Crea un Asistente de Depuración con Monday.com y GPT: Una Guía Paso a Paso

Construyendo una aplicación NextJS con Monday.com: Integrando IA para sugerencias de corrección de errores

Todo programador conoce la frustración de depurar: buscar publicaciones antiguas en Stack Overflow, intentar localizar el problema y pasar horas atascado. Este tutorial te guiará en el desarrollo de una aplicación NextJS que se integra con Monday.com, utilizando específicamente su tablero de Bugs Entrantes para generar sugerencias automáticas de corrección de errores usando GPT.

¿Qué es Monday.com?

Monday.com es una plataforma dinámica de gestión de trabajo web y móvil diseñada para la eficiencia operativa, seguimiento de proyectos, visualización de datos y colaboración en equipo. Las características clave incluyen:

• Tableros y paneles personalizables
• Capacidades de automatización para tareas repetitivas
• Integración con varias otras aplicaciones para un flujo de trabajo fluido

Configurando tu aplicación de Monday

1. Crea una cuenta de desarrollador en Monday.com si aún no lo has hecho.
2. Inicia sesión en tu panel y agrega un nuevo elemento eligiendo la plantilla de Desarrollo de Producto (específicamente el tablero de Cola de Bugs).
3. Inserta una nueva columna en la tabla de Bugs Entrantes titulada Sugerencias.
4. Navega a tu avatar → Desarrolladores → Crear aplicación, nombrándola Asistente de Depuración.
5. En la sección de OAuth, establece permisos para me:read, boards:read y boards:write.

Pasos de Instalación

Para iniciar nuestro proyecto, utilizamos una plantilla de aplicación NextJS de Monday.com, que cuenta con componentes de React preconfigurados:

1. Clona e instala la plantilla.
2. Agrega tu OPENAI_API_KEY en el archivo .env.
3. Inicia tu servidor de desarrollo.
4. Usa ngrok para crear un túnel para tu entorno local. Esto te permite exponer tu servidor a través de una URL pública.

Conectando a Monday.com

1. En tu aplicación de Monday, agrega una nueva función titulada Widget de Depuración, utilizando la opción de Widgets del Panel.
2. Selecciona URL Personalizada como fuente y pega tu URL de ngrok.
3. Cambia la fuente a Build Publicado, agregando la misma URL de ngrok.
4. Publica la versión inicial de tu aplicación.
5. Ve a tu espacio de trabajo, accede al tablero de Cola de Bugs y agrega el Widget de Depuración.

Desarrollando la Aplicación

Tu siguiente paso: créalo dentro del editor de código:

1. Copia el archivo de plantilla de monday-ai-prompt-template/src/examples/livestream-example/boilerplate.tsx, renombrándolo como debug-assistant.tsx.
2. Actualiza el nombre del componente de LivestreamExample a DebugAssistant.
3. Edita la página principal de la aplicación en monday-ai-prompt-template/src/app/page.tsx, eliminando el componente ContextExplorerExample y añadiendo el DebugAssistant.

Configurando los Desplegables

En debug-assistant.tsx, importa los componentes necesarios y añade desplegables para la selección de tabla y columna:

import dynamic from 'next';
//... Agrega tus desplegables aquí

Definiendo el Manejo de Solicitudes

A continuación, completa la función handleSend() para enviar solicitudes a OpenAI y actualizar la columna:

const handleSend = async () => {
    // Manejar la lógica de envío
d};

Abordando Bugs Actuales

Reconoce que las versiones recientes de NextJS pueden presentar problemas de obtención en localhost. Para resolver esto:

1. Edita app/api/openai/route.ts para eludir problemas con los encabezados de solicitud.
2. Comenta temporalmente la verificación de autenticación durante el desarrollo.

Pruebas de la Aplicación

Regresa a Monday.com y verifica tu Widget de Depuración bajo el tablero de Perspectivas de Bugs. Necesitarás lo siguiente para tu solicitud:

• Selecciona Bugs Entrantes en el primer desplegable.
• Selecciona Sugerencias en el segundo desplegable.
• Especifica tu condición de entrada, por ejemplo, "Escribe una solución técnica corta para esta descripción de error: @Descripción del Bug".

Después de unos momentos, la columna de Sugerencias debería autocompletar según la respuesta de GPT, demostrando la efectividad de la integración.

Reflexiones Finales

En este tutorial, construimos con éxito una aplicación de Monday.com integrada con una IA para soluciones automáticas de bugs. Se te anima a personalizar la interfaz de usuario y ajustar las solicitudes para satisfacer las necesidades de tu equipo. Una vez listo para producción, considera desplegar tu aplicación en un servidor estable.

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