Crea un Asistente de Depuración con Monday.com y GPT - Tutorial Paso a Paso

Integrando la IA con Monday.com: Construyendo un Asistente de Depuración

En el entorno tecnológico acelerado de hoy, depurar código puede ser una tarea tediosa y frustrante para los desarrolladores. Sin embargo, al aprovechar herramientas como Monday.com y capacidades de IA, podemos simplificar este proceso significativamente. En este artículo, te guiaremos a través de la creación de una aplicación Next.js que se integra con el tablero de Errores Entrantes de Monday.com, sugiriendo automáticamente soluciones para los errores basándose en sus descripciones.

¿Qué es Monday.com?

Monday.com es una poderosa plataforma de gestión de trabajo accesible tanto en la web como en dispositivos móviles. Permite a equipos y organizaciones optimizar sus operaciones al rastrear proyectos y flujos de trabajo, mejorar la visualización de datos y facilitar la colaboración en equipo. Cuenta con capacidades de automatización e integra sin problemas diversas aplicaciones de terceros.

Configurando tu Aplicación de Monday.com

Para comenzar, necesitarás una cuenta de desarrollador de Monday.com. Si no tienes una, crea una cuenta y luego:

1. Inicia sesión en tu panel de control de Monday.com.
2. Haz clic en el botón azul en el panel izquierdo para agregar un nuevo elemento a tu espacio de trabajo.
3. Selecciona Elegir de la plantilla y elige la plantilla de Desarrollo de Producto.
4. Después de que la plantilla se agregue, navega a Errores Entrantes y añade una nueva columna titulada Sugerencias.

Tu espacio de trabajo estará configurado y listo para conectarse con tu aplicación.

Proceso de Instalación

Utilizaremos un plantilla de aplicación Next.js proporcionada por Monday.com, que ofrece componentes de React preconstruidos. Sigue estos pasos para comenzar:

1. Clona el repositorio de la plantilla e instala las dependencias necesarias.
2. Abre tu archivo .env e introduce tu OPENAI_API_KEY.
3. Inicia tu servidor de desarrollo.
4. Para conectar esta aplicación a Monday.com, instala ngrok y regístrate para obtener una cuenta (disponible en ngrok.com).

Ejecuta el comando proporcionado por ngrok para exponer tu servidor local a través de una URL pública. Guarda esta URL para los siguientes pasos.

Conectando la Aplicación a Monday.com

Regresa a tu aplicación de desarrollador de Monday.com y configura una nueva característica:

1. Selecciona Widgets del Panel y elige Comenzar desde cero.
2. Nombra tu característica Widget de Depuración y pega tu URL de ngrok en la pestaña de Configuración del Widget.

Asegúrate de publicar tu aplicación navegando hasta el panel de tu aplicación y haciendo clic en Versiones de la Aplicación.

Desarrollando la Aplicación Asistente de Depuración

Ahora que tu aplicación está conectada, vamos a escribir el código esencial para nuestro Asistente de Depuración:

1. Abre el archivo de plantilla original, copia su contenido en un nuevo archivo nombrado debug-assistant.tsx.
2. Ajusta el nombre de la función del componente en consecuencia.
3. Añade los componentes Dropdown requeridos para la selección del tablero y la columna.
4. Implementa la función handleSend() para enviar solicitudes a OpenAI y actualizar la columna seleccionada en Monday.com.

Ten en cuenta los errores conocidos al utilizar Next.js. Puede que necesites ajustar el archivo route.ts para omitir la autenticación durante el desarrollo.

Probando Tu Aplicación

Con tu aplicación configurada y el Widget de Depuración visible en tu espacio de trabajo, es hora de probar:

1. Ingresa la descripción del error que deseas analizar.
2. Envía la solicitud para ver la columna de Sugerencias poblada con soluciones generadas por IA.

Esta integración utiliza el modelo GPT-3.5 por defecto, pero puedes cambiar a GPT-4 para capacidades mejoradas modificando el nombre del modelo en tu archivo de servicio.

Reflexiones Finales

¡Has construido con éxito una aplicación de Monday.com capaz de proporcionar asistencia de depuración a través de IA! Siéntete libre de personalizar la interfaz de usuario, refinar la funcionalidad y considerar los próximos pasos para su despliegue en un servidor de producción. Tu disposición para optimizar flujos de trabajo utilizando herramientas modernas es vital para los proyectos innovadores de hoy!

Si tienes alguna pregunta o necesitas asistencia, no dudes en comunicarte a través de mi LinkedIn o Twitter. ¡Feliz codificación!