Combinamos ingeniería profunda con IA generativa. Comenzamos creando un grafo altamente detallado que representa cada elemento de su software (módulos, funciones, procedimientos, clases, etc.) y base de datos (tablas, procedimientos almacenados, funciones, vistas, etc.) y todas las relaciones entre esos elementos (funciones que llaman a procedimientos, objetos globales en uso, procedimientos que leen o escriben tablas, etc.).
A partir de ahí, tenemos un pipeline de más de 60 pasos que crean APIs de backend y luego formularios de frontend, conectando los formularios a las APIs para reproducir la funcionalidad. Estos pasos son deterministas en lo que hacen y cómo lo hacen, pero dependen de la IA generativa para producir cada pieza de código. El grafo proporciona exactamente el contexto adecuado para cada pequeño paso.
Por ejemplo, para crear un endpoint para una API recién creada, el sistema recopilará del grafo los métodos, procedimientos y tablas exactos con las descripciones generadas por IA y sus relaciones, para dar al LLM el contexto adecuado que necesita, ni más ni menos. Posteriormente, agentes adicionales revisarán el código, lo corregirán o mejorarán si es necesario, asegurarán que se cumplan los estándares del cliente y verificarán que el endpoint encaje perfectamente en el panorama general.
