AI går ind i kodebasen
Hvad hvis du kunne tale med din kode – og den talte tilbage med meningsfulde svar? Det spørgsmål er ikke længere teoretisk. Med integrationen af ChatGPT i SMART TS XL, kan udviklingsteams nu udtrække indsigt, dokumentere logik og foretage store ændringer hurtigere – blot ved at spørge.
SMART TS XL giver allerede teams synlighed på tværs af gamle og moderne systemer, spænder fra COBOL til sky, JCL til API'er. Det indekserer, kortlægger og analyserer millioner af linjer kode på tværs af distribuerede platforme. Men nu, med samtale-AI lagdelt på toppen, viser platformen dig ikke kun, hvad der sker. Det hjælper dig med at forstå det, konvertere det og handle på det.
Det her handler ikke om at erstatte udviklere. Det handler om at accelerere deres tænkning – gennem forklarlighed, automatisering og systemdækkende intelligens, der reagerer i realtid.
Hvad er SMART TS XL og hvorfor det er bygget til integration
SMART TS XL er mere end en kodesøgemaskine. Det er en systemanalysepakke i virksomhedsklasse, der opbygger en levende, navigerbar opgørelse over alt i dit applikationslandskab. Fra COBOL kopibøger til SAP-funktionsmoduler giver det brugerne hurtig adgang til, hvad der findes, hvad det forbinder til, og hvad der kan gå i stykker, når du ændrer det.
Et platform-agnostisk kraftcenter
En af SMART TS XL's største styrker er dens platformuafhængighed. Det virker på tværs af:
- Mainframe-systemer (COBOL, JCL, PL/I osv.)
- mellemtone (AS/400, RPG, CL)
- Distribuerede applikationer (Java, Python, C# osv.)
- Databaser (SQL Server, Oracle, DB2)
- Webtjenester, shell-scripts, SAP og mere
Fordi det ikke afhænger af et miljø, SMART TS XL bliver den forenede kilde til indsigt på tværs af siloer – hvilket gør det til det perfekte grundlag for intelligent, AI-drevet interaktion.
Fuld systembevidsthed på tværs af arv og moderne kode
I en enkelt SMART TS XL brugere kan f.eks. indeksere hundredtusindvis af programmer, millioner af kodelinjer og hvert relaterede dataelement. Den forstår ikke kun indholdet af din kodebase, men også:
- Hvilke programmer kalder hinanden
- Hvor datasæt er defineret og brugt
- Hvordan jobstrømme hænger sammen
- Hvilken forretningslogik bor i programmer
Denne systemdækkende bevidsthed er det, der gør ChatGPT-integration kraftfuld. I stedet for at smide isolerede kodestykker til en LLM, SMART TS XL kontekstualiserer dem – automatisk.
Skalaen bag intelligensen
Selv i et beskedent demosystem, SMART TS XL kan behandle over 50 millioner linjer kode på tværs af 450,000+ artefakter. I virksomhedsskala vokser det eksponentielt. Og alligevel vender søgeresultaterne tilbage på få sekunder og forbinder data på tværs af alle lag i dit miljø.
Tilføj nu en intelligent assistent, der forstår naturligt sprog, kan forklare logik på almindeligt engelsk, estimere udviklingsindsats eller konvertere COBOL til moderne formater – og du har et værktøjssæt, der ændrer, hvordan teams interagerer med ældre systemer.
Hvordan ChatGPT er integreret i SMART TS XL
Integrering af ChatGPT i SMART TS XL betød ikke at tilføje en chatbot til en udviklers arbejdsgang. Det betød at forbedre en præcisionsmotor med samtaleforståelse – at lægge en kraftfuld naturligt sprogassistent direkte ind i et dybt teknisk miljø. Og den er designet til at være lige så fleksibel, som den er sikker.
Safe by Design: Klientstyret AI-adgang
Ikke alle organisationer er klar til at bruge AI-værktøjer ud af boksen – især i stærkt regulerede miljøer. Det er derfor SMART TS XL lægger fuld kontrol i hænderne på hver klient. Som standard gør systemet det ikke oprette forbindelse til enhver ekstern AI-tjenester. I stedet konfigurerer og aktiverer administratorer eksplicit GPT-adgang, hvilket sikrer fuldstændig kontrol over, hvornår, hvordan og hvor AI-funktioner bruges.
For kunder, der tillader kunstig intelligens, er integrationen strømlinet og fuldt modulopbygget. Når de er aktiveret, får brugerne adgang til intelligent automatisering uden at gå på kompromis med sikkerheden eller overholdelsesgrænserne.
To veje til aktivering: Vælg Kode eller Fuldt program
SMART TS XL tilbyder to intuitive måder at aktivere ChatGPT på din kode:
- Vælg Alle kodelinjer: Brugere kan fremhæve et specifikt kodesegment fra ethvert sprog – COBOL, Java, Python, PL/I, RPG og mere – og udløse GPT. Der vises en pop op med muligheder som:
- Forklar denne logik
- Anmærk eller dokument
- Konverter til et andet format
- Stil et tilpasset spørgsmål
- Analyser hele programmet: Brugere kan også vælge at analysere et helt program på én gang. Et enkelt klik indlæser hele medlemmet i ChatGPT-ruden, hvilket gør det ideelt til at dokumentere formål, konvertere strukturer eller udvinde forretningslogik på højt niveau.
Denne tostrengede tilgang giver teams mulighed for at arbejde top-down eller bottom-up, baseret på hvad de forsøger at forstå eller forbedre.
Tre måder at spørge på: fri tekst, statiske kommandoer, interaktive forslag
Ikke alle udviklere ønsker at skrive prompter. Og ikke enhver prompt skal skrives fra bunden. Det er derfor SMART TS XL omfatter tre måder at interagere med GPT på:
- Gratis tekstindtastning – Bare skriv, hvad du vil have.
Eksempel: "Forklar, hvad disse kodelinjer gør på almindeligt engelsk."
GPT reagerer med det samme og omsætter rå logik til forståelig indsigt. - Statiske forslag – Forudbyggede kommandoer med et enkelt klik, der udfører specifikke opgaver med det samme.
eksempler:- "Konverter dette felt til en SQL Server-tabel"
- "Opsummer dette program i pseudokode"
- Interaktive forslag – Mere avancerede muligheder, der beder om brugerinput, før de udføres.
eksempler:- "Oversæt denne kode til et andet sprog" (spørger: hvilket sprog?)
- "Estimer indsatsen for at ændre et felt fra længde X til Y" (spørger om feltnavn og længder)
Denne triade af interaktionsstile sikrer, at både superbrugere og afslappede brugere kan drage fordel af AI - ingen indlæringskurve påkrævet.
Real Use Cases: Hvad du kan gøre med AI i SMART TS XL
Integrering af ChatGPT i SMART TS XL er mere end en nyhed – det åbner op for meningsfulde use cases, der forbedrer udviklerproduktiviteten, moderniserer ældre systemer og fremskynder forståelsen på tværs af platforme. Uanset om du dokumenterer forretningsregler eller estimerer indsatsen for en feltændring, giver GPT hurtige, kontekstualiserede svar, der plejede at tage timers manuel gennemgang.
Denne sektion nedbryder, hvordan hold i den virkelige verden bruger ChatGPT indeni SMART TS XL at arbejde hurtigere og smartere.
Forklaring af kode på almindeligt engelsk
En af de mest kraftfulde og umiddelbare applikationer er at få GPT til at forklare kode i menneskelige termer. En udvikler kan fremhæve et par linjer med COBOL, RPG, Python eller et hvilket som helst andet sprog og spørge:
"Forklar i detaljer, hvad denne kode gør."
Inden for få sekunder giver GPT en linje-for-linje beskrivelse i almindeligt sprog, efterfulgt af en kortfattet oversigt. Dette er især nyttigt til onboarding, reverse engineering eller forståelse af ældre logik, som en anden skrev for 20 år siden.
Resultaterne kan gemmes, udskrives eller eksporteres til dokumentation.
Auto-dokumentationsprogrammer med COBOL blomsterkasser
COBOL-programmer mangler ofte struktureret dokumentation. Med et enkelt klik SMART TS XL giver brugerne mulighed for at sende et helt program til GPT og generere en standard blomsterkasse kommentar - disse klassiske COBOL-lignende headerblokke, der beskriver formålet, input og output af programmet.
AI formaterer dokumentationen og giver teams en copy-paste-klar kommentarblok, der forbedrer læsbarheden og den institutionelle viden.
Kodekonvertering, fra felter til fulde sprogoversættelser
ChatGPT er ikke kun at forklare – det konverterer.
Brugere kan fremhæve en enkelt COBOL-feltdefinition og påberåbe sig et statisk forslag som:
"Konverter til SQL Server-visning."
GPT returnerer en CREATE TABLE-sætning med den korrekte struktur og datatyper. På programniveau kan udviklere vælge hele rutiner og bruge interaktive forslag til at konvertere dem til et andet sprog:
"Konverter dette COBOL-program til NATURAL."
GPT beder brugeren om målsproget, behandler logikken og returnerer en oversat version. Dette fremskynder dramatisk sprogovergangsarbejde og understøtter modernisering.
Udtrækning af forretningsregler og generering af pseudokode
At forstå forretningsregler, der er begravet dybt i proceduremæssig logik, er en stor udfordring for virksomheder. Det kan GPT nu hjælpe med at løse.
Med et enkelt klik SMART TS XL kan udtrække forretningsregelbeskrivelser fra kode – opsummere dem i en tabel, der inkluderer:
- Regelnavn
- Beskrivelse
- Formål
- Linjenumre, hvor logik optræder
På samme måde kan udviklere bede GPT om at opsummere et helt program i pseudokode, hvilket skaber et flow på højt niveau, der er nemmere at gennemgå med ikke-tekniske interessenter eller under arkitektonisk planlægning.
Estimering af indsatsniveau for ændringer
Ændringsvurdering kan være subjektiv. SMART TS XL giver nu brugerne mulighed for at køre GPT-baseret estimering af indsats opgaver direkte inde i grænsefladen.
Eksempel: en udvikler ønsker at ændre et COBOL-felt fra længde 1 til længde 5. De:
- Indtast feltnavnet
- Angiv den aktuelle og ønskede længde
- Klik på "Estimer ændringsindsats"
GPT returnerer en opdeling efter opgave: forståelse af koden, anvendelse af ændringer, test, QA, implementering – hver med et estimeret antal timer. Hele estimatet gemmes og kan eksporteres som en rapport.
Bygning af interoperabilitet: Fra COBOL til MongoDB og C
I en af de mere avancerede demoer, SMART TS XL blev brugt til:
- Vælg et COBOL-postlayout
- Bed GPT om at konvertere den til en MongoDB skema
- Generer både et COBOL-program og et C#-program, der kunne læse/skrive det skema
Dette skabte effektivt en kommunikationsbro mellem en mainframe og et distribueret system – baseret på AI-genereret kode ved hjælp af en delt dokumentmodel.
Hele arbejdsgangen blev gennemført på få øjeblikke og gemt til eksport i Action Center.
Styrk teams med udviklerinspirerede forslag
Den mest imponerende del af SMART TS XL's ChatGPT-integration er ikke kun, hvad AI kan gøre - det er, hvor let systemet udvikler sig baseret på, hvad rigtige udviklere har brug for. Forslagene er ikke statiske. Teams, der bruger platformen, former aktivt GPT-assistenten ved at bidrage med ideer, arbejdsgange og specialiserede use cases, der implementeres i næsten realtid.
Dette afsnit forklarer, hvordan forslag fungerer, hvordan de er bygget, og hvordan organisationer kan skræddersy AI-drevne handlinger til deres miljø.
Hvordan smarte forslag bygges og deles på få minutter
Hvert forslag ind SMART TS XL understøttes af en foruddefineret GPT-prompt, omhyggeligt udformet til at udtrække et specifikt resultat. Men i modsætning til andre AI-assistenter er disse ikke låst bag stive skabeloner. Når brugere tænker på noget nyt – en opgave, en transformation, et dokumentationsformat – kan de klikke "Spørg et nyt forslag" og indsend det direkte til IN-COM-teamet.
Inden for 10 minutter kan anmodningen være:
- Tilføjet til backend-forslagsbiblioteket
- Skubbet live på tværs af SMART TS XL brugerbase
- Tilgængelig for alle med GPT-integration aktiveret
Dette holder systemet dynamisk, udviklerdrevet og løbende forbedres. Hvis et team identificerer en gentagen opgave – som at opsummere en jobstrøm eller analysere genbrug af kopibøger – kan de automatisere den hurtigt og gøre den tilgængelig i hele organisationen eller i hele virksomheden.
Lader brugerne anmode om nye GPT-handlinger i realtid
GPT-assistenten er ikke begrænset til en fast menu. Hver udvikler har evnen til at bidrage og anmode om:
- Nye kodeoversættelsesmål
- Domænespecifik formatering (f.eks. compliance-headere, revisionsblokke)
- Dokumentations- eller testskabeloner
- Ældre systemindsigter, der er unikke for deres arkitektur
Når disse anmodninger er indsendt, bliver de delbare aktiver – hvilket giver teams på tværs af afdelinger, regioner eller forretningsenheder mulighed for at standardisere og genbruge AI-drevne arbejdsgange, der matcher deres miljø.
Det er GPT som en samarbejdsværktøj, ikke kun en passiv assistent.
Aktivering af tilpassede forespørgsler og søgeintelligens med GPT
SMART TS XL giver også teams mulighed for at integrere GPT med dets kraftfulde forespørgselsassistent—en struktureret syntaksmotor, der lader brugere bygge intelligente søgninger på tværs af hele deres kodebase. Det betyder, at du kan:
- Bed GPT om at bygge en nærheds- eller blokeringsforespørgsel
- Brug GPT til at konvertere eksempellogik til en Smart TS-kompatibel søgestreng
- Analyser kodestruktur og detekter duplikering baseret på GPT-forbedrede søgekriterier
Eksempel:
"Find alle kodesegmenter, der ligner denne logiske blok."
GPT analyserer udvalget, genererer en smart søgestreng ved hjælp af Smart TS-syntaks og udfører søgningen - finder dubletter, kloner eller mønstermatches på tværs af hele virksomheden.
Denne kombination af struktureret forespørgsel og samtaleintelligens vender SMART TS XL ind i et hybridmiljø: et, der forstår både kodestruktur og udviklerens hensigt.
Hvorfor denne integration er vigtig
Kombinationen af SMART TS XL og ChatGPT er mere end et smart overlay – det er et skift i, hvordan teams interagerer med deres systemer. AI fremskynder ikke blot analyse. Det transformerer forholdet mellem mennesker og arvekodeks. Hvor forståelse engang krævede en specialists hukommelse eller timers læsning, kræver det nu et spørgsmål og et klik.
Dette afsnit udforsker, hvorfor dette er vigtigt for virksomhedsteams, og hvordan det understøtter hurtigere, sikrere og mere sikker systemudvikling.
Fra statiske metadata til konversationsindsigt
Traditionelle metadatalagre giver struktur, men de forklarer ikke logik. Du kan se relationer, felttyper og kaldegrafer – men du kan ikke spørge dem, hvorfor noget er bygget på en bestemt måde, eller hvad det rent faktisk gør.
ChatGPT forvandler den statiske struktur til en levende samtale. Du kan nu:
- Spørg, hvad en rutine gør, og få et svar på almindeligt engelsk
- Anmod om dokumentation og modtag den på få minutter
- Spørg efter forretningshensigten bag logikken, ikke kun den tekniske syntaks
Dette bygger bro mellem tekniske og ikke-tekniske interessenter, hvilket gør ældre systemer mere tilgængelige for arkitekter, analytikere og moderniseringsteams.
Forståelse på tværs af platforme for moderniseringsteams
De fleste moderniseringsbestræbelser kæmper ikke på grund af værktøj – men på grund af blinde vinkler. Holdene ved ikke:
- Hvor logikken bor
- Hvordan programmer forbinder
- Hvilken risiko introduceres ved at ændre ét felt eller job
Ved at kombinere fuld kodebase synlighed med ChatGPTs forklarings- og konverteringsværktøjer, SMART TS XL eliminerer de blinde vinkler. Det bliver enkelt forståelsesrude for:
- Estimering af moderniseringsindsats
- Oversættelse af gammel logik til nye formater
- Design af nye tjenester uden at duplikere gamle regler
Med denne integration bliver modernisering mindre om at dechifrere kode – og mere om at designe fremtiden.
Fra arv til sky med mindre gætværk
Uanset om du migrerer til cloud-native tjenester, adopterer datasøer eller integrerer med API'er, er der én konstant tilbage: du kan ikke komme videre med selvtillid uden at forstå, hvad der ligger bag dig.
GPT-integrationen giver:
- Klare opsummeringer af legacy logik
- Migrationsklar dokumentation
- Sprog- og platformsoversættelsesstøtte
- Test og QA vejledning med indsats estimater
Dette reducerer efterarbejde, forkorter planlægningscyklusser og sikrer, at moderniseringsteams bygger med præcision – ikke gætværk.
Kode taler tilbage, og teams bevæger sig fremad
I årtier betød forståelse af ældre systemer at navigere i kompleksitet - linje for linje, job for job, funktion for funktion. Selv de bedste udviklingsteams stolede på dokumentation, der var forældet, eksperter, der var overbelastede, og manuelle processer, der bremsede hvert trin i forandringen.
Med SMART TS XL og ChatGPT integreret, den æra er ved at være slut.
Nu kan udviklere stille spørgsmål i almindeligt sprog – og få svar til gengæld. De kan udtrække forretningsregler, oversætte logik, dokumentere programmer og estimere indsats uden at forlade de værktøjer, de allerede har tillid til. Det, der engang tog timer, tager nu minutter. Det, der engang krævede nicheekspertise, er nu tilgængeligt for hele teamet.
Men endnu vigtigere er det, at denne integration ikke fjerner udvikleren fra ligningen – den styrker dem. Det forstærker viden. Det fremskynder indlæringen. Det understøtter hurtigere beslutninger og sikrere ændringer i miljøer, hvor en savnet detalje kan skabe overlappende problemer.
Dette er ikke kun en ny funktion. Det er en ny måde at tænke kode på: som noget, der kan tale, reagere og samarbejde.
Og i en verden, hvor softwarekompleksiteten kun vokser, er denne samtaleklarhed måske den vigtigste opgradering af alle.
