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Tag: Avisos

UniControl

UniControl es aceptado en NeurIPS’23.
驴Es posible que un 煤nico modelo domine el arte de crear im谩genes a partir de bocetos, mapas, diagramas y mucho m谩s? Aunque los generadores de texto a imagen basados en la difusi贸n, como DALL-E-3, han mostrado resultados notables a partir de instrucciones en lenguaje natural, lograr un control preciso de los dise帽os, los l铆mites y la geometr铆a sigue siendo un reto utilizando s贸lo descripciones de texto. Ahora, los investigadores han desarrollado UniControl, un modelo unificado capaz de manejar diversas condiciones visuales que van desde los bordes hasta los mapas de profundidad dentro de un marco unificado.

Background

La s铆ntesis de texto a imagen (T2I) se ha disparado recientemente gracias a los avances en modelos generativos profundos. Sistemas como DALL-E 2, Imagen y Stable Diffusion pueden generar ahora im谩genes de gran realismo fotogr谩fico controlables mediante instrucciones de lenguaje natural. Estos avances se basan en modelos de difusi贸n que han demostrado ser extremadamente eficaces para la generaci贸n de texto a imagen.

Sin embargo, el control mediante indicaciones de texto apenas es preciso para los atributos espaciales, estructurales y geom茅tricos. Por ejemplo, pedir “a帽adir un gran cubo morado” depende de la comprensi贸n impl铆citamente aprendida del modelo sobre la geometr铆a 3D. Enfoques recientes como ControlNet han introducido el condicionamiento a se帽ales visuales adicionales, como mapas de segmentaci贸n o detecciones de bordes. Esto permite un control expl铆cito de las regiones de la imagen, los l铆mites, la ubicaci贸n de los objetos, etc.

Pero cada modelo ControlNet s贸lo maneja una condici贸n visual espec铆fica, como los bordes o los mapas de profundidad. Para ampliar las capacidades es necesario un reentrenamiento exhaustivo. La compatibilidad con diversas entradas controlables requiere el desarrollo de modelos especializados para cada tarea. Esto sobrecarga los par谩metros, limita el intercambio de conocimientos y dificulta la adaptaci贸n entre modalidades o la generalizaci贸n fuera del dominio.

Motivaci贸n

Existe una necesidad acuciante de modelos unificados que puedan manejar diversas condiciones visuales para la generaci贸n controlable. La consolidaci贸n de las capacidades en un 煤nico modelo mejorar铆a enormemente la eficiencia de la formaci贸n y el despliegue sin necesidad de m煤ltiples modelos espec铆ficos para cada tarea. Tambi茅n permite explotar las relaciones entre condiciones, como la profundidad y la segmentaci贸n, para mejorar la calidad de la generaci贸n.

Por ejemplo, la estimaci贸n de la profundidad depende en gran medida de la comprensi贸n de la segmentaci贸n sem谩ntica y el dise帽o global de la escena. Un modelo unificado puede aprovechar mejor estas relaciones en comparaci贸n con los modelos de tareas aisladas. Adem谩s, a帽adir nuevas modalidades a modelos individuales conlleva un reentrenamiento masivo, mientras que un enfoque consolidado podr铆a generalizarse sin problemas.

El principal reto consiste en superar el desajuste entre diversas condiciones como bordes, poses, mapas, etc. Cada una de ellas requiere operaciones especializadas en funci贸n de sus caracter铆sticas. Mezclar trivialmente diversas entradas en un modelo falla debido a este desajuste de caracter铆sticas. El objetivo es desarrollar una arquitectura unificada que generalice las tareas y adapte sus componentes condicionantes. Y lo que es m谩s importante, esto debe lograrse sin necesidad de un reentrenamiento exhaustivo cada vez que se ampl铆en las capacidades.

Methods

El UniControl propuesto introduce dos nuevos componentes para permitir la generaci贸n unificada controlable multitarea:

1. Adaptadores de Mezcla de Expertos. Adaptadores de mezcla de expertos: M贸dulos convolucionales paralelos, uno por tarea, que se adaptan a las caracter铆sticas visuales de cada condici贸n.

2. Task-Aware HyperNetwork: Modula din谩micamente los n煤cleos de convoluci贸n de un modelo base en funci贸n de las instrucciones de la tarea.

UniControl se ha entrenado en doce tareas distintas que abarcan bordes, regiones, mapas y mucho m谩s. La arquitectura general del modelo se mantiene constante en todas las tareas, mientras que los componentes de acondicionamiento se especializan.

Adaptadores-mezcla-de-expertos

Los adaptadores proporcionan v铆as espec铆ficas para que cada tarea procese sus caracter铆sticas visuales de forma adecuada. De este modo se supera el desajuste entre diversas condiciones que necesitan un tratamiento especializado.

Por ejemplo, una ruta de mapa de segmentaci贸n se centra m谩s en las relaciones sem谩nticas espaciales que en la geometr铆a 3D. Por el contrario, un adaptador de profundidad har谩 hincapi茅 en la disposici贸n global y las orientaciones de las superficies. Con adaptadores separados por tarea, UniControl puede extraer representaciones matizadas adaptadas a cada tipo de entrada.

Esta modularizaci贸n imita una mezcla de expertos. Cada adaptador act煤a como un “experto” especializado para su tarea. Las v铆as paralelas evitan los objetivos contradictorios que surgir铆an de un manejo enredado de todas las condiciones. El modelo compone din谩micamente las salidas de los adaptadores relevantes en funci贸n de la tarea de entrada.

Hiperred consciente de la tarea

La hiperred permite la modulaci贸n din谩mica de UniControl en funci贸n de la tarea especificada. Introduce instrucciones como “mapa de profundidad a imagen” y emite vectores de incrustaci贸n. Estas incrustaciones pueden especializar el modelo modulando sus n煤cleos de convoluci贸n en funci贸n de la tarea.

Por ejemplo, el condicionamiento de la profundidad puede modular las primeras capas para centrarse m谩s en el dise帽o global y la geometr铆a. Mientras tanto, la adaptaci贸n de los bordes puede enfatizar los detalles de mayor frecuencia en las etapas posteriores. La hiperred permite a UniControl aprender la comprensi贸n y el procesamiento especializados de cada tarea y, al condicionar las instrucciones, tambi茅n permite la generalizaci贸n a nuevas tareas en el momento de la prueba. Las relaciones aprendidas durante el entrenamiento multitarea permiten una modulaci贸n sensible incluso para tareas desconocidas. La composici贸n de incrustaciones de tareas conocidas relacionadas facilita la transferencia sin disparos.

Experimentos

UniControl se entren贸 en un conjunto de datos MultiGen-20M con m谩s de 20 millones de tripletas imagen-texto-condici贸n. Los principales resultados demostraron:

  • Supera a ControlNets de una sola tarea en la mayor铆a de las tareas, benefici谩ndose del entrenamiento conjunto. El dise帽o unificado mejora la eficiencia.
  • Se generaliza a tareas h铆bridas no vistas como profundidad+pose sin reentrenamiento mediante la composici贸n de adaptadores.
  • UniControl mantiene 1,4B par谩metros mientras que un conjunto de modelos de una sola tarea (es decir, Multi-ControlNet) requerir铆a m谩s de 4B par谩metros.
  • La transferencia de cero disparos a nuevas tareas como la coloraci贸n y el inpainting se consigue mezclando adaptadores de tareas relacionadas.
Comparaci贸n visual entre la ControlNet oficial o reimplementada para tareas espec铆ficas y nuestro modelo propuesto.
(a)-(b): Ejemplos de resultados de UniControl sobre condiciones h铆bridas (combinaci贸n no vista) con las palabras clave “fondo” y “primer plano” adjuntas en los avisos. (c)-(e): Ejemplos de resultados de UniControl en tres tareas no visibles (desdibujado, coloreado, repintado).

Demostraci贸n en v铆deo

Explore More

arXiv: https://arxiv.org/abs/2305.11147
C贸digo: https://github.com/salesforce/UniControl
Web: https://canqin001.github.io/UniControl-Page/
HF Space: https://huggingface.co/spaces/Robert001/UniControl-Demo
Contacto: cqin@salesforce.com

驴Sabe qu茅 hay en la hoja de ruta de Salesforce para la IA?

Despu茅s de la pl茅tora de emocionantes anuncios de IA en Dreamforce, sabemos que hay un mont贸n de emocionantes innovaciones de IA a la vuelta de la esquina. Pero con tanto que esperar, 驴c贸mo podemos estar al tanto de lo que est谩 por venir y cu谩ndo? Las hojas de ruta de productos de Salesforce son la clave para estar al tanto de lo que se […]

planea y [..

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IA para TI: los nuevos lanzamientos de IA de Dreamforce 2023

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Con la IA como prioridad para todos los l铆deres de TI, descubra c贸mo estos nuevos lanzamientos de IA est谩n impulsando la productividad y la eficiencia de los equipos de TI.

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5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce 鈽侊笍

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Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa se ha convertido en el factor de cambio para las empresas innovadoras y orientadas al cliente. Impulsada por algoritmos avanzados y aprendizaje autom谩tico, la IA generativa puede impulsar la innovaci贸n, optimizar los procesos y acelerar las empresas en todas partes al proporcionar experiencias y soluciones personalizadas adaptadas a las necesidades 煤nicas de los clientes.

Igualmente importante para las experiencias poderosas dirigidas por el cliente es la protecci贸n de los datos cr铆ticos para el negocio. Los sistemas de IA procesan y generan contenido basado en grandes conjuntos de datos y, lamentablemente, los modelos de lenguaje extenso (LLM) no est谩n poniendo su negocio en primer lugar. Mientras se prepara para implementar capacidades de IA generativa, es fundamental priorizar la privacidad de los datos. Al implementar medidas s贸lidas de protecci贸n de datos, no solo mantiene el cumplimiento de las regulaciones pertinentes, sino que tambi茅n mantiene la confianza del cliente, su activo m谩s valioso.

Con los cinco pasos que se describen a continuaci贸n, puede innovar r谩pidamente, aumentar la productividad y mejorar las experiencias personalizadas, al mismo tiempo que garantiza la seguridad y la privacidad de los datos de sus clientes.

Paso 1: comprender y auditar sus datos

Para asegurarse de tener las protecciones de seguridad, privacidad y gobernanza correctas, querr谩 comprender qu茅 datos usar谩 para crear avisos, plantillas y modelos de capacitaci贸n. Comprender los datos a los que permite que accedan los modelos de IA ayudar谩 a evitar que se compartan inadvertidamente los datos personales o confidenciales de los clientes.

Entonces, 驴c贸mo empezar? Primero, anonimice y agregue los datos de los clientes antes de usarlos con fines de IA generativa. Elimine la informaci贸n de identificaci贸n personal (PII) y cualquier otro dato confidencial que pueda identificar a las personas.

Una manera f谩cil de hacer esto en Salesforce es usar Data Detect , un producto que le permite revisar objetos y campos antes de permitir que los procesos de IA accedan a ellos para recibir indicaciones y capacitaci贸n. Una vez que los datos se han escaneado a trav茅s de Data Detect, puede confirmar que no hay sorpresas en esos datos, como n煤meros de tarjetas de cr茅dito o direcciones de correo electr贸nico en campos donde ese tipo de datos no deber铆a existir.

Data Detect tambi茅n puede ayudar a recomendar un nivel de clasificaci贸n, como "Confidencial" o "PII" para datos personales, y proporcionar detalles sobre el contenido de un objeto, as铆 como encontrar datos confidenciales generados por chatbots, casos y transcripciones de llamadas registradas autom谩ticamente. por IA.

Paso 2: configure la protecci贸n de la privacidad de los datos para sus procesos generativos de IA

Respetar la privacidad del cliente y proteger los datos a lo largo de sus procesos de IA es crucial para establecer y mantener la confianza. A medida que conf铆a m谩s en la IA para comprender y tomar decisiones a partir de sus datos, 驴c贸mo protege tambi茅n esos datos, especialmente la PII?

Para los procesos de IA que usan datos personales, como aumentar los registros de contacto u orquestar ofertas de marketing din谩micas 1:1, querr谩 desarrollar pol铆ticas de uso de datos claras y transparentes que describan c贸mo se manejar谩n los datos de los clientes, incluido su uso en sistemas de IA generativos. . Comunique estas pol铆ticas a sus clientes y br铆ndeles la oportunidad de optar por no participar o elegir el nivel adecuado de uso de datos. Adem谩s, cree una pol铆tica para eliminar y ofuscar los datos que ya no son 煤tiles o relevantes, para que sus clientes permanezcan protegidos y sus procesos de IA generativa permanezcan precisos.

Centro de privacidad puede ayudar a verificar que sus procesos de IA est茅n autorizados para su uso en capacitaci贸n y avisos. El Centro de privacidad tambi茅n puede ayudarlo a crear pol铆ticas de retenci贸n para administrar el ciclo de vida de los datos utilizados y generados por la IA, incluidas las transcripciones de llamadas, los chatbots y los casos registrados autom谩ticamente por la IA.

Paso 3: configure su organizaci贸n para administrar la IA generativa

Tanto para proteger los datos utilizados en los procesos de IA como para confirmar que sus integraciones se mantienen dentro de los l铆mites de los datos que desea utilizar, deber谩 implementar controles para proteger los datos de los clientes frente a accesos no autorizados o infracciones.

Los controles de acceso le permiten restringir el acceso a los datos del cliente solo al personal autorizado. Al otorgar acceso seg煤n sea necesario, reduce el riesgo de que los modelos de IA y las personas no autorizadas accedan a datos confidenciales. Esto protege contra el posible uso indebido de esos datos al tiempo que garantiza la privacidad del cliente.

Security Center puede ayudarlo a administrar de manera centralizada los permisos de usuario y las configuraciones de la organizaci贸n para los datos que se usan y se obtienen de los procesos de IA.

Ahora prepar茅monos para implementar la IA de manera segura en toda su organizaci贸n.

Paso 4: pruebe sus procesos para la implementaci贸n

Las pruebas en un entorno de espacio aislado son primordiales cuando se trata de IA generativa. Esto tiene dos prop贸sitos fundamentales: probar los procesos de IA y capacitar a los empleados sobre el uso seguro y responsable de la IA generativa. Al realizar pruebas exhaustivas en un entorno de espacio aislado controlado, las organizaciones pueden evaluar y refinar el rendimiento y el comportamiento de sus modelos generativos de IA antes de implementarlos en escenarios del mundo real. Las pruebas permiten la identificaci贸n y mitigaci贸n de posibles problemas, como sesgos, errores o consecuencias no deseadas que pueden surgir durante un proceso de IA generativa.

Adem谩s, un entorno de sandbox proporciona un espacio seguro para que los empleados adquieran experiencia pr谩ctica y capacitaci贸n en el uso de herramientas y sistemas de IA generativa. Les permite explorar capacidades e identificar consideraciones 茅ticas mientras toman decisiones informadas al usar la tecnolog铆a de manera responsable en sus operaciones diarias. Al aprovechar las pruebas de sandbox, las organizaciones pueden garantizar la confiabilidad, la eficacia y la aplicaci贸n 茅tica de la IA generativa al tiempo que capacitan a su fuerza laboral para adoptar y utilizar esta tecnolog铆a transformadora con confianza.

Aseg煤rese de que, cuando utilice un espacio aislado para el entrenamiento de IA, haya eliminado todos los datos personales para crear sus indicaciones o entrenar un modelo de IA; puede eliminar u ofuscar f谩cilmente cualquier dato que no deba incluirse con Data Mask .

Paso 5: Supervise y proteja sus procesos de IA

Garantizar que la integraci贸n de IA no acceda a los datos ni modifique los sistemas m谩s all谩 del alcance previsto es crucial para mantener la seguridad de los datos y la integridad del sistema. Como describimos anteriormente, los controles de acceso y los permisos de los usuarios deben definirse cuidadosamente, otorgando a los sistemas de IA solo los privilegios necesarios y limitando su acceso a fuentes o sistemas de datos espec铆ficos. Adem谩s, se deben realizar pruebas y validaciones exhaustivas de la integraci贸n de la IA para verificar que funcione seg煤n lo previsto y que no tenga consecuencias ni vulnerabilidades no deseadas.

Finalmente, implementar mecanismos de monitoreo robustos puede ayudar a detectar y alertar cualquier intento de acceso no autorizado o comportamiento anormal por parte del sistema de IA. Las auditor铆as y revisiones peri贸dicas de los procesos de integraci贸n de IA y los registros de acceso pueden ayudar a identificar cualquier desviaci贸n o posibles riesgos de seguridad.

Event Monitoring ayuda a que el proceso de monitoreo y detecci贸n sea m谩s f谩cil al permitir la configuraci贸n de capacidades, como la seguridad de transacciones, para enviar alertas o bloquear acciones m谩s all谩 de lo que se pretend铆a inicialmente para su proceso de IA.

Finalmente, a medida que se adentra m谩s en su viaje de IA, es fundamental que sus datos est茅n respaldados y puedan restaurarse hasta el nivel de registro en el caso poco probable de que los datos utilizados y aumentados por IA est茅n mal configurados o sincronizados incorrectamente. Haga una copia de seguridad de sus datos para ver cada versi贸n de los registros utilizados y tocados por AI, y restaure cualquier error.

Conclusi贸n

Al adoptar un enfoque que prioriza la privacidad e implementar medidas s贸lidas de protecci贸n de datos, puede crear una base confiable para pr谩cticas de IA generativas responsables, sostenibles y 茅ticas, todo mientras impulsa una innovaci贸n m谩s eficiente y efectiva e interacciones m谩s personalizadas con los clientes. Para obtener m谩s informaci贸n sobre c贸mo comenzar con la IA generativa, consulte nuestra Gu铆a de introducci贸n a la IA.

Recursos

Sobre el Autor

Marla Hay Vicepresidenta de Seguridad, Privacidad y Gesti贸n de Datos en Salesforce y dirige la organizaci贸n de productos de Servicios de confianza. Se uni贸 a Salesforce en 2017 despu茅s de liderar productos en una empresa de gesti贸n de identidad de consumidores. Marla tiene una licenciatura en Ciencias de la Computaci贸n de la Universidad de Cornell y una maestr铆a en Ciencias de la Computaci贸n de la Universidad Johns Hopkins.

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Herramientas para desarrolladores desde cero (Parte 2 de 2) 鈽侊笍

Herramientas para desarrolladores desde cero (Parte 2 de 2) 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

Herramientas para desarrolladores desde cero (Parte 2 de 2) | Blog de desarrolladores de Salesforce

Tanto si es un nuevo desarrollador que acaba de empezar su carrera en el ecosistema de Salesforce como si es un desarrollador experimentado de Salesforce que a煤n no se ha cambiado a nuestras nuevas herramientas para desarrolladores, esta serie de publicaciones de blog es para usted. Le mostraremos c贸mo configurar y utilizar las herramientas que pueden ayudar a todos los desarrolladores de Salesforce a ser mucho m谩s productivos y felices.

En la Parte 1 de esta serie , discutimos c贸mo obtener una organizaci贸n gratuita para el desarrollo y c贸mo instalar las herramientas de desarrollo que todo desarrollador de Salesforce deber铆a usar hoy. Le mostramos c贸mo crear un proyecto y autorizarlo con su organizaci贸n y, finalmente, c贸mo implementar metadatos mediante la CLI de Salesforce o VS Code. En esta segunda publicaci贸n de blog, aprender谩 c贸mo recuperar metadatos, trabajar con organizaciones con seguimiento de origen y usar bibliotecas de Node para cuidar la calidad de su c贸digo. Adem谩s, compartiremos otras gemas ocultas de las extensiones de Salesforce para VS Code. 隆Vamos a sumergirnos en 茅l!

Recuperar metadatos de la organizaci贸n

Un pilar del desarrollo de Salesforce es ser eficiente sin reinventar la rueda. Es por eso que hay muchas herramientas de c贸digo bajo disponibles que le permiten crear y modificar metadatos directamente en su organizaci贸n con solo hacer clic. Es posible que vea estas herramientas a las que se hace referencia como herramientas de "apuntar y hacer clic" o herramientas "declarativas". Algunos metadatos t铆picos que crea con clics son p谩ginas, aplicaciones y flujos.

Estos metadatos son algo que puede recuperar en su proyecto local y continuar ampli谩ndolos con c贸digo si es necesario. De hecho, la mejor pr谩ctica es recuperar los metadatos de su organizaci贸n y almacenarlos en un sistema de control de versiones como Git. Pero dejemos este tema para otra entrada del blog.

Si crea o modifica metadatos con clics en su organizaci贸n y conoce el nombre del tipo de metadatos que desea recuperar, puede hacerlo ejecutando este comando:

sf project retrieve start -m FlexiPage

Los nombres de los tipos de metadatos pueden no ser obvios al principio. Afortunadamente, hay algo muy bueno que puede usar para ver todos los metadatos que existen en su organizaci贸n y recuperar lo que necesita: Org Browser. El navegador de la organizaci贸n se agrega a VS Code gracias a las extensiones de Salesforce para VS Code. 脕bralo haciendo clic en el 铆cono de la nube en el panel lateral izquierdo de VS Code, busque los metadatos que necesita y simplemente haga clic en recuperar.

Puede encontrar una lista completa de nombres de tipos de metadatos en la Gu铆a para desarrolladores de la API de metadatos .

Una 煤ltima opci贸n: si los metadatos ya existen en su proyecto local y desea recuperar una versi贸n actualizada, puede hacer clic con el bot贸n derecho en el archivo y seleccionar Retrieve Source from Org .

Un requisito com煤n para las organizaciones existentes ser谩 recuperar todos los metadatos de la organizaci贸n por primera vez y almacenarlos en el proyecto local (y, por lo general, en un sistema de control de versiones). Este es un tema m谩s avanzado, pero si quieres aprender c贸mo hacerlo, te recomiendo ver este video Quick Take .

Trabajar con organizaciones con seguimiento de origen

En esta publicaci贸n de blog, nos hemos centrado en las organizaciones que no tienen activado el seguimiento de fuentes. Esta es la opci贸n predeterminada para las organizaciones y sandboxes de desarrolladores, aunque, en los sandboxes de desarrolladores, se puede activar el seguimiento de origen. Existe otro tipo de organizaci贸n, denominada organizaci贸n borrador, que tiene activado el seguimiento de origen de forma predeterminada.

La principal diferencia con las organizaciones con seguimiento de origen, con respecto a la implementaci贸n y recuperaci贸n de c贸digo, es que los cambios de metadatos se rastrean autom谩ticamente. Eso significa que puede simplificar los comandos de implementaci贸n y recuperaci贸n, simplemente escribiendo:

sf project deploy start

o

sf project retrieve start

La CLI detectar谩 autom谩ticamente todo lo que haya cambiado en su organizaci贸n o en su proyecto local y lo implementar谩 o recuperar谩 en consecuencia. Este es un cambio de juego para los desarrolladores, ya que no tener que especificar los metadatos o la carpeta para recuperar o implementar lo convierte en un desarrollador mucho m谩s productivo. Lea la documentaci贸n para comenzar con el seguimiento de fuentes en Sandboxes u organizaciones Scratch .

Cuidando la calidad del c贸digo con las bibliotecas de Node

Cuando genera un proyecto, tambi茅n contendr谩 un archivo package.json . Este archivo define el proyecto como un proyecto de Node.js. La CLI de Salesforce y la Extensi贸n de Salesforce para su IDE estructuran el proyecto de esta manera, para que pueda ejecutar secuencias de comandos que cuidan la calidad de su c贸digo. Los scripts usan bibliotecas que se definen en la secci贸n devDependencies de package.json y deben descargarse en su proyecto local ejecutando el comando npm install . Ninguna de las bibliotecas de Node se implementar谩 en su organizaci贸n, solo se usar谩n en su m谩quina local.

Aqu铆 hay un resumen de lo que hacen las bibliotecas:

  • Prettier se usa para formatear su c贸digo siguiendo criterios configurables. Esto es extremadamente 煤til cuando varios desarrolladores trabajan en el mismo proyecto, ya que tienen una forma unificada y automatizada de formatear el c贸digo. Tambi茅n proporcionamos un complemento Prettier espec铆fico para formatear las clases de Apex.
  • ESLint lo ayuda a encontrar y solucionar problemas con su c贸digo JavaScript. Adem谩s, proporcionamos un complemento ESLint dise帽ado para filtrar el c贸digo JavaScript de Lightning Web Components.
  • sfdx-lwc-jest se utiliza para escribir y ejecutar pruebas de Jest para sus componentes web Lightning. sa11y es un complemento para escribir pruebas de accesibilidad y asegurarse de que sus componentes sean accesibles.

El punto de entrada para usar las bibliotecas son los scripts definidos en la secci贸n scripts .

Los scripts se pueden ejecutar localmente, bajo demanda y de forma automatizada. Por lo general, estos scripts se ejecutan autom谩ticamente antes de enviar su c贸digo a un repositorio de c贸digo al fusionar su c贸digo con c贸digo desarrollado por otros, o al mover cambios entre entornos en su canalizaci贸n. Esto garantiza que el c贸digo tenga la calidad esperada y que su funcionalidad no se rompa. Este concepto se conoce como integraci贸n continua, y puede ver un buen video de codeLive al respecto.

El uso de estas bibliotecas no es obligatorio, pero recomendamos encarecidamente hacerlo. Para saber m谩s sobre este tema, lee nuestra entrada de blog .

Otras joyas de las Extensiones de Salesforce para VS Code

Eso no es todo sobre las extensiones de Salesforce. Agregan a VS Code muchas m谩s capacidades, como resaltado de sintaxis, finalizaci贸n de c贸digo y validaci贸n de CSS para Lightning Web Components, Aura Components, Apex, SOQL y Visualforce.

Tambi茅n muestran una pesta帽a de prueba que hace que sea mucho m谩s f谩cil ejecutar y escribir pruebas de Apex y Lightning Web Components.

Y, por 煤ltimo, tambi茅n facilitan la depuraci贸n de Apex, gracias a Apex Replay Debugger .

Adem谩s de eso, algo muy bueno de VS Code es que puede agregar toneladas de extensiones creadas por desarrolladores de todos los diferentes ecosistemas. Hay extensiones para ayudarlo con el control de versiones y con el an谩lisis est谩tico de c贸digo (como PMD ). Existen extensiones para Prettier y ESLint que te dan avisos cuando el c贸digo no cumple con sus reglas. Hay extensiones para casi todo lo que pueda necesitar, 隆incluso para usar Chat GPT! Eche un vistazo al VS Code Marketplace para ver todas las extensiones disponibles o, mejor a煤n, 隆cree la suya propia!

Conclusi贸n

隆Vaya, eso fue mucho! En esta publicaci贸n de blog, aprendi贸 sobre las herramientas de desarrollador que todo desarrollador de Salesforce debe conocer y utilizar. Al dominar estas herramientas, se convertir谩 en un desarrollador mucho m谩s productivo, r谩pido y feliz. Si quieres aprender todo este contenido en formato de video, mira nuestro episodio de codeLive . Si trabaja con sandboxes, puede ampliar su conocimiento sobre c贸mo trabajar con sandboxes y la CLI de Salesforce leyendo nuestra serie de publicaciones de blog . Y si tiene preguntas, no dude en hacerlas en Salesforce Developers Trailblazer Community . 隆Feliz codificaci贸n!

Sobre el Autor

Alba Rivas trabaja como Principal Developer Advocate en Salesforce. Puedes seguirla en Linkedin , Twitter o GitHub .

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馃弳 Aumenta tu Facturaci贸n en Internet Optimizando tu tasa de Conversi贸n 芦 EGA Futura Software

猸愶笍 Para que tu empresa sobreviva, debes convertir el tr谩fico an贸nimo en ventas. Cuanto mejor lo hagas, m谩s dinero har谩s, La ciencia encargada de convertir el n煤mero m谩ximo de personas es conocida como la optimizaci贸n de tasa de conversi贸n (CRO). Desde EGA Futura te acercamos este art铆culo basado en el libro Convert Every Click de Benji Rabhan en donde te acercamos ciertas estrategias de la tecnolog铆a de internet y las 煤ltimas innovaciones que han cambiado el modo en el que debes optimizar tu empresa, tu marketing y tu p谩gina web.

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