IRIS DocDB Explorerの紹介：InterSystems IRISでJSONドキュメントを管理できるスタイリッシュなUI

IRISは、DocDBを使用してJSONドキュメントを保存および取得できる専用機能を提供しており、事前定義されたスキーマを必要としません。

開発者は、複数のツールを切り替えたり、冗長なコードを書いたりせずに、ドキュメントを素早く簡単に閲覧、作成、編集できる方法を求めています。 そこで私は、DocDBと簡単にやり取りできるクリーンでレスポンシブなインターフェースを提供するCSPベースのオープンソースアプリケーション、iris-docdb-uiを開発しました。 ユーザーは、ネームスペースやドキュメントデータベースの作成、保存されたドキュメントの閲覧、新規ドキュメントの追加、既存ドキュメントの編集を、すべて1つの便利なプラットフォーム上で簡単に行えます。

このアプリケーションは、InterSystems Open Exchangeでも公開されているため、簡単にインストールして、すぐに使い始めることができます。

DocDBを使いやすくする方法

Iiris-docdb-ui -  RIS DocDB Explorerの本質はそのシンプルさにあります。

カスタマーサポートの質問は、構造化データ（オーダー、製品 🗃️）、非構造化知識（ドキュメント/よくある質問 📚）、およびライブストリーム（出荷更新 🚚）と多岐にわたります。 この投稿では、以下を使用して、3つすべてに対応するコンパクトなAIエージェントを作成します。

• 🧠 Python + smolagentsは、エージェントの「頭脳」を構成します
• 🧰 SQL、ベクトル検索（RAG）、およびInteroperabilityのためのInterSystems IRIS（モック配送状況API）

Pythonとその機能についてよく理解できたところで、IRIS内でPythonをどのように活用できるのか見ていきましょう。

• IRISでのPython入門
• 言語タグ
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ
• Pythonモジュール（pypi モジュール）のインポート
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ
• Pythonモジュール（カスタムモジュール）のインポート
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ

新しい InterSystems IRIS® Cloud SQL と InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® クラウド製品のユーザーであり、デプロイメントのメトリクスにアクセスして独自の可観測性プラットフォームに送信しようと考えている方のために、メトリクスを Google Cloud Platform Monitoring（旧称 StackDriver）に送信して手っ取り早く行う方法をご紹介します。

%UnitTestフレームワークのユーザーは、InterSystems Testing Manager拡張機能の最新リリース（v2.0.0）を@Timothy Leavittの素晴らしいテストカバレッジツールと組み合わせることで、VS Code内でテストカバレッジ情報を取得できるようになりました。

上部にテストカバレッジのペインが表示されています。左側のテストエクスプローラーと併せて確認しやすいように、右側のセカンダリサイドバーに移動させました。

直近のテスト実行（テストカバレッジツール自体のユニットテストすべて）の結果、TestCoverage.Procedures内のBitValueメソッドはカバーされていましたが、BitCountメソッド（および他の6つのメソッド）はカバーされていないことに注目してください。 TestCoverageパッケージの全体で43.08%の実行可能行のみが、ユニットテストによってカバーされていました。

InterSystems Testing Managerに対するこの大幅なアップグレードを、現在開催中のDeveloper Toolsコンテスト に出品します。 もし良いと思っていただけたら、来週の投票でぜひ応援してください！

コミュニティの皆さん、こんにちは。
この記事では、私のアプリケーションである iris-AgenticAI をご紹介します。

エージェンティック AI の登場により、人工知能が世界とやりとりする方法に変革的な飛躍をもたらし、静的なレスポンスが動的な目標主導の問題解決にシフトしています。 OpenAI の Agentic SDK を搭載した OpenAI Agents SDK を使用すると、抽象化をほとんど行わずに軽量で使いやすいパッケージでエージェンティック AI アプリを構築できます。 これは Swarm という前回のエージェントの実験を本番対応にアップグレードしたものです。
このアプリケーションは、人間のような適応性で複雑なタスクの推論、コラボレーション、実行を行える次世代の自律 AI システムを紹介しています。

アプリケーションの機能

• エージェントループ  🔄 ツールの実行を自律的に管理し、結果を LLM に送信して、タスクが完了するまで反復処理するビルトインのループ。
• Python-First 🐍 ネイティブの Python 構文（デコレーター、ジェネレーターなど）を利用して、外部の DSL を使用せずにエージェントのオーケストレーションとチェーンを行います。
• ハンドオフ 🤝 専門化されたエージェント間でタスクを委任することで、マルチエージェントワークフローをシームレスに調整します。
• 関数ツール ⚒️ @tool で Python 関数をデコレートすることで、エージェントのツールキットに即座に統合させます。
• ベクトル検索（RAG） 🧠 RAG 検索のためのベクトルストアのネイティブ統合。
• トレース 🔍 リアルタイムでエージェントワークフローの可視化、デバッグ、監視を行うためのビルトインのトレース機能（LangSmith の代替サービスとして考えられます）。
• MCP サーバー 🌐 stdio と HTTP によるモデルコンテキストプロトコル（MCP）で、クロスプロセスエージェント通信を可能にします。
• Chainlit UI 🖥️ 最小限のコードで対話型チャットインターフェースを構築するための統合 Chainlit フレームワーク。
• ステートフルメモリ 🧠 継続性を実現し、長時間実行するタスクに対応するために、セッション間でチャット履歴、コンテキスト、およびエージェントの状態を保持します。

%UnitTest framework を使用してユニットテストを構築したことがある場合、またはこれから構築しようとお考えの場合は、InterSystems Testing Manager をご覧ください。

VS Code を離れることなく、ユニットテストの閲覧、実行またはデバッグ、過去の実行結果の表示が可能になりました。

InterSystems Testing Manager は、ObjectScript 拡張機能がサポートするソースコード場所のパラダイムに対応しています。 ユニットテストクラスは、VS Code のローカルファイルシステム（'client-side editing' パラダイム）またはサーバーネームスペース（'server-side editing'）のいずれかでマスターできます。 いずれの場合でも、実際のテストの実行は、サーバーネームスペースで発生します。

フィードバックをぜひお送りください。

はじめに

InterSystems は先日、Visual Studio Code（VSC）IDE 用の拡張機能は InterSystems Studio に比べてより優れたエクスペリエンスを提供するという考えから、VSC IDE 用の拡張機能を独占的に開発するためにバージョン 2023.2 より InterSystems Studio のサポートを終了すると発表しました。それ以来、VSC に切り替えた開発者や、VSC を使用し始めた開発者が大勢います。 VSC には Studio のような出力パネルがなく、InterSystems が開発したプラグインをダウンロードする以外に IRIS ターミナルを開く統合機能もないため、多くの人は演算を実行する際にターミナルの開き方に迷ったことでしょう。

概要

• はじめに 
• 解決策
  • 少なくとも IRIS 2020.1 または IRIS 2021.1.2 を使用するユーザー: Web ターミナルを使用
  • 少なくとも least IRIS 2023.2 を使用するユーザー: WebSocket ターミナルを使用
  • Docker ベースの IRIS を使用するユーザー
  • ローカルマシンでバージョン 2023.

コミュニティの皆さん、こんにちは！

この記事では、私の最新のアプリケーションである Journal File Indexer をご紹介します。 このアプリケーションの開発は、ポータルアイデアの DPI-I-270 に基づいています。

簡単に言えば、このアプリケーションではデータベースでログファイルを読み込んでインデックス作成できます。

製作理由

管理ポータルでログファイルの検索機能を使用したことがあるなら、タイムアウトエラーになったり、ページが空になったりしたことがあるのではないでしょうか。 この問題は通常、大規模なジャーナルファイルを検索する場合に発生します。 Journal File Indexer は、ファイルをデータベースに読み込んで、検索速度を大幅に高めることで、この問題を解決します。

復元プロセス中にはもう 1 つの問題が発生します。 ログファイルでグローバルエントリを検索し、古い値または新しい値を復元したくても、管理ポータルにはこの特定の機能がありません。 そのため、これを達成するにはルーチンをコーディングする必要があります。 Journal File Indexer を使うと、この復元機能を統合できます！

開発者のみなさん、こんにちは。

vscode上で動作するObjectScriptエクステンションがリリースされ、vscodeを開発環境として使用できるようになり、GitHubリポジトリと連携できるようになりました。その一方で、使い慣れたIRISやCacheのスタジオからGitHubを扱いたいという要望は根強くあり、GitHubと連携するツールがOpen Exchange上にいくつか公開されています。

そこで、Open exchangeに収録されているツールの中で新しい「git for shared development environment」を使い、環境を作成してみましたので、その手順をお伝えします。

ご利用される際のご参考になれば幸いです。

Git for windows のインストール

Git for windows のサイト よりキットをダウンロードし、そのexeファイル (git-2.xx.xx xx-bit.exe) を起動します。ライセンスの確認画面が表示されますので、「Install」ボタンをクリックします。

SSHキーペアの作成

コマンドプロンプトを起動し、ssh-keygen コマンドを実行します。

C:\Users\username> ssh-keygen -t rsa<-- Enter

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems デベロッパーツールコンテスト2023 の21の応募作品の中から、Experts Nomination 第2位に輝いた @John Murray  さんの DX Jetpack for VS Code （VSCodeを使用するIRIS開発者のエクスペリエンスを向上させるツール）についてご紹介します。

開発された@John Murray さんが書かれた記事「Introducing DX Jetpack for VS Code」には、3つの新しいエクステンションについて紹介されていますが、ここでは、gj :: codeSpex と ObjectScript Class View の使用例をご紹介します。

まずは、VSCodeをご用意ください。

Extentionの検索窓で、gj と入力する以下の表示になります。

この中から、をインストールしてみました。

試しにクラス定義を作成してみたところ、行番号右隣に吹き出しのマークが登場し、クリックするとクラス定義で使用しているデータタイプの解説が表示されました。

クラスメソッドの場合は、そのメソッドで使用している引数や戻り値のデータタイプを表示してくれました。

クラスリファレンスをいちいち開いて確認しなくても、エディタ上で確認ができて便利ですね。

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems デベロッパーツールコンテスト2023が開催され、21の応募作品の中から勝者が発表されました🏆

この記事では、世界のIRIS開発者の皆さんから注目を集めた作品をご紹介します。

最初は、Experts Nomination 第1位に輝いた @Dmitry Konnov Maslennikov さんの作品をご紹介します！

@Dmitry Konnov Maslennikov さんが解説されている記事（Welcome irissqlcli - advanced terminal for IRIS SQL）もあります。ぜひこちらもご覧ください。

@Dmitry Konnov Maslennikov さんは、IRIS SQL用の高度なターミナル irissqlcli を開発されました。

irissqlcli を使用すると、SQL記述時にSQL構文、関数、型、IRIS内テーブル名、カラム名に対する候補が表示されるため、SQL文がとても書きやすくなります。

ヘルプも充実しています。（\n　でヘルプが表示されます）

接続先のテーブル一覧を取得する場合は「.tables」で取得できました。

また、以下のように記入時に入力候補が表示されます。Pygments を利用されているようで、シンタックスがハイライトされてきれいです。

開発者の皆さん、こんにちは！

【InterSystems デベロッパーツールコンテスト】の投票が開始されました！

🔥 ベストアプリケーションはこれだ！！ 🔥 と思う作品にぜひ投票をお願いします！

（今回は21作品がエントリーされています！）

投票方法は以下ご参照ください。

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems デベロッパーツールコンテスト 2023のテクノロジーボーナスが発表されました！

• Embedded Python の利用
• Docker コンテナの利用
• ZPM パッケージを使ったデプロイ
• オンラインデモの公開
• Code Quality をパスする
• コミュニティに記事を書く
• コミュニティに2つ目の記事を書く
• YouTubeにビデオを公開する
• はじめてチャレンジされた方
• InterSystems Idea 内 Community Opportunityの実装

獲得ポイントについて詳細は、以下ご参照ください。

Embedded Python の利用 - 3 points

あなたのアプリケーションで Embedded Python を使用している場合、3ポイント獲得できます。Embedded Pythonを使用するためには、IRIS 2021.2以降のバージョンをご利用ください。

Docker コンテナの利用 - 2 points

InterSysetms IRISが稼働している docker コンテナを使用している場合、Docker コンテナボーナスを獲得できます。

テンプレートはこちらにあります。

開発者の皆さん、こんにちは！

2023年最初のコンテストの開催が決定しました！今回は、開発者の皆さんの開発が快適になるような便利ツールをご応募いただくコンテストです！

🏆 InterSystems デベロッパーツールコンテスト🏆

InterSystems IRISを使用して、開発のスピードアップ、より定性的なコードの貢献、テスト、デプロイ、サポート、ソリューションのモニタリングを支援するアプリケーションを提出してください。

期間: 2023年1月23日～2月12日

賞金: $13,500

YASPEはYAPE(Yet Another pButtons Extractor)の後継機種です。YASPEは、メンテナンスと拡張を容易にするために、多くの内部変更を行い、一から書き直しました。

YASPEの機能は以下の通りです。

• 「InterSystems Caché pButtons」 および 「InterSystems IRIS SystemPerformance」 ファイルを解析してグラフ化し、オペレーティング・システムおよび IRIS のメトリックを迅速にパフォーマンス解析します。
• アドホックチャートを作成したり、「Pretty Performance」オプションでOperating SystemとIRISの指標を組み合わせたチャートを作成することで、より深く掘り下げることが可能です。
• 「System Overview」 オプションを使用すると、システムの詳細や一般的な設定オプションについて SystemPerformance ファイルを検索する手間を省くことができます。

YASPEはPythonで書かれています。ソースコードはGitHubで公開されており、Dockerコンテナ用には以下で公開されています。

• https://github.com/murrayo/yaspe

皆さん、こんにちは。 このプロジェクトをコンテストに応募します。 エクスポートモジュールは、多くのプロジェクトに不可欠であり、通常、本番サーバーにて使用されています。

属性初期化モジュールの呼び出しにて、さまざまなシナリオを実装しました。GCR で実証する多くの追加プロジェクトによる最大化と、本番インスタンスにネイティブにインストールするための最小化の両方です。

zpm "install appmsw-sql2xlsx -Dzpm.demo=none"

可能性をお見せするために、fileserver とcsvgen プロジェクトを使用しました。

可能性を実演するに当たって、次の手順を実行することを提案します。まず、デモを読み込み、superuser \ SYS を使ってユーザー名とパスワードを入力してください。表示されるウィンドウで、Search ボタン、そして をクリックします。

次に、csvgen メニュー項目を選択します。

表示されるタブで ボタンをクリックしたら、Search ボタン、そして をクリックします。

次に、Fileserver メニュー項目を選択します。

可能な Excel ファイルのリストが表示されます。

テンプレートから Excel ファイルが生成されます。

ぜひ、投票してください。

この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

フィードバックをさまざまなチャンネルを通じて受け取りましたが、これらを実行するための環境をセットアップするのが困難であるという、共通したテーマが見られました。 そこで、それを少しでも簡単に行えるよう、Murrayと協力して、Murrayの優れたYapeツール用のDockerfileを作成してみることにしました。 GitHubページ

もちろん、これを行うには、マシンにdockerがインストールされている必要があります。

Dockerfile

公式のPythonイメージに基づく、どちらかと言えば単純なdocker定義:

FROM python:3

WORKDIR .

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

これまでに何度もコードカバレッジとコードのパフォーマンス最適化について説明してきたため、ほとんどの方はすでにSYS.MONLBLユーティリティについてご存知かと思います。 コードを視覚的に見る方が通常は、純粋な数値を見るよりもはるかに直感的に理解できます。これが、このシリーズの記事の大きなポイントです。 今回は、Pythonとそのツールから少し離れて、^%SYS.MONLBLレポートからヒートマップを生成する方法を探りたいと思います。

簡単に言うと、ヒートマップは特定の値を色で表現してデータの要約を得ることに特化した視覚化ツールです。 このケースでは、データはコード行であり、コード行に掛けられた時間が色にマッピングされます。

^%SYS.MONLBL

行ごとに監視するモニターの実行については、ドキュメントをご覧ください。 つまり、分析の完全な出力をCSVファイルとして操作します。 分析しようとしているコードのソースコードが実際にあれば、はるかに便利であるため、 kフラグ（ソースを保持）を使ってコードをコンパイルするようにしてください。

出力の準備

ターゲット出力として、準備されたhtmlファイルを使用することにします。 これには、非常に基本的なレイアウトと、最終的な色付けを行うための小さなJavaScript関数だけが含まれます。

<!doctype html>

    <head>
        
        
        
        
        

        <!-- Place favicon.ico and apple-touch-icon.png in the root directory -->
        <link rel="apple-touch-icon" href="apple-touch-icon.png">

        <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/normalize/4.2.0/normalize.min.css">
        
        <!--<link rel="stylesheet" href="css/main.css"> -->
            

    
    </head>

    
        <!--[if lt IE 8]>
            <p class="browserupgrade">You are using an <strong>outdated</strong> browser. Please <a href="http://browsehappy.com/">upgrade your browser</a> to improve your experience.</p>
        <![endif]-->

        
        

<table id="data">
<tr><th>Routine</th><th>Line</th><th>Total Time</th><th>Code</th></tr>
<!--output-->
</table>


    

先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。

perfmonfile="../vis-part2/perfmon.txt"
perfmon=pd.read_csv(perfmonfile,
                    header=0,
                    index_col=0,
                    converters={0: parse_datetime
                    })

この記事は、視覚化ツールと時系列データの分析を説明する連載の最初の記事です。 当然ながら、Caché製品ファミリーから収集できるパフォーマンス関連のデータを見ることに焦点を当てますが、 説明の途中で、他の内容についても解説していきます。 まずは、Pythonとそのエコシステムで提供されているライブラリ/ツールを探りましょう。

この連載は、Murrayが投稿したCachéのパフォーマンスと監視に関する優れた連載（こちらから参照）、より具体的にはこちらの記事と密接に関係しています。

免責事項1: 確認しているデータの解釈について話すつもりですが、それを詳しく話すと実際の目標から外れてしまう可能性があります。 そのため、Murrayの連載を先に読んで、主題の基本的な理解を得ておくことを強くお勧めします。

免責事項2: 収集したデータを視覚化するために使用できるツールは山ほどあります。 その多くは、mgstatなどから得たデータを直接処理するが、必要最低限の調整だけで処理することができます。 この記事は「このソリューションがベストですよ」という投稿ではまったくなく、 あくまでも、「データを操作する上で便利で効果的な方法を見つけたよ」という記事です。

免責事項3: データの視覚化と分析は、詳しく見るほど非常にやみつきになる、刺激的で楽しい分野です。

開発者の皆さん、こんにちは！

HL7v2メッセージをFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）に変換するニーズがあり、その変換プロセスが複雑で分かりにくいと感じたことはありませんか？インターシステムズは、HL7v2メッセージをFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）に変換するプロセスを簡単にする、HealthShareメッセージ変換サービス(HealthShare Message Transformation Services)と呼ばれる新しいクラウドベースのSaaSサービスを展開しています。 この新しいサービスの早期アクセス・プレビュー・プログラムを発表できることを嬉しく思います。 必要なのは、無料のAWSアカウントと、HL7v2メッセージをドロップするためのS3バケット、そしてFHIR出力を得るための別のS3バケットだけです。

この機能の簡単なデモをご覧ください。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

IRISのターミナルスクリプトを使用することで、コマンドラインからの入力作業なしで IRIS のユーティリティを実行することが可能になります。

また、IRISのルーチンやクラスをWindows のバッチファイルで実行する場合(irisコマンドで実行)は、「認証なし」もしくは「オペレーティングシステム認証」を指定していただく必要がありますが、パスワード認証のみしか使用できないような場合に、ターミナルスクリプトを使用して実行することができます。

ターミナルスクリプトを使用する場合、Telnetサービス(%Service_Telnet)を有効にしていただく必要があります。
手順は、以下のようになります。

--------------------------------------------------------------------------------------------

iristerm.exeを使用します。
これはプロンプトが返ってきてユーザが入力を必要とするもの（例えば^%GSIZEなど）にも有効です。
詳細は以下をご覧ください。import.scrの中身を変更することであらゆるIRISのユーティリティの実行に使用できます。

1. トピック下部にあるサンプル import.scr を、適当なディレクトリに配置して下さい。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

グローバル変数毎のデータベースキャッシュ使用量を確認するツール(^GLOBUFFユーティリティ)が用意されています。

%SYSネームスペースにて、ユーティリティを直接実行する方法と、プログラムで実行する方法があります。
 

ユーティリティを直接実行する方法は以下のようになります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

管理ポータル：システムオペレーション > データベース にあるオプションボタン（ラジオボタン）「空き容量ビュー」で表示される内容は、システムクラス SYS.Database のFreeSpace クエリで取得可能です。

次のようなコードでクエリを実行します。

例:
(%SYSネームスペースにて作成、実行します)

 /// ZISJ.macSet

もしくは、以下のようにも行えます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です

復旧を優先される場合を除き 【トラブル発生状態のまま】弊社サポートセンターまでご連絡ください。

その際、専用ツールを利用して情報収集いただくことで（所要時間約 5分）、サポートセンターによる状況確認がスムーズに行えます。

ツール使用方法については、PDF または以下ビデオでご紹介しています。

※ InterSystems IRIS ／ IRIS for Health をご利用の方は、こちらの記事をご参照ください。

ぜひ 1 度、テスト／開発環境で実行をお試しいただき、万が一の場合に備えていただければ思います。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

復旧を優先される場合を除き【トラブル発生状態のまま】弊社サポートセンターまでご連絡ください。

その際、専用ツールを利用して情報収集いただくことで（所要時間約 5分）、サポートセンターによる状況確認がスムーズに行えます。

ツール使用方法については、PDF または以下ビデオでご紹介しています。

※ Caché／Ensemble／Caché ベースの HealthConnect をご利用の方は、こちらの記事をご参照ください。

ぜひ 1 度、テスト／開発環境で実行をお試しいただき、万が一の場合に備えていただければ思います。

ビデオの目次（YouTubeでもご覧いただけます）

0:00～1:40　情報収集ツールを使用する上での大事なポイント

1:41～2:24　ツールの種類について

2:24～3:45　どのツールを実行したらいいか困った時の考え方

3:45～5:04　管理ポータルの診断レポートの例

5:04～6:30　^SystemCheckの実行例

6:30～7:50　IRISHungスクリプトの実行例（Linuxの例）

7:50～8:50　IRISHungスクリプトの実行例（Windowsの例）

8:50～9:52　ツールから生成されたHTMLのファイル名について

9:52～11:32　ツールから生成されたHTMLの中身について

11:32～　まとめ

こんにちは！

この記事では、IRIS から Caché、Ensemble、HealthShare など、InterSystems の製品で使用されるクラスやその構造を理解するのに役立つツールの概要を簡単にまとめています。

つまり、そのツールはクラスやパッケージ全体を視覚化し、クラス間の相対関係を示し、ディベロッパーやチームリーダーに必要な情報をすべて提供してくれるので、わざわざ Studio に移動してコードを調べる必要が省けます。

InterSystems の製品について情報を集めている方からたくさんのプロジェクトをレビューしている方、または単純に InterSystems Technology ソリューションの新機能に興味がある方まで、ObjectScript Class Explorer の概要をぜひお読みください！