Eine abstrakte futuristische Darstellung eines digitalen Interfaces mit einem leuchtenden Symbol im Zentrum vor einem dunklen Hintergrund.

Modernisierung von Vue-Anwendungen

Wie Künstliche Intelligenz die Migration von Vue 2 auf Vue 3 beschleunigt.
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HomeForschung & EntwicklungModernisierung von VUE-Anwendungen

Ein innovativer Ansatz

Der Zeit immer einen Schritt voraus zu sein, bedeutet oft auch, dass man sich auf innovative Technologien und Ansätze einlässt. Genau das wollten wir mit unserem F&E-Projekt erreichen: Eine neue Technologie wie Generative AI nutzen, um Entwicklern zu helfen, Zeit und Aufwand bei der Migration von Vue 2 Projekten auf Vue 3 zu sparen.

Eine leuchtende 3D-Darstellung eines Gehirns schwebt über einem modernen Arbeitsplatz.

Von der Evaluierung zur Durchführung

Unser Ziel war es, die Migration einer bestehenden Anwendung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) Technologie zu erleichtern, insbesondere durch das große Sprachmodell von OpenAI. Dieser Ansatz wurde in einem Pilotprojekt evaluiert, in dem wir von Vue 2 auf Vue 3 migriert haben.

Der KI-Assistent

Wir begannen das Projekt mit der Analyse des Quellcodes und dem Verständnis der Migrationsregeln. Darauf aufbauend haben wir einen KI-Assistenten eingeführt, der den alten Code Datei für Datei scannt und neuen Code generiert, der nicht nur in der Vue 3 Umgebung funktioniert, sondern auch mit den architektonischen Kernprinzipien des Frameworks kompatibel ist.

Eine Person arbeitet an einem Laptop, während ein kleiner, schwebender Roboter neben ihr steht.

Effiziente Migration durch Vorab-Umbenennung mit Python-Skript

Während dieses Prozesses stellten wir eine beträchtliche Anzahl von einfachen Umbenennungen in der Codebasis fest. Wir beschlossen, ein einfaches Python-Skript zu verwenden, um alle Dateien zu durchsuchen und die Umbenennung vorzunehmen, bevor wir die Dateien zur weiteren Migration an die KI senden. Indem wir das Python-Skript ausführten, bevor wir die KI die Migration durchführen ließen, sparten wir Zeit und erhielten genauere Ergebnisse. Auch die Kosten, die bei OpenAI angefallen wären, wurden auf diese Weise reduziert.

Nachdem der KI-Assistent seine Aufgaben für die zu migrierenden Dateien erledigt hatte, verglichen wir die neuen migrierten Dateien mit den alten. Auf diese Weise hatten wir noch die Möglichkeit zu entscheiden, ob wir die Änderungen übernehmen wollen oder nicht.

Der menschliche Touch

Trotz der beeindruckenden Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz haben wir festgestellt, dass die Entwickler immer noch einen gewissen Aufwand in kritische Bereiche der Migrationsaufgabe investieren müssen, z. B. in die Aktualisierung von Paketen und die Verfeinerung der Kerndateien einer Anwendung wie ‚main.ts‘. Darüber hinaus ist ein gründliches Testen des Projekts nach Abschluss der Migration von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass jedes Feature und jeder Eckfall überprüft wird.

Zwei Personen sitzen im Freien an einem grünen Tisch vor einer Ziegelwand, konzentriert bei der Arbeit am Laptop, während Pflanzen die Wand dekorieren.

Lehren für die Zukunft

Das F&E-Projekt war nicht nur ein gelungener Auftrag, sondern lieferte uns auch einen Fahrplan für die Zukunft. Wir haben wichtige Lektionen gelernt:

Erstens, dass KI den Entwicklungsprozess beschleunigen kann, indem sie schwere, sich wiederholende Aufgaben übernimmt, und zweitens, wie wichtig es ist, Zeit in das Erlernen neuer Technologien zu investieren. Darüber hinaus hat das Projekt eine vielversprechende Zukunft für KI-gestützte Lösungen aufgezeigt, in der die Menschen der KI zunehmend vertrauen müssen.

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