de prompts potentes para Einstein for Developers ☁️

Desbloquea todo el potencial de Einstein for Developers escribiendo prompts efectivas y bien enmarcadas para producir código Apex robusto.

El post Einstein for Developers

The post Escribiendo instrucciones eficaces para Einstein for Developers appeared first on Blog de desarrolladores de Salesforce.

Seguir leyendo

Desbloquee la inteligencia artificial para su código Apex con ApexGuru ☁️

Desbloquee la inteligencia artificial para su código Apex con ApexGuru ☁️

ApexGuru es una función basada en GenAI en Scale Center, diseñada para solucionar antipatrones y puntos conflictivos en implementaciones de Salesforce.

The post Obtenga información potenciada por IA para su código Apex con ApexGuru appeared first on Blog de desarrolladores de Salesforce.

Seguir leyendo

Mejore los conocimientos de los usuarios con interacciones personalizadas para AppExchange App Analytics ☁️

Mejore los conocimientos de los usuarios con interacciones personalizadas para AppExchange App Analytics ☁️

Los partners ISV ya pueden utilizar interacciones personalizadas para AppExchange App Analytics con el fin de conocer cómo utilizan los clientes los paquetes gestionados.

The post Obtenga mejores perspectivas de los usuarios con interacciones personalizadas para AppExchange App Analytics appeared first on Blog de desarrolladores de Salesforce.

Seguir leyendo

Modelado de secuencias largas con XGen: Un LLM de 7B entrenado con secuencias de entrada de 8K de longitud

TLDR

Entrenamos una serie de LLMs 7B llamados XGen-7B con atención densa estándar hasta 8K de longitud de secuencia para hasta 1.5T tokens. También afinamos los modelos en datos de instrucción de dominio público. Los principales resultados son:

  • En pruebas de PNL estándar, XGen consigue resultados comparables o mejores
Seguir leyendo

Plan de IA sostenible de Salesforce: Donde la responsabilidad se une a la innovación

Salesforce se guía por sus valores fundamentales de confianza, éxito del cliente, innovación, igualdad y sostenibilidad. Estos valores se reflejan en su compromiso de desarrollar e implantar de forma responsable nuevas tecnologías como la IA generativa en nombre de las partes interesadas, desde los accionistas hasta los clientes y el planeta. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) que potencian la IA generativa requieren enormes […]

The post Descubriendo el plan de Salesforce para una IA sostenible: donde la responsabilidad se une a la innovación appeared first on Blog de ingeniería de Salesforce.

La IA generativa requiere una gran cantidad de recursos para ser sostenible

Seguir leyendo

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es la tecnología más transformadora desde Internet y revoluciona la forma en que creamos e interactuamos con la información. Para los desarrolladores, esto plantea nuevas preguntas: desde la práctica "¿Cómo puedo crear aplicaciones impulsadas por IA con modelos de lenguaje grandes (LLM)?" Más profundamente, “¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones? ” Exploramos estas dos preguntas en esta publicación de blog.

¿Cómo creo aplicaciones impulsadas por IA con LLM?

Comencemos con la primera pregunta: "¿Cómo creo aplicaciones con LLM?" y explore tres opciones que comúnmente se consideran:

  1. Entrena tu propio modelo
  2. Personaliza un modelo de código abierto
  3. Utilice modelos existentes a través de API

Entrena tu propio modelo

Entrenar su propio modelo le brinda control total sobre los datos de los que aprende su modelo. Por ejemplo, puede entrenar un modelo con datos específicos de su industria. Un modelo entrenado con datos de un dominio específico generalmente será más preciso que un modelo de propósito general para casos de uso centrados en ese dominio. Si bien entrenar su propio modelo ofrece más control y precisión, puede que no siempre sea el mejor enfoque. Aquí hay algunas cosas para considerar:

  1. Tiempo y recursos: formar su propio LLM desde cero puede llevar semanas o incluso meses. Como punto de referencia, aunque es probable que su modelo sea mucho más pequeño, el modelo GPT-3 de OpenAI tardó 1,5 millones de horas de GPU en entrenarse.
  2. Experiencia: para entrenar su modelo, también necesitará un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
  3. Seguridad de los datos: el poder de los LLM hace que sea tentador crear modelos que aprendan de todos sus datos, pero esto no siempre es lo correcto desde el punto de vista de la seguridad de los datos. Puede haber tensión entre la forma en que aprenden los LLM y la forma en que se implementan las políticas de seguridad de datos en su empresa. Los LLM aprenden de grandes cantidades de datos. ¡Cuantos más datos mejor! Sin embargo, con seguridad a nivel de campo (FLS) y permisos estrictos, las políticas de seguridad de datos corporativas a menudo se basan en el principio de privilegio mínimo: los usuarios solo deben tener acceso a los datos que necesitan para realizar su trabajo específico. ¡Cuantos menos datos mejor! Por lo tanto, un modelo formado con todos los datos disponibles de los clientes y puesto a disposición de todos en su empresa puede no ser una buena idea y violar las políticas de seguridad de datos de su empresa. Sin embargo, un modelo entrenado en especificaciones de productos y resoluciones de tickets de soporte anteriores puede ayudar a los agentes a resolver tickets nuevos sin comprometer la seguridad de los datos.

Personaliza un modelo de código abierto

Personalizar un modelo de código abierto normalmente lleva menos tiempo y es menos costoso que entrenar su propio modelo desde cero. Sin embargo, aún necesita un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Dependiendo del caso de uso, es posible que aún experimentes la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente.

Utilice modelos existentes a través de API

Utilizar modelos existentes a través de API es la forma más sencilla de crear aplicaciones con LLM. Esta es también la opción más utilizada en este momento. Sin embargo, estos modelos no se han entrenado con los datos contextuales o privados de su empresa y, por lo tanto, el resultado que producen puede ser demasiado genérico para ser útil.

En esta publicación de blog, exploramos diferentes técnicas para agregar datos contextuales o privados de la empresa a través del mensaje. Debido a que el mensaje se crea dinámicamente en nombre del usuario, solo incluye datos a los que el usuario tiene acceso, lo que aborda la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente. Es posible que le preocupe pasar datos privados a una API de terceros, pero existen técnicas para abordar esa preocupación y también las describimos en esta publicación de blog.

Creación de aplicaciones impulsadas por IA utilizando modelos existentes a través de API

Llamada API básica

Los principales proveedores de modelos como OpenAPI , Anthropic , Google , Hugging Face y Cohere ofrecen API para trabajar con sus modelos. En la implementación más básica, su aplicación captura un mensaje del usuario, lo pasa como parte de la llamada API y muestra el resultado generado al usuario.

Por ejemplo, así es como se vería la llamada API usando la API OpenAI:

Esta opción puede funcionar para casos de uso simples que solo requieren un resultado general basado en conocimientos generales. Por ejemplo, " Escribe un haiku sobre el invierno" o "Escribe una declaración SQL de muestra con una unión externa". Pero si necesita una respuesta que se adapte a su propio contexto o a los datos privados de su empresa, es probable que el resultado generado sea demasiado genérico para ser útil.

Por ejemplo, digamos que un usuario ingresa el siguiente mensaje:

Escriba un correo electrónico de presentación para el director ejecutivo de Acme.

El correo electrónico generado no sería personalizado ni relevante porque el modelo no sabe nada sobre su relación con Acme y los negocios que ha hecho con ellos.

Puesta a tierra del LLM

Para que la respuesta sea más relevante y contextual, el usuario puede fundamentar el LLM con información adicional. Por ejemplo, pueden ingresar el siguiente mensaje:

Usted es John Smith, representante de cuentas de Northern Trail Outfitters.
Escriba un correo electrónico de presentación a Lisa Martinez, directora ejecutiva de ACME.
Aquí hay una lista de los últimos tres pedidos que Acme realizó a Northern Trail Outfitters:
Colección Verano 2023: $375,286
Colección Primavera 2023: $402,255
Colección Invierno 2022: $357,542

Esto permite que el LLM genere un resultado mucho más relevante. Sin embargo, este enfoque plantea dos problemas:

  1. El usuario debe ingresar mucha información de conexión a tierra manualmente. Por lo tanto, la calidad del resultado depende en gran medida de la calidad de la pregunta ingresada por el usuario.
  2. Está pasando información confidencial al proveedor del modelo donde potencialmente podría persistir o usarse para entrenar aún más el modelo, lo que significa que sus datos privados podrían aparecer en la respuesta generada por el modelo de otra persona.

Construcción rápida y puesta a tierra dinámica.

Para abordar la primera limitación anterior, puede construir el mensaje mediante programación. El usuario ingresa una cantidad mínima de información o simplemente hace clic en un botón en la aplicación y luego usted crea el mensaje mediante programación agregando datos relevantes. Por ejemplo, en respuesta a un clic en el botón “Escribir correo electrónico de introducción”, podría:

  1. Llame a un servicio para obtener información sobre el usuario.
  2. Llame a un servicio para obtener información sobre el contacto.
  3. Llame a un servicio para obtener la lista de oportunidades recientes.
  4. Construya el mensaje utilizando la información obtenida de los servicios de datos anteriores.

Así es como podrían verse estos pasos de construcción rápidos en Apex:

El principal inconveniente de este enfoque es que requiere un código personalizado para cada mensaje para poder realizar la sencilla tarea de fusionar datos dinámicos en texto estático.

Plantillas de aviso

Para facilitar la construcción del mensaje, podemos usar plantillas: un patrón de desarrollo de software bien conocido que se usa comúnmente para fusionar datos dinámicos en documentos estáticos. Con una plantilla, escribe un archivo de solicitud utilizando marcadores de posición que se reemplazan dinámicamente con datos dinámicos en tiempo de ejecución.

Así es como se vería el ejemplo de Apex anterior usando un lenguaje de plantilla genérico:

Eres {{ user.Name }}, {{user.Title}} en {{ user.CompanyName }}
Escriba un correo electrónico de presentación a {{ contact.Name }}, {{contact.Title}} en {{ contact.Account.Name }}
Estas son las oportunidades de {{contact.Account.Name}}:
{{#oportunidades}}
{{Nombre}}: {{Cantidad}}

{{/oportunidades}}

Las plantillas de mensajes no solo son útiles para crear mensajes mediante programación, sino que también se pueden utilizar como base para herramientas gráficas que admiten la creación de mensajes en un entorno de arrastrar y soltar.

Estudio rápido

Por eso creamos Prompt Studio, un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de indicaciones. Le permite crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos disponibles a través de datos de páginas de registro, un flujo, una nube de datos, una llamada de Apex o una llamada API. Una vez creada, se puede utilizar una plantilla de solicitud en diferentes lugares para consultar el modelo, incluidas las páginas de registro y el código Apex.

Capa de confianza de Einstein

Prompt Builder le permite definir mensajes basados dinámicamente en un entorno gráfico. Pero, ¿cómo se envía ese mensaje de forma segura a un proveedor de LLM?

Puede enviar el mensaje directamente a la API del proveedor de LLM, pero hay una serie de preguntas a considerar con ese enfoque:

  • ¿Qué pasa con los problemas de cumplimiento y privacidad si pasa datos de información de identificación personal (PII) en el mensaje? ¿El proveedor del modelo podría conservar los datos de PII o incluso utilizarlos para entrenar aún más el modelo?
  • ¿Cómo se evitan las alucinaciones, la toxicidad y los sesgos en los resultados generados por los LLM?
  • ¿Cómo se rastrea y registra los pasos de creación de mensajes con fines de auditoría?

Si utiliza la API del proveedor de LLM directamente, tendrá que escribir un código personalizado para responder a estas preguntas. Hay muchas cosas a considerar y puede resultar difícil hacerlo bien para todos los casos de uso.

Ingrese a la capa de confianza de Einstein. Einstein Trust Layer le permite enviar solicitudes a LLM de forma confiable, abordando las inquietudes mencionadas anteriormente.

Así es como funciona:

  1. En lugar de realizar llamadas API directas, utiliza LLM Gateway para acceder al modelo. LLM Gateway admite diferentes proveedores de modelos y abstrae las diferencias entre ellos. Incluso puedes conectar tu propio modelo.
  2. Antes de enviar la solicitud al proveedor del modelo, pasa por una serie de pasos que incluyen el enmascaramiento de datos que reemplaza los datos PII con datos falsos para garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos.
  3. Para proteger aún más sus datos, Salesforce tiene acuerdos de retención cero con proveedores de modelos, lo que significa que los proveedores de modelos no persistirán ni entrenarán más sus modelos con datos enviados desde Salesforce.
  4. Cuando se recibe el resultado del modelo, pasa por otra serie de pasos, incluido el desenmascaramiento, la detección de toxicidad y el registro de seguimiento de auditoría. Demasking restaura los datos reales que fueron reemplazados por datos falsos por motivos de privacidad. La detección de toxicidad comprueba si hay contenido dañino u ofensivo en el resultado. El registro de seguimiento de auditoría registra todo el proceso con fines de auditoría.

De cara al futuro: creación de aplicaciones de una forma totalmente nueva

Ahora echemos un vistazo a lo que viene y abordemos la segunda pregunta planteada al principio de este artículo: ¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones?

Encadenamiento rápido

La lógica involucrada en la creación de un mensaje a veces puede volverse compleja. Puede implicar múltiples llamadas a API o servicios de datos, como en el ejemplo de conexión a tierra dinámica anterior. Responder a la pregunta de un solo usuario puede incluso implicar varias llamadas al LLM. Esto se llama encadenamiento rápido. Considere el siguiente ejemplo:

Para construir el mensaje:

  1. Realizamos una primera llamada API o servicio de datos para obtener datos contextuales de la empresa
  2. Los datos que regresan de la primera llamada al servicio de datos se usan para crear un primer mensaje que usamos para consultar el LLM.
  3. La salida del LLM se utiliza como entrada para una segunda llamada de servicio de datos.
  4. Los datos que regresan de la segunda llamada al servicio de datos se utilizan para crear un segundo mensaje cuya respuesta se envía al usuario.

Las posibilidades de combinar llamadas de servicios de datos y llamadas de LLM para generar un resultado son infinitas.

Orquestación de IA

El enfoque descrito hasta ahora funciona bien, pero a medida que estos flujos de trabajo se vuelven más complejos, podemos ver la necesidad de alguna forma de orquestación. Como desarrollador, luego crearía una serie de bloques de construcción que realizan tareas granulares: recuperar datos sobre un cliente, actualizar un registro, realizar alguna lógica computacional, etc. Estos bloques de construcción se pueden orquestar o remezclar de diferentes maneras usando un herramienta de orquestación. Esto se podría hacer usando una herramienta de orquestación tradicional que le permita definir qué bloques de construcción usar, en qué orden y cuándo (con diferentes ramas "si"). Pero, ¿qué pasaría si la orquestación en sí estuviera impulsada por IA con un orquestador que pudiera razonar y elegir qué bloques de construcción usar y cómo componerlos para realizar una tarea específica? La orquestación impulsada por IA es un nuevo paradigma poderoso que tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

El siguiente diagrama describe este nuevo paradigma de bloques de construcción orquestado por IA a un alto nivel.

En este diagrama, las acciones son los componentes básicos descritos anteriormente. Podrían ser acciones invocables de Apex, API de MuleSoft o indicaciones. Algunas acciones fundamentales están disponibles de forma predeterminada y otras serán desarrolladas por los desarrolladores. Esto también crea una oportunidad para un mercado de acciones creado por desarrolladores y socios.

El planificador es el orquestador impulsado por IA. Cuando la solicitud se pasa al tiempo de ejecución de la orquestación, el planificador elige (crea un plan para) qué acciones usar y cómo componerlas para responder mejor a la solicitud del usuario.

La orquestación de IA es un área activa de investigación en Salesforce y en la industria en su conjunto.

Resumen

El uso de modelos existentes a través de API es una forma común de crear aplicaciones impulsadas por IA con LLM. Con este enfoque, es necesario basar el modelo en datos privados o contextuales de la empresa para obtener resultados más relevantes y útiles. En lugar de pedirle al usuario que ingrese una gran cantidad de información básica manualmente, puede crear el mensaje mediante programación llamando a servicios de datos y agregando datos contextuales al mensaje. Prompt Studio es un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de mensajes al permitirle crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos. Einstein Trust Layer le permite enviar mensajes a las API de los proveedores de LLM de forma confiable, abordando problemas de privacidad, sesgos y toxicidad de los datos. La orquestación impulsada por la IA es un paradigma emergente que podría cambiar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

Sobre el Autor

Christophe Coenraets es vicepresidente senior de Trailblazer Enablement en Salesforce. Es un desarrollador de corazón con más de 25 años de experiencia en la creación de aplicaciones empresariales, habilitando audiencias técnicas y asesorando a organizaciones de TI.

Obtenga las últimas publicaciones de blog y episodios de podcasts para desarrolladores de Salesforce a través de Slack o RSS.

Añadir a holgura Suscríbete a RSS

Seguir leyendo

Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versión piloto ☁️

Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versión piloto ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

Einstein GPT para desarrolladores: ahora en fase piloto | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es una tecnología transformadora que aumenta la productividad de los desarrolladores, acelera el desarrollo de aplicaciones de software y reduce la barrera para que cualquiera aprenda a programar. En el TrailblazerDX de este año, anunciamos Einstein GPT para desarrolladores , la solución de inteligencia artificial generativa de Salesforce que libera la productividad de los desarrolladores y les permite desarrollar Salesforce más rápido . Hoy, estamos encantados de anunciar que Einstein GPT para desarrolladores ahora está en piloto cerrado.

Creado específicamente para lenguajes y marcos de Salesforce, Einstein GPT para desarrolladores puede generar código Apex utilizando lenguaje natural. El soporte para LWC llegará pronto. Nuestro objetivo es que esté disponible en Beta abierta en Dreamforce 23 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. En este blog, exploraremos cómo comenzar con Einstein GPT para el desarrollo de Apex y cómo su potencial puede revolucionar su proceso de desarrollo.

Einstein GPT para desarrolladores frente a otras herramientas de codificación de IA

Las herramientas de codificación de IA generativa disponibles en la actualidad se entrenan principalmente en lenguajes públicos, como Java, Python y otros, así como en código disponible públicamente. Dado que los lenguajes específicos de Salesforce, como Apex y LWC, son propietarios, estas herramientas a menudo carecen de la capacitación necesaria para brindar recomendaciones precisas.

Además, las herramientas de codificación de IA son tan poderosas como el contexto que se les proporciona. Dado que estas herramientas de codificación públicas carecen del contexto de Salesforce de su organización, como los metadatos, las recomendaciones pueden ser inexactas o insuficientes para satisfacer sus necesidades. Por último, el uso de herramientas de inteligencia artificial disponibles públicamente expone su código privado más allá del límite de confianza de Salesforce y podría hacerlo público, una posible vulnerabilidad de seguridad.

Con Einstein GPT para desarrolladores, utilizamos CodeGen , nuestro propio modelo de código abierto para la síntesis de programas. Hospedamos CodeGen dentro del límite de confianza de Salesforce y lo hemos capacitado en lenguajes específicos de Salesforce como Apex y LWC. Con una base dinámica incorporada al proceso de generación de código, Einstein GPT enriquece sus recomendaciones utilizando sus metadatos y código. Nuestra capa de confianza de IA dentro de Einstein GPT garantiza que sus datos y código permanezcan seguros dentro de Salesforce y nunca se almacenen externamente.

Comience con Einstein GPT para desarrolladores

Einstein GPT para desarrolladores se encuentra actualmente en una fase piloto cerrada. Nuestro plan es que esté disponible en Open Beta para Dreamforce 2023. Una vez que su organización esté habilitada para esta herramienta, puede instalar la extensión Einstein GPT en su VS Code Desktop usando un archivo VSIX compartido. Einstein GPT también estará disponible en Code Builder , nuestro IDE basado en web, que se espera que esté disponible de forma general en octubre. ¡Estén atentos a las actualizaciones!

Para utilizar la herramienta Einstein GPT para desarrolladores de forma eficaz:

  1. Abra su VS Code, vaya a Archivo > Abrir carpeta en el menú y abra un proyecto de Salesforce DX existente o configure un nuevo proyecto.
  2. Para trabajar con Einstein GPT para desarrolladores, ejecute el comando SFDX: Autorizar una organización para conectarse a una organización sandbox o a una organización borrador de Salesforce. Podrá utilizar Einstein GPT para desarrolladores dentro de este entorno.

Si está utilizando organizaciones borrador, active Einstein GPT para desarrolladores habilitando la función adicional de organización borrador. Simplemente edite y guarde el archivo config/project-scratch-def.json en su proyecto DX y agregue la función EinsteinGPTForDevelopers a su lista de funciones existente.

Por ejemplo:

Finalmente, puede comenzar a generar código Apex escribiendo un mensaje mediante el comando Paleta de comandos: SFDX: generar código con Einstein GPT (ver captura de pantalla a continuación) . Tenga en cuenta que debe estar dentro de un archivo Apex ( .cls ) para que aparezca el comando.

A continuación se muestra un mensaje de ejemplo:

Quiero crear una clase de Apex. Llamémoslo OpportunityQuerySelector. Cree un método llamado getSumOfOpportunityRecords que recupere la cantidad de registros de oportunidades vinculados a un registro de cuenta específico. El método debe aceptar accountId como parámetro. Siga las mejores prácticas de seguridad y asegúrese de que el código se ejecute en el modo de usuario.

Y luego el resultado se muestra a continuación.

Si bien el código generado anteriormente no requirió muchas ediciones, es posible que necesite personalizar la salida generada por Einstein GPT según sus necesidades durante el desarrollo. El panel Einstein GPT: Historial y comentarios dentro del IDE le permite compartir comentarios sobre el resultado generado. ¡Estos comentarios son imprescindibles para ayudarnos a capacitar a nuestro LLM y mejorar su resultado! Estamos emocionados de escuchar sus comentarios.

Transformando el proceso de desarrollo

Recién estamos comenzando con la IA generativa para transformar su flujo de trabajo de desarrollo. Mira lo que viene pronto:

  • Compatibilidad con Lightning Web Component (LWC): genere código LWC basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Finalización predictiva de código en línea: complete automáticamente la siguiente línea de código sugerida con metadatos contextuales del proyecto.
  • Verificación del rendimiento del código: escanee el código Apex y corrija errores de tiempo de ejecución durante el proceso de desarrollo
  • Asistencia conversacional: Pídale a Einstein que genere código contextual y documentación, explique el código o resuelva problemas complejos.

Conclusión

A medida que Einstein GPT para desarrolladores amplíe sus capacidades para admitir LWC, proporcionar finalización de código inteligente y brindar asistencia conversacional, podrá desarrollar la plataforma Salesforce más rápido que nunca. Nuestro objetivo es que esté disponible en Beta abierta en Dreamforce 2023 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. ¡Únase a nosotros en Dreamforce '23 para jugar y profundizar en Einstein GPT para desarrolladores!

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Mohith Shrivastava es desarrollador defensor en Salesforce con una década de experiencia en la creación de productos a escala empresarial en la plataforma Salesforce. Mohith se encuentra actualmente entre los principales contribuyentes de Salesforce Stack Exchange, un foro de desarrolladores donde los desarrolladores de Salesforce pueden hacer preguntas y compartir conocimientos. Puedes seguirlo a través de LinkedIn .

Obtenga las últimas publicaciones de blog y episodios de podcasts para desarrolladores de Salesforce a través de Slack o RSS.

Añadir a holgura Suscríbete a RSS

Seguir leyendo

Incrustar flujos de pantalla en el componente web Lightning

Incrustar flujos de pantalla en el componente web Lightning

Última actualización el 19 de julio de 2023 por Rakesh Gupta

Gran idea o pregunta duradera:

  • ¿Cómo incrusta un flujo de pantalla dentro de un componente web Lightning?

Objetivos:

Después de leer este blog, podrá:

  • Incruste el flujo de pantalla dentro de un componente web Lightning
  • Aplicar representación condicional en el componente web Lightning
  • Use uiRecordApi para obtener el valor del campo del registro sin usar la clase de Apex
  • y mucho más

En el pasado, escribí algunos artículos sobre Lightning Web Component . ¿Por qué no echarles un vistazo mientras estás en ello?

  1. Pasar datos del componente web Lightning al flujo de pantalla
  2. Uso del componente web Lightning para mostrar un banner de alerta

Janel Parrish trabaja como desarrollador junior en Gurukul on Cloud (GoC). Se le ha encomendado un requisito comercial para desarrollar un componente LWC con las siguientes funcionalidades:

  1. Debería mostrar un flujo de pantalla llamado 'parterFlow' cuando el tipo de cuenta es 'Socio tecnológico'.
  2. Debería presentar un flujo de pantalla llamado 'customerFlow' cuando el tipo de cuenta es 'Cliente – Directo'.
  3. El componente LWC debe diseñarse con la capacidad de incorporarse en la página de registro de rayos de la cuenta.

Enfoque de Campeón de Automatización (I-do):

Utilizaremos el componente lightning-flow para incrustar un flujo de pantalla en el componente lightning web. Para crear un flujo en el componente Lightning Web, establezca el atributo flowApiName del componente Lightning-Flow en el nombre de flujo que desea usar. El componente incluye botones de navegación (Atrás, Siguiente, Pausa y Finalizar) para que los usuarios naveguen dentro del flujo.

También usaremos un adaptador de cable uiRecordApi que nos permite interactuar con registros de Salesforce desde los componentes del componente web lightning sin escribir código Apex. Esta API le permite realizar operaciones como recuperar los datos de un registro o los detalles del diseño, crear, eliminar o actualizar un registro, etc. Estos son algunos de los métodos clave proporcionados por uiRecordApi :

  1. getRecord : este método le permite obtener datos de registro.
  2. getRecordCreateDefaults : este método proporciona los valores predeterminados que utiliza Salesforce al crear un nuevo registro.
  3. getRecordUi : obtiene los detalles de diseño de un registro, como qué campos se muestran, cómo se muestran, etc.
  4. createRecord : este método le permite crear un nuevo registro.
  5. deleteRecord – Le permite eliminar un registro.
  6. updateRecord : te permite actualizar un registro existente.

En el archivo de configuración XML, usaremos lightning__RecordPage como destino para permitir que el componente web de iluminación se use en una página de registro en Lightning App Builder.

Práctica guiada (nosotros hacemos):

Hay 3 pasos para resolver el requisito comercial de Janel utilizando Lightning Web Component y Screen Flow . Debemos:

  1. Cree un ScreenFlow (customerFlow) para manejar la solicitud del cliente
    1. Definir propiedades de flujo para el flujo de pantalla
    2. Agregue una variable de texto para almacenar el nombre de la cuenta
    3. Agregue una pantalla para mostrar el nombre de la cuenta desde una variable de texto
  2. Cree un ScreenFlow (partnerFlow) para manejar la solicitud del cliente
    1. Definir propiedades de flujo para el flujo de pantalla
    2. Agregue una variable de texto para almacenar el nombre de la cuenta
    3. Agregue una pantalla para mostrar el nombre de la cuenta desde una variable de texto
  3. Cree un componente web relámpago para mostrar los diferentes flujos de pantalla según el tipo de cuenta

Paso 1.1: Definir propiedades de flujo (customerFlow)

  1. Haga clic en Configuración .
  2. En el cuadro Búsqueda rápida, escriba Flujos .
  3. Seleccione Flujos , luego haga clic en Nuevo flujo .
  4. Seleccione el flujo de pantalla   y haga clic en Crear y configurar el flujo.
  5. Se abrirá el diseñador de flujo para usted.

Paso 1.2: agregue una variable de texto al nombre de la cuenta de la tienda

  1. En Caja de herramientas , seleccione Administrador y, a continuación, haga clic en Nuevo recurso para almacenar el nombre de la cuenta.
  2. Ingrese la siguiente información :
    1. Tipo de recurso : Variable
    2. Nombre de API : nombre de cuenta
    3. Tipo de datos : Texto
    4. Valor predeterminado : {!$GlobalConstant.EmptyString}
    5. Comprobar disponible para entrada
    6. Comprobar disponible para la salida
  3. Haga clic en Listo.

Paso 1.3: agregue una pantalla para mostrar el nombre de la cuenta desde la variable de texto

  1. En Flow Designer, haga clic en el icono + y seleccione el elemento Pantalla .
  2. Ingrese la siguiente información :
    1. Ingrese la etiqueta, el nombre de la API se completará automáticamente.
  3. Haga clic en Listo.

Al final, Janel's Flow se verá como la siguiente captura de pantalla:

Una vez que todo se vea bien, realice los siguientes pasos:

  1. Haga clic en Guardar .
  2. Ingrese la etiqueta de flujo, el nombre de la API se completará automáticamente.
  3. Haga clic en Mostrar avanzado .
  4. Versión de API para ejecutar el flujo : 58
  5. Etiqueta de entrevista : customerFlow {!$Flow.CurrentDateTime}
  6. Haga clic en Guardar .

Paso 2.1: Definir propiedades de flujo (partnerFlow)

  1. Haga clic en Configuración .
  2. En el cuadro Búsqueda rápida, escriba Flujos .
  3. Seleccione Flujos , luego haga clic en Nuevo flujo .
  4. Seleccione el flujo de pantalla   y haga clic en Crear y configurar el flujo.
  5. Se abrirá el diseñador de flujo para usted.

Paso 2.2: agregue una variable de texto al nombre de la cuenta de la tienda

  1. En Caja de herramientas , seleccione Administrador y, a continuación, haga clic en Nuevo recurso para almacenar el nombre de la cuenta.
  2. Ingrese la siguiente información :
    1. Tipo de recurso : Variable
    2. Nombre de API : nombre de cuenta
    3. Tipo de datos : Texto
    4. Valor predeterminado : {!$GlobalConstant.EmptyString}
    5. Comprobar disponible para entrada
    6. Comprobar disponible para la salida
  3. Haga clic en Listo.

Paso 2.3: agregue una pantalla para mostrar el nombre de la cuenta desde la variable de texto

  1. En Flow Designer, haga clic en el icono + y seleccione el elemento Pantalla .
  2. Ingrese la siguiente información :
    1. Ingrese la etiqueta, el nombre de la API se completará automáticamente.
  3. Haga clic en Listo.

Al final, Janel's Flow se verá como la siguiente captura de pantalla:

Una vez que todo se vea bien, realice los siguientes pasos:

  1. Haga clic en Guardar .
  2. Ingrese la etiqueta de flujo, el nombre de la API se completará automáticamente.
  3. Haga clic en Mostrar avanzado .
  4. Versión de API para ejecutar el flujo : 58
  5. Etiqueta de entrevista : flujo de socio { !$Flow.CurrentDateTime}
  6. Haga clic en Guardar .

Paso 3: cree un componente web Lightning para mostrar los diferentes flujos de pantalla según el tipo de cuenta

Debajo de la plantilla de componente web lightning, se muestra una tarjeta Lightning titulada Iniciar pedido . Dependiendo de si la propiedad isPartner o isCustomer es verdadera, se iniciará y mostrará el Lightning Flow correspondiente ("rakeshistomMVP__partnerFlow" o "rakeshistomMVP__customerFlow").

embedFlowToLWC.html

Utilizaremos el componente lightning-flow para incrustar un flujo de pantalla en el componente lightning web. Desglosemos el código:

  • En LWC, el archivo HTML de cada componente debe envolverse con una etiqueta <plantilla> .
  • <template if:true={isPartner}> y <template if:true={isCustomer}> : estas son plantillas condicionales que muestran contenido en función de la veracidad de las propiedades isPartner e isCustomer , respectivamente. El contenido dentro de estas plantillas solo se representará si la condición correspondiente es verdadera.

<plantilla> <div class="slds-m-alrededor_medio"> <lightning-card title="Iniciar pedido" icon-name="estándar:pedidos"> <div class="slds-m-alrededor_medio"> <template if:true={esSocio}> <lightning-flow onstatuschange={handleStatusChange} flow-api-name="rakeshistomMVP__partnerFlow" flow-input-variables={inputVariables}></lightning-flow> </plantilla> <template if:true={esCliente}> <lightning-flow onstatuschange={handleStatusChange} flow-api-name="rakeshistomMVP__customerFlow" flow-input-variables={inputVariables}></lightning-flow> </plantilla> </div> </tarjeta-relámpago> </div>
</plantilla>
embedFlowToLWC.js

Este código JavaScript de muestra usa el decorador @api para crear propiedades públicas. Por ejemplo, recordId es una propiedad reactiva pública que contiene el ID de la página de registro. Mientras que el decorador @wire lee los datos de Salesforce. getRecord es una función del módulo lightning/uiRecordApi que recupera un registro. accountType y accountName se importan del esquema de Salesforce.

  • Las declaraciones de importación se utilizan para importar los módulos y las dependencias necesarios. LightningElement es el componente básico para crear componentes web Lightning.
  • account({ error, data }) es una función que maneja la respuesta de la llamada getRecord . Si hay un error, asigna el error a this.error . Si se devuelven datos, establece this.accountName en el nombre de la cuenta y establece isPartner o isCustomer en verdadero según el tipo de cuenta.
  • get inputVariables() es un método captador que devuelve una matriz de objetos, que representa variables de entrada para un flujo. En este caso, devuelve el nombre de la cuenta.

import { LightningElement, api, wire } de 'lwc';
importar { getRecord } desde 'lightning/uiRecordApi';
importar tipo de cuenta desde '@salesforce/schema/Account.Type';
importar nombre de cuenta desde '@salesforce/schema/Account.Name'; exportar la clase predeterminada FlowLauncher extiende LightningElement { @api recordId; nombre de la cuenta; esSocio = falso; esCliente = falso; @wire(getRecord, { recordId: '$recordId', campos: [nombre de cuenta, tipo de cuenta] }) cuenta ({ error, datos }) { si (error) { this.error = error; } más si (datos) { this.accountName = data.fields.Name.value; if(data.fields.Type.value === 'Socio tecnológico') { this.isPartner = verdadero; this.isCustomer = false; } else if(data.fields.Type.value === 'Cliente - Directo') { this.isCustomer = true; this.isPartner = false; } } } obtener variables de entrada () { devolver [ { nombre: 'nombre de cuenta', tipo: 'Cadena', valor: este.nombreDeCuenta } ]; } handleStatusChange(evento) { if(evento.detalle.estado === 'FINALIZADO') { //Acción después de que un flujo haya terminado } }
}
embedFlowToLWC.js-meta.xml

El elemento isExposed se establece en verdadero, lo que hace que el componente esté disponible para su uso en herramientas como Lightning App Builder o Flow Builder.

El elemento de objetivos se usa para especificar dónde se puede usar su componente. En este caso, la etiqueta lightning__RecordPage significa que este componente está diseñado para usarse en una página de registro en Lightning App Builder.



<?versión xml=”1.0″ codificación=”UTF-8″?>
<LightningComponentBundle xmlns=”http://soap.sforce.com/2006/04/metadata”>
<apiVersion>58.0</apiVersion>
<isExposed>verdadero</isExposed>
<target>relámpago__RecordPage</target>
</objetivos>
</LightningComponentBundle>

Prueba de concepto

Evaluación formativa:

¡Quiero saber de ti!

¿Qué es una cosa que aprendiste de esta publicación? ¿Cómo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Siéntase libre de compartir en los comentarios a continuación.

Seguir leyendo

Comenzando con Acciones Externas ☁️

Comenzando con Acciones Externas ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

Introducción a las acciones externas | Blog de desarrolladores de Salesforce

Tuve excelentes conversaciones con clientes y socios en Connections este año, así como a través de la comunidad Trailblazer de MC Account Engagement , con respecto a las acciones externas de Account Engagement . Seguía surgiendo una pregunta: "¿Cómo empiezo con las acciones externas?" En esta publicación, aprenderá qué son las acciones externas, cómo configurarlas y cómo probarlas. Además, sintonice una próxima sesión de codeLive el 20 de julio a las 10 a. m. PT , donde realizaré una demostración de codificación en vivo para mostrarle cómo crear una acción externa y responder sus preguntas.

¿Qué son las Acciones Externas?

Las acciones externas son una parte clave deMarketing App Extensions , ya que proporcionan una forma de desencadenar una acción en un sistema externo. El otro componente es Actividades externas, que proporciona una forma de activar la automatización de la participación de la cuenta en función de un evento de participación que ocurre en un sistema externo. Piense en ello como las dos caras de una moneda, las acciones se activan, las actividades se activan. Combinadas, forman una aplicación de extensibilidad de automatización para un servicio, por lo que puede tener una extensión de aplicación de marketing por SMS, por ejemplo.

Por este motivo, las acciones externas se empaquetan en una extensión de aplicación de marketing. En el momento de escribir este artículo, las actividades externas aún no se pueden empaquetar, pero eventualmente también se empaquetarán en la extensión de la aplicación de marketing.

Si desea conectar una aplicación de terceros para automatizar la ejecución de una acción de prospecto en ese sistema, entonces esta es definitivamente la función para usted. En esta publicación, profundizaremos en el lado de la acción externa de las extensiones de aplicaciones de marketing.

¿Cuáles son algunos buenos casos de uso para las acciones externas?

Bueno, si me preguntan, ¡diría absolutamente todo! Puede que estés pensando: “¡Claro, todo el mundo dice eso!”. Sin embargo, las posibilidades que desbloquean las acciones externas son realmente amplias. Si alguna vez ha dicho: "Me gustaría que cuando un prospecto llegue a este paso, yo pudiera <insertar deseo aquí>", entonces deseaba una acción externa.

Puede usar una acción externa para registrarse en un seminario web de Zoom desde Account Engagement (consulte el ejemplo en GitHub ). También puede usar una acción externa para enviar un mensaje SMS a través de Twilio, que presentamos en una publicación de blog anterior . Incluso puedes usar acciones externas con webhooks; Usé la función de captura de webhook de Zapier para crear una acción externa que usaba un cliente potencial como desencadenante de un Zap.

¿Qué constituye una acción externa?

Una acción externa consta de una acción invocable de Apex, metadatos de la extensión de la aplicación de marketing, metadatos de una acción externa y una forma de gestionar la autenticación. Los metadatos para las extensiones de la aplicación de marketing y las actividades externas conectan la acción invocable con la participación de la cuenta. Los componentes que se usarán para la autenticación pueden variar según el tipo de autenticación que admita el servicio. Como OAUTH 2.0 es bastante común, el componente que uso más es un proveedor de autorización y Credenciales con nombre . Las credenciales con nombre también facilitan la administración de la autenticación en mi código, y el sistema hace la mayor parte del trabajo.

¿Qué habilidades necesito para trabajar con Acciones Externas?

Con una gran flexibilidad viene la complejidad, por lo que necesitará algunas habilidades en ciertas áreas para construir con éxito una acción externa. Los siguientes son temas clave de los que necesitará una comprensión básica antes de abordar su propia acción externa.

SLDC de Salesforce

Comprender el ciclo de vida del desarrollo de Salesforce es muy importante para tener éxito en general. Recomiendo aprender Visual Studio y el proceso de implementación de la CLI. No se necesita maestría, solo lo básico para poder empezar. Trailhead ofrece una ruta para ayudarlo a configurar su espacio de trabajo .

Documentación de la API REST

El patrón del que hablamos en este artículo se basa en las API REST JSON. Para comprender lo que es posible y recopilar las entradas pertinentes para una acción externa, debe poder leer una especificación API. Consulte las especificaciones de la API de Account Engagement y Twilio .

Implementación de Apex y Apex

Apex Invocable Actions es mi forma preferida de codificar mis acciones externas, ya que me permite la mayor flexibilidad y control. Recomendaría, como mínimo, familiarizarse con la compilación y la implementación de código Apex mediante el proyecto Quick Start: Apex de Trailhead. Para obtener más información, encontré útil el trailmix de Apex Basics . No necesita convertirse en un experto, pero al menos debe estar lo suficientemente informado como para poder leer el código de la aplicación de referencia .

Flujo de Salesforce (opcional)

No necesita conocer Salesforce Flow para aprender Acciones externas. Sin embargo, es una herramienta de prueba muy poderosa para sus acciones externas, lo que facilita la creación de una interfaz de usuario para controlar las entradas durante la prueba. Si está familiarizado con Engagement Studio, Flow será bastante fácil ya que tiene muchos de los mismos conceptos. Utilicé la ruta Crear flujos con Flow Builder para ponerme al día. Otro beneficio de aprender Salesforce Flow es que abre la puerta a la creación de todo tipo de automatización de procesos comerciales.

¿Cómo debo configurar mi entorno de desarrollador?

Es importante configurar sus entornos de desarrollador y contar con las herramientas adecuadas antes de comenzar con las acciones externas. Yo uso las siguientes herramientas.

  • Postman : utilizo Postman para explorar una nueva API, por lo que puedo aprender a realizar una solicitud y responder de forma sencilla. Postman también proporciona una manera fácil de generar ejemplos.
  • CLI de Visual Studio + Salesforce — Uso Visual Studio para codificar mi acción invocable y la implemento en mi organización de desarrollador. La mayoría de las veces, es simplemente copiar y pegar un ejemplo anterior y editarlo para mi nuevo caso de uso.
  • Entorno de desarrollador/sandbox : este es un entorno seguro para construir, desarrollar y empaquetar sus acciones externas. Tenga en cuenta que, en el momento de escribir este artículo, solo admitimos paquetes de primera generación (1GP) , por lo tanto, no configure su organización de desarrollador como Dev Hub.
  • Salesforce Flow : personalmente me gusta usar ScreenFlows para probar una acción invocable. Es bueno poder controlar completamente la entrada antes de conectarla a acciones externas y programas ES.
  • Consola de desarrollador de Salesforce : esto le permite ver rápidamente el código o ver los registros de sus pruebas de flujo de pantalla.

Patrón básico para llamadas API REST con acciones externas

Si bien puede codificar acciones externas de muchas maneras, existe un patrón básico que recomiendo al realizar llamadas a la API REST.

Las dos etiquetas que debe recordar son InvocableVariable , que define las entradas y salidas de la acción invocable, e InvocableMethod , que es el método a llamar al ejecutar la acción invocable. Puede ver cómo se aplican en el siguiente código de ejemplo.

Normalmente creo dos clases, una para la entrada y otra para la solicitud de API. Separar mi código en dos clases facilita jsonificar la carga útil. Mi clase de entrada contiene todos los campos de variables invocables que la acción invocable necesita en la entrada. Mi solicitud de API contiene los campos de la solicitud JSON.

InvocableMethod construirá la carga útil a partir de la entrada, la convertirá a JSON y luego la agregará a la solicitud HTTP. A continuación, configura el resto de la solicitud HTTP agregando la URL, los encabezados y el método. Finalmente, realiza la llamada a la API y comprueba si el resultado es correcto o, de lo contrario, genera un error útil para diagnosticar un problema.

Consideración importante: el marco de acción externa espera que se devuelva un error si hay una falla en lugar de detectar el error y luego devolver el éxito. Si se devuelve un error, se informará en la tabla de errores.

Poniendo a prueba tus acciones externas

De vez en cuando, mientras crea una acción externa, encontrará errores. Cuanto más pueda probar sobre la marcha, más fácil será descubrir dónde radica el problema. Es por eso que recomiendo agregar un paso de prueba para probar en Salesforce Flow antes de probar en Engagement Studio. Elimina la configuración de la acción externa de la imagen, por lo que si la verifica aquí, pero no funciona en Engagement Studio, sabrá que el problema radica en la configuración de la acción externa.

Las pruebas lo ayudan a identificar errores, pero determinar la causa raíz y corregirlos es otra cosa. A continuación se presentan algunas de las técnicas que utilizo para diagnosticar las causas fundamentales.

  • Consola de desarrollador de Salesforce : utilizo la consola de desarrollo para ejecutar mis casos de prueba y confirmar la cobertura de mi código. Durante las pruebas exploratorias en Flow, mantengo abierta mi consola de desarrollo, por lo que genera registros para usar en la investigación de errores.
  • Rastreos de registro de Salesforce : si el error ocurre durante mi prueba de Engagement Studio, coloco un rastreo de usuario en el usuario de integración B2BMA, para poder ver mis registros de Apex y diagnosticar el problema más a fondo. Tenga cuidado, podría terminar con una gran cantidad de datos. El Usuario de Integración B2BMA es el usuario que ejecuta acciones externas.
  • Errores de acción externa de compromiso de cuenta : la tabla proporciona cualquier error devuelto por la acción externa que resultó en una falla. Es útil ver lo que sucedió durante una ejecución de ES.

SUGERENCIA: si tiene una cuenta de Gmail, puede usar un "+" para crear varios registros con su dirección de correo electrónico. Por ejemplo, puedo registrar tanto "ejemplo@ejemplo.com" como "ejemplo+usuario2@ejemplo.com" como prospecto, y cualquier correo enviado a esas direcciones iría al buzón de correo de ejemplo@ejemplo.com. Por ejemplo, usé esto para probar el ejemplo de registro de Zoom porque no quería que el correo electrónico registrado rebotara.

Errores comunes

Los errores van a suceder, así es la vida. Me he encontrado con algunos escenarios que me han hecho casi tirarme de los pelos.

El primero es garantizar que la acción exterior sea activa. Si la acción no aparece en Engagement Studio, es probable que esta sea la causa. Recuerde, debe activar tanto la extensión de la aplicación de marketing como la acción externa, además de asignarla a esa unidad comercial.

El siguiente es asegurarse de que su clase de Apex esté activa. La mayoría de las veces ya estará marcado como activo, es el estado predeterminado cuando creas una nueva clase. Es exactamente por eso que es fácil pasarlo por alto.

Otro es buscar extensiones de aplicaciones de marketing al empaquetar. No puedo decirte cuántas veces busco acciones externas, solo para tener un momento de confusión antes de recordar.

Finalmente, si su acción externa no funciona, pero no ve errores, verifique que la acción invocable fue diseñada para generar un error en caso de falla.

Lo anterior no es de ninguna manera exhaustivo, y es probable que encuentre sus propias alegrías. Sin embargo, recomiendo compartirlos con la comunidad si encuentra algunos buenos.

¿Que estas esperando? ¡Empiece hoy!

Ahora sabe casi todo lo que hago sobre las acciones externas, desde cómo funciona la función hasta los errores comunes. Recuerde que Acciones externas es su herramienta siempre que se encuentre diciendo: "Me gustaría hacer algo cuando el cliente potencial haga esto", y lo ayudará a automatizar esa acción.

Entonces, configure su entorno de desarrollador, revise la aplicación de referencia y comience a construir su acción externa hoy. El 20 de julio a las 10 a. m. (hora del Pacífico) , realizaremos una sesión de CodeLive en nuestro canal de YouTube para desarrolladores de Salesforce , así que únase y síganos mientras construimos una extensión de la aplicación de marketing de Twilio.

Recursos

Sobre el Autor

Christopher Cornett es gerente sénior de productos en Salesforce, responsable de la experiencia del desarrollador de Account Engagement. Ha trabajado para Salesforce durante más de cuatro años y tiene más de 13 años de experiencia en gestión de productos, trabajando principalmente en plataformas que van desde la atribución de big data hasta el fraude. Christopher ha ayudado a ofrecer API V5 y extensiones de aplicaciones de marketing, ayudando a los clientes a crear integraciones personalizadas para que su pila de marketing funcione para ellos. Le apasiona la experiencia del desarrollador y le encanta jugar con todas las excelentes funciones para ver qué es posible.

Obtenga las últimas publicaciones de blog de desarrolladores de Salesforce y episodios de podcast a través de Slack o RSS.

Agregar a Slack Suscríbete a RSS

Seguir leyendo

Presentamos apex-mockery, una biblioteca de simulación de pruebas unitarias ☁️

Presentamos apex-mockery, una biblioteca de simulación de pruebas unitarias ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

Presentamos apex-mockery, una biblioteca de simulación de pruebas unitarias | Blog de desarrolladores de Salesforce

Escribir pruebas sólidas es crucial para crear aplicaciones comerciales confiables y eficientes. En esta publicación, haremos un repaso de las pruebas unitarias y presentaremos apex-mockery , una biblioteca liviana de pruebas unitarias de Apex que lo ayuda a escribir pruebas unitarias de Apex verdaderamente desacopladas usando simulacros y aserciones. Compartiremos ejemplos de código para ayudarlo a comprender cómo puede usar la biblioteca para crear pruebas unitarias fáciles de entender y de ejecución rápida.

Un repaso a las pruebas unitarias

Antes de echar un vistazo a la biblioteca de Apex-Mockery, demos un paso atrás y analicemos algunos de los conceptos básicos de las pruebas unitarias desde un punto de vista independiente de la tecnología. Luego, veremos Apex y discutiremos por qué la mayoría de nosotros debería escribir pruebas unitarias en lugar de pruebas de integración.

Las pruebas unitarias están en la base de la pirámide de prueba.

La ingeniería de software abarca múltiples tipos de pruebas: unidad, integración, servicio, interfaz de usuario funcional, de extremo a extremo, aceptación del usuario y más. Como dice Martin Fowler , podemos representar un buen equilibrio entre estos tipos de pruebas dentro del alcance de un proyecto representándolos como una pirámide.

Las etiquetas (tipos de prueba) pueden cambiar, pero el principio clave aquí es que las pruebas que se ejecutan rápido y con frecuencia deben estar en la parte inferior de la pirámide. Estos son los más fáciles de implementar y mantener (por lo que cuestan menos). Luego, a medida que subimos a la cima, aumentamos la complejidad y el costo: las pruebas se ejecutan más lentamente y se vuelven más difíciles de implementar y mantener.

En el contexto de esta publicación y en aras de la brevedad, nos centraremos únicamente en las pruebas unitarias. Estos son los primeros que debe implementar en cualquier proyecto, y deben ser una prioridad en su estrategia de prueba.

Por definición, las pruebas unitarias están destinadas a probar la menor cantidad de código (una unidad) de un proyecto. Las pruebas unitarias solo deben basarse en la lógica pura y estar completamente desvinculadas de sus dependencias (otras clases) y límites (otros servicios, como almacenamiento de datos o servicios web). Las pruebas unitarias deben ejecutarse rápido; no requieren una configuración de prueba particular, como la inserción de datos en la base de datos, y requieren que simule las dependencias de la clase bajo prueba.

Escribir pruebas unitarias de Apex en lugar de pruebas de integración

Apex se beneficia de una estrecha integración con la Plataforma de Salesforce y, si bien esta característica es excelente para cosas como acceder rápida y fácilmente a la base de datos, difumina las líneas de separación de preocupaciones entre la lógica y los servicios. Como consecuencia, es muy fácil escribir pruebas de integración de Apex en lugar de pruebas unitarias. Por ejemplo, el código de Apex a menudo se prueba junto con la base de datos utilizando declaraciones @TestSetup y DML. Si bien estas pruebas de integración ayudan a lograr la cobertura, se basan en la base de datos y, por lo tanto, requieren más tiempo para ejecutarse que las pruebas unitarias "puras".

Como compartió Mitch Spano en su presentación de pruebas unitarias puras de Apex , la mayoría de las veces, no es necesario confiar en las pruebas de integración para probar capas de software de alto nivel, como controladores LWC, servicios y capas de aplicación. Gracias a la API de Stub de Apex lanzada en Spring '17, los desarrolladores pueden romper con esas dependencias en el contexto de las pruebas mediante la creación de su propia biblioteca/marco de pruebas unitarias o el uso de uno existente como apex-mockery.

Presentamos la burla del ápice

Como parte del trabajo de ingeniería de Salesforce, estábamos desarrollando un paquete administrado internamente y necesitábamos una biblioteca para escribir pruebas unitarias. Queríamos escribir pasos simples de "arreglar" (como en el patrón Arrange-Act-Assert ), escribir afirmaciones comprensibles y burlarnos de nuestras dependencias. Buscamos en todo el ecosistema una biblioteca fácil de leer y bien probada que pudiéramos usar para crear nuestro producto, pero no encontramos una combinación perfecta, por lo que decidimos escribir la nuestra. Estábamos tan contentos con la implementación final de la biblioteca que decidimos lanzarla como código abierto con el nombre apex-mockery .

La biblioteca apex-mockery proporciona una biblioteca de simulación simple, liviana y fácil de leer para Apex creada con la API Stub. La biblioteca está diseñada para que sea fácil de usar y brinde la mejor experiencia de desarrollador posible al generar simulacros y apéndices, configurar espías y escribir aserciones.

Lo guiaremos a través de un escenario de muestra para que pueda comprender el poder de la biblioteca con algunos ejemplos prácticos. Luego, le mostraremos cómo puede escribir pruebas para este proyecto de muestra en tres pasos:

  1. Crear simulacros y espías de métodos.
  2. Métodos de espionaje de trozo
  3. escribir afirmaciones

Ejemplo de escenario: pedidos de panadería y entrega

Considere el siguiente escenario de ejemplo: una panadería toma pedidos de pastelería y planifica las entregas utilizando un servicio dedicado. Los únicos datos que estamos considerando en el contexto de este escenario son los nombres de los pasteles y su fecha de entrega.

A continuación se muestra la implementación básica de nuestro escenario de panadería (el código completo está disponible en el repositorio del proyecto ).

Pastelería.cls

DeliveryService.cls

DeliveryServiceImpl.cls

Confirmación de pedido.cls

Panadería.cls

Ahora que hemos echado un vistazo a nuestro proyecto de muestra, echemos un vistazo a cómo podríamos escribir pruebas para el método Bakery.order .

Paso 1: crea simulacros y espías de métodos

Para funcionar, la clase Bakery necesita que se pase una instancia DeliveryService en su constructor. En un contexto de producción, el servicio se proporciona con una instancia concreta DeliveryServiceImpl de la siguiente manera:

Sin embargo, en el contexto de las pruebas unitarias, no debe usar una instancia de servicio real para garantizar el desacoplamiento. En otras palabras, DelivertServiceImpl se probará unitariamente por sí solo, por lo que no es necesario que pruebe las dos clases integradas juntas. Puede reemplazar la dependencia del servicio con un simulacro que implemente la interfaz DeliverService .

Así es como puede crear e inyectar fácilmente un simulacro de este tipo, gracias a apex-mockery:

Luego, su prueba necesita un espía, para que pueda controlar el comportamiento del método planDelivery y ejecutar aserciones en sus llamadas.

Ahora que tiene un servicio simulado y un espía en su método planDelivery , veamos cómo puede configurar su espía y ejecutar aserciones en él.

Paso 2: métodos de espionaje de trozo

Una vez que tenga una instancia simulada, puede controlar cómo se comportan sus métodos controlando sus valores de retorno y lanzando excepciones.

Utilice los métodos returns y throwsException para especificar un comportamiento predeterminado que se aplica a todas las llamadas a los métodos auxiliares. Luego, si es necesario, usa una combinación de whenCalledWith(<args>).thenReturn y whenCalledWith(<args>).thenThrow para aplicar comportamientos específicos a las llamadas a métodos que coincidan con los argumentos especificados.

Durante la ejecución de la prueba, apex-mockery comienza buscando una coincidencia en la configuración proporcionada por whenCalledWith . Si no se encuentra ninguno, vuelve a la configuración predeterminada ( returns o throwException ).

Veamos algunas situaciones comunes de configuración de stubs (ver más recetas ).

  • Devolver algo cada vez que se llame planDelivery
  • Lanza una excepción cada vez que se llama planDelivery
  • Devuelve algo cuando se llama con un argumento específico
  • Lanza una excepción cuando se llama con un argumento específico

Ahora que sabe cómo impulsar el comportamiento de su simulacro, puede agregar aserciones para probar su código.

Paso 3: Escribe afirmaciones

apex-mockery proporciona una API de afirmaciones fluidas. Tan pronto como comience su expectativa con Expect.that(mySpy) , tendrá acceso a varios métodos de afirmación. La biblioteca viene con una serie de afirmaciones de comportamiento fáciles de usar, como:

Si los comparadores de argumentos básicos no son suficientes para sus necesidades, también puede crear sus propios comparadores de argumentos personalizados .

Uniendo el ejemplo completo

Ahora que vimos los pasos individuales, terminemos y echemos un vistazo a nuestra prueba para el método Bakery.order . Observe cómo puede usar aserciones de burla de Apex, junto con las aserciones estándar de Apex de la clase system.Assert , en sus pruebas.

palabras de cierre

Esto concluye nuestro recorrido por las pruebas unitarias y la biblioteca de Apex-Mockery. Aprendió cómo las pruebas unitarias desacopladas son más fáciles de escribir y ejecutar mucho más rápido. Tener pruebas rápidas acorta el ciclo de retroalimentación del ciclo de vida del desarrollo, reduce la duración de la ejecución del flujo de trabajo de CI y acelera las implementaciones. Estos factores permiten a los desarrolladores implementar y ejecutar pruebas con frecuencia, mejorando así la calidad.

apex-mockery lo ayuda a dirigir su proyecto en esta dirección. Consulte el repositorio del proyecto para comenzar. Encontrará la documentación de la biblioteca con las opciones de instrucciones de instalación (instalación de fuente o paquete desbloqueado), algunas recetas de muestra y una guía de migración. ¡Feliz prueba unitaria!

Sobre los autores

Ludovic Meurillon es ingeniero de software en el equipo de Service Cloud en Grenoble, Francia. Empujó el código a la producción durante años, disfruta eliminando más líneas de código de las que agrega y prefiere la programación en pares sobre las revisiones de código y los productos de trabajo sobre el diseño perfecto. Sígalo en Twitter @LudoMeurillon o consulte sus proyectos de GitHub @ludomeurillon .

Sébastien Colladon es CTA e ingeniero de software en el equipo de Service Cloud en París, Francia. Le encanta contribuir a hacer del ecosistema de Salesforce un lugar mejor y disfruta aprender y trabajar con otros. Consulte sus proyectos de GitHub @ scolladon .

Philippe Ozil es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la plataforma de Salesforce. Escribe contenido técnico y habla con frecuencia en conferencias. Es un desarrollador full-stack y disfruta trabajar en proyectos DevOps, robótica y VR. Sígalo en Twitter @PhilippeOzil o consulte sus proyectos de GitHub @pozil .

Obtenga las últimas publicaciones de blog de desarrolladores de Salesforce y episodios de podcast a través de Slack o RSS.

Agregar a Slack Suscríbete a RSS

Seguir leyendo

Acceda dinámicamente a etiquetas personalizadas en Apex

Última actualización el 23 de mayo de 2023 por Rakesh Gupta

Gran idea o pregunta duradera:

  • ¿Cómo acceder dinámicamente a la etiqueta personalizada en Apex?

Objetivos:

Después de leer este blog, podrá:

  • Acceda a la etiqueta personalizada en Apex dinámicamente
  • Acceda a la etiqueta personalizada en Apex de forma dinámica para un idioma
  • y mucho más

Ben Halpern es un desarrollador Jr. de Salesforce en Gurukul On Cloud (GoC) . Ben está escribiendo código Apex para una historia de usuario que requiere obtener la siguiente etiqueta personalizada en alemán e hindi.

Enfoque de Campeón de Automatización (I-do):

Después del lanzamiento de S ummer'23 , puede usar el método System.Label.get(namespace, label, language) para obtener una etiqueta personalizada, especificando opcionalmente un idioma . La función ahora permite la resolución dinámica de nombres de etiquetas en tiempo de ejecución, incluida la anulación del idioma actual del usuario si existe una traducción para el idioma solicitado.

También puede comprobar si existe una traducción para una etiqueta y un idioma en un espacio de nombres mediante Label.translationExists(namespace, label, language) . No puede acceder a las etiquetas que están protegidas en un espacio de nombres diferente.

Práctica guiada (nosotros hacemos):

Hay 3 pasos para resolver el requisito comercial de Ben usando Apex y Custom Label . Debemos:

  1. Configuración del banco de trabajo de traducción
  2. Crear etiquetas personalizadas
  3. Script de Apex para acceder dinámicamente a etiquetas personalizadas

Paso 1: configurar el banco de trabajo de traducción

Este paso es opcional; sin embargo, debemos asegurarnos de que el banco de trabajo de traducción esté configurado correctamente para los requisitos actuales. Lea este artículo de ayuda para obtener instrucciones paso a paso.

Asegúrese de agregar idiomas para la traducción, asignar traductores para cada idioma y activar o desactivar las traducciones de un idioma. Agregaré mi cuenta de usuario a hindi y alemán para el caso de uso comercial actual.

Paso 2: crea etiquetas personalizadas

  1. Haga clic en Configuración .
  2. En el cuadro Búsqueda rápida, escriba Etiquetas personalizadas .
  3. Seleccione Etiquetas personalizadas y luego haga clic en Nueva etiqueta personalizada .
    1. Cree la etiqueta personalizada como se muestra en la siguiente captura de pantalla:
  4. Haga clic en Ejecutar .

Paso 2: Script de Apex para acceder dinámicamente a etiquetas personalizadas

  1. Haga clic en Configuración | Consola de desarrollador .  
  2. Usaré la herramienta Ejecutar Apex anónimo en Developer Console para ejecutar el código Apex.
    1. Un bloque anónimo es un código Apex que no se almacena en los metadatos, pero se puede compilar y ejecutar. Los bloques anónimos se ejecutan como el usuario actual y pueden fallar al compilarse si el código viola los permisos de objeto y de nivel de campo del usuario.
  3. Para abrir la ventana Ejecutar anónimo, haga clic en Depurar | Abra la ventana Ejecutar anónimo .
     String choiceInEnglish = System.Label.get('rakeshistomMVP','PreferredFoodChoice','');
    system.debug('Valor original-'+choiceInEnglish); String choiceInHindi = System.Label.get('rakeshistomMVP','PreferredFoodChoice','hi');
    system.debug('Hindi Value-'+choiceInHindi); String choiceInGerman = System.Label.get('rakeshistomMVP','PreferredFoodChoice','de');
    system.debug('Valor alemán-'+elecciónEnAlemán);
Seguir leyendo

Prepare su aplicación para pasar la revisión de seguridad de AppExchange ☁️

Prepare su aplicación para pasar la revisión de seguridad de AppExchange ☁️

Esta guía se publicó originalmente en Medium en 2021 y se actualizó con la orientación y los consejos más recientes, incluidas las nuevas funciones de seguridad como parte de los lanzamientos recientes y la nueva estructura de precios para las revisiones.

La publicación Prepare su aplicación para pasar la revisión de seguridad de AppExchange apareció primero en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

Einstein GPT para desarrolladores de Salesforce ☁️

Las herramientas impulsadas por IA están cambiando la forma en que escribimos y analizamos el código. Descubra cómo Einstein GPT cambiará el panorama de desarrollo de software con Salesforce.

La publicación GPT de Einstein para desarrolladores de Salesforce apareció primero en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

Mejore el rendimiento del código con el analizador de código de Salesforce ☁️

Estamos desarrollando Salesforce Graph Engine con nuevas reglas para ayudarlo a mejorar el rendimiento de su código en la última versión 3.9 de Code Analyzer.

La publicación Aumente el rendimiento del código con Salesforce Code Analyzer apareció por primera vez en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

Comience a crear aplicaciones de Salesforce ahora con un nuevo proyecto de Trailhead ☁️

Los desarrolladores valoran y confían en Salesforce Platform porque simplifica el proceso de creación de soluciones empresariales seguras. Al utilizar las herramientas y los servicios integrados de la plataforma para la automatización, la integración y más, los desarrolladores pueden lograr el éxito comercial más rápido. Los desarrolladores de Salesforce abordan problemas comerciales complejos escribiendo código y utilizando herramientas sin código que ofrecen funciones simples rápidamente. Los […]

La publicación Comenzar a crear aplicaciones de Salesforce ahora con un nuevo proyecto de Trailhead apareció primero en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

Cómo aprobar el examen de certificación de administrador avanzado de Salesforce

Última actualización el 27 de septiembre de 2022 por Rakesh Gupta Han pasado nueve años desde que aprobé el examen de administrador avanzado de Salesforce. En las últimas semanas, muchas personas se comunicaron conmigo para pedirme orientación y un camino para convertirme en un administrador avanzado certificado. Eso me da una idea

La publicación Cómo aprobar el examen de certificación de administrador avanzado de Salesforce apareció primero en Automation Champion .

Seguir leyendo

Una introducción a Apex para desarrolladores de Java ☁️

Si es un desarrollador de Java que explora el ecosistema de Salesforce y se pregunta qué es Apex, ¡esta publicación es para usted! Apex es el lenguaje de programación backend de la plataforma Salesforce. Apex, junto con herramientas declarativas como Flows, le permite personalizar la lógica empresarial. Apex se basa en la sintaxis de Java optimizada específicamente para los requisitos de […]

La publicación Una introducción a Apex para desarrolladores de Java apareció primero en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

Aprenda MOAR en Summer '22 con servicios externos y actualizaciones de API ☁️

Siga y complete un trailmix de Learn MOAR Summer '22 para administradores o desarrolladores antes del 31 de julio de 2022 a las 11:59 p. Se aplican restricciones. Aprende cómo participar y revisa las Reglas Oficiales visitando el […]

La publicación Aprenda MOAR en Summer '22 con servicios externos y actualizaciones de API apareció primero en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

Aprenda MOAR en Summer '22 con Release Highlights para desarrolladores ☁️

¡Descubra las nuevas características de la versión Summer '22 para administradores y desarrolladores! Sabemos que cada versión trae consigo muchas funciones nuevas y sorprendentes, y puede haber mucho que digerir. Con Learn MOAR, estamos empaquetando el lanzamiento y presentándolo en un formato fácil de digerir en blogs, videos y más. Buceo […]

La publicación Learn MOAR in Summer '22 with Release Highlights for Developers apareció primero en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

TrailblazerDX '22 para desarrolladores ☁️

¡Por primera vez en mucho tiempo, toda la comunidad se reunirá nuevamente en TrailblazerDX '22! Durante dos emocionantes días, administradores, desarrolladores, arquitectos, socios, empresarios y estudiantes se sumergirán en una experiencia de aprendizaje de primer nivel. Y, por primera vez, estamos reuniendo comunidades de desarrolladores de Salesforce, Slack, MuleSoft y Tableau. ¿Emocionado? […]

La publicación TrailblazerDX '22 para desarrolladores apareció primero en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

Flujos de Salesforce: su guía definitiva

No hay duda de que ha oído hablar de Salesforce Flows: pronto serán la ventanilla única en lo que respecta a la automatización declarativa (usando clics, no código) en la plataforma de Salesforce. Salesforce Flows puede ser una herramienta poderosa para cualquier organización de Salesforce. Le permiten automatizar procesos comerciales fácilmente sin tener que escribir […]

La publicación Salesforce Flows: Your Ultimate Guide apareció por primera vez en Inspire Planner.

Seguir leyendo

Fundamentos del Desarrollo Orientado a Objetos: Clases y Objetos ☁️

Como entrenadora de RAD Women, a menudo me hacen preguntas relacionadas con la intersección de clases y objetos. Estas preguntas merecen una respuesta sólida y concreta que dure mucho tiempo. Pero primero: la filosofía. En el famoso cuadro de René Magritte titulado “La traición de las imágenes”, debajo de la imagen de una pipa de tabaco aparecen las siguientes palabras: “Ceci n'est […]

La publicación Fundamentos del desarrollo orientado a objetos: clases y objetos apareció por primera vez en el blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo

Las funciones de Salesforce están generalmente disponibles ☁️

Hoy, nos complace anunciar la disponibilidad general de las funciones de Salesforce. Con Salesforce Functions, los clientes pueden ofrecer experiencias escalables al ampliar sus datos y flujos de trabajo con el poder de la computación elástica y la flexibilidad del lenguaje abierto. Las funciones empoderan a los equipos y aceleran la productividad de los desarrolladores al facilitarles la adopción de técnicas modernas y la […]

La publicación Las funciones de Salesforce están generalmente disponibles apareció primero en el Blog de desarrolladores de Salesforce .

Seguir leyendo