隆重介紹Agentforce Vibes,企業級vibe coding解決方案

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Agentforce Vibes

將想法轉化為應用程式、代理程式和工作流程。釋放開發人員的生產力—只需描述需求,AI技術驅動的程式設計夥伴就能撰寫、測試和維護程式碼。現在,無論開發人員的技能等級為何,都能根據您的業務環境、資料和中繼資料,使用企業級vibe coding開發程式。

運用代理開發,將情境轉化為程式碼

只需使用自然語言,就將想法轉譯為情境相關的結構化程式碼。利用代理AI規劃、撰寫程式碼並測試新功能、整合項目、代理程式與完整應用程式,精簡專案流程,同時維持安全性、標準化與可自訂性。提升所有等級的開發人員能力,強化並加速應用程式的生命週期和專案交付時間。

自然語言轉代碼

透過Salesforce DX MCP Server提供的Model Context Protocol (MCP)精選工具組,提升開發者體驗。可從公開市集取得並使用各類開放原始碼工具,例如GitHub MCP Server與 Figma MCP Server。

MCP 支援

借助Agentforce 360平台內建的安全性與治理控管功能,自信完成開發工作。建立規則以確立持續的模式、程式設計標準及專案特定偏好,維持開發工作一致性。

左上方的Vibe Codey顯示全域規則與工作區規則的圖片。
自然語言轉代碼
MCP 支援
左上方的Vibe Codey顯示全域規則與工作區規則的圖片。

運用AI建議的增強功能,提供卓越的程式碼

AgentforceVibes IDE與VS Code中使用即時行內程式碼建議,加速開發流程。Agentforce Vibe的自動完成建議會考量專案情境與中繼資料,助您寫出品質更好的程式碼,這不僅能提升您的開發體驗、增強程式設計能力,更能減少錯誤。

左上角顯示Agentforce Vibes、Vibe Codey與ContactController。

使用Agentforce Vibes與Salesforce Code Analyzer 掃描大量程式碼、捕捉潛在錯誤、識別執行階段效率錯誤、在開發流程初期找出安全漏洞,並自動修復問題。提供可據以行動的分析洞察,協助開發團隊做出更明智的決策並改善程式碼品質。

程式碼分析器整合

提供能深入解釋程式碼結構、邏輯等內容的工具,協助團隊理解複雜程式碼並縮短理解差距。程式碼說明功能可在AgentforceVibes IDE與VS Code中,為每一行程式碼提供完整且深入洞察的解說。

程式碼說明
左上角顯示Agentforce Vibes、Vibe Codey與ContactController。
程式碼分析器整合
程式碼說明

探索Agentforce Vibes的威力。

天文角色

隨時掌握Agentforce Vibes大小事。

我們共同打造最大、最成功的Salesforce開發人員社群。

在 Trailhead 上免費的引導式學習,學習新技能。

Agentforce Vibes常見問題

Agentforce Vibes專為Salesforce打造而成,利用代理AI的力量釋放開發人員的生產力。

Agentforce Vibes讓使用者能在Agentforce 360平台上,以閃電般的速度「vibe code」自訂功能與應用程式。在AI驅動的程式設計夥伴協助下,建立情境感知開發計畫、撰寫程式碼,並生成測試案例。

企業可導入生成式AI協助開發人員,加速整體開發週期。Agentforce Vibes 能協助開發人員以更快速度、更高品質完成開發,同時提供內建的創新防護安全機制,確保企業級安全性與治理。

市場上目前可用的Vibe程式設計工具並未針對Salesforce程式碼撰寫模式或開發框架進行訓練。因此,這些工具的輸出結果通常不夠精準。使用Agentforce Vibes時,模型在輸出完成後會立即清除提示與結果,不會儲存任何來龍去脈。最後,Agentforce Vibes專為Salesforce所打造,可直接在Salesforce的IDE中使用:AgentforceVibes IDE或Visual Studio Code,以及Cursor或Windsurf第三方IDE。

選擇值得信賴的AI合作夥伴極為重要。信任是Salesforce的首要之務,這項承諾也延伸至本產品。Salesforce信任層可確保貴公司的程式碼和資料不會外洩。

效能和準確性:我們的AI模型專為Salesforce特定使用案例量身打造,而其他非Salesforce模型則不適用。

資料安全與信任:訓練資料來自開放原始碼、已獲同意且具代表性的資料,與客戶實際擁有的資料相符,而非網路上的一般性資料。客戶的資料與程式碼絕不會離開Salesforce信任邊界。此外,所有輸出結果都會接受毒性、偏見與危害性評估。

可用性與可擴充性:我們的AI模型在延遲問題與能源消耗方面,均低於其他開放原始碼模型。