Kürzlich gaben LigaAI und Jihu GitLab eine Zusammenarbeit bekannt. Die beiden Parteien werden zusammenarbeiten, um ein neues Paradigma der F&E-Effizienz im KI-Zeitalter zu erforschen, KI-fähige Lösungen für die F&E-Effizienz aus einer Hand bereitzustellen und KI zu einer neuen Produktivität zu machen Entwicklung chinesischer Programmierer und Unternehmen.
Softwareforschung und -entwicklung ist ein komplexes Projekt, an dem viele Menschen, Prozesse und Systeme beteiligt sind. LigaAI und Jihu GitLab haben aktiv sichere und effiziente Bereitstellungsmethoden erforscht. LigaAI ist seit vielen Jahren auf dem Gebiet der „Zusammenarbeit zwischen KI und Forschung und Entwicklung“ tätig. Als eine neue Generation intelligenter F&E-Kollaborationsplattform mit künstlicher Intelligenz als Kern bietet LigaAI vielen Unternehmen ein One-Stop-Demand-Management, einen intelligenten Projektassistenten, F&E-Einblicke und andere Produkte und Dienstleistungen durch KI und leistungsstarke Multi-Terminal-Verbindungsfunktionen . LigaAI ist bestrebt, die Komplexität durch KI-Szenarien zu vereinfachen, die Effizienz der Zusammenarbeit zu verbessern und Forschungs- und Entwicklungsteams zu stärken. Das Unternehmen verfolgt das Konzept, intelligenter, leichter und effizienter zu sein, um Forschungs- und Entwicklungsteams bei der Innovation und dem Wachstum mit hoher Qualität und Effizienz zu unterstützen.
Nach Jahren intensiver Entwicklung hat sich Jihu GitLab zu einer integrierten DevSecOps-Plattform auf Unternehmensebene entwickelt, die agiles Projektmanagement, Quellcode-Hosting, CI/CD, Sicherheits-Compliance und viele andere Funktionen umfasst, indem es Forschung und Entwicklung, Produkte, Betrieb und Wartung sowie Tests verbessert , Sicherheit Zusammenarbeit zwischen anderen Mitarbeitern, Vereinfachung des Betriebs und der Wartung komplexer Toolketten und Beschleunigung des Flusses von Wertströmen, um die Effizienz der Softwarebereitstellung zu verbessern und gleichzeitig die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Softwareentwicklung zu gewährleisten.
Die Zusammenarbeit zwischen LigaAI und Jihu GitLab wird ein neues Paradigma für die Verbesserung der F&E-Effizienz im KI-Zeitalter schaffen.
Paradigma 1: Intelligentes Management des F&E-Bedarfs, neue Erkenntnisse zur F&E-Effizienz
Während des Anforderungsentwicklungsprozesses müssen mehrere Rollen wie Produkt, Design, Entwicklung, Test sowie Betrieb und Wartung zusammenarbeiten, und ein nahtloser inkrementeller Transfer zwischen funktionsübergreifenden Teams ist der Schlüssel zur Verbesserung der F&E-Effizienz. Bei herkömmlichen Methoden des Anforderungsmanagements führen das Schreiben von Anforderungsdokumenten, die Statusaktualisierung und -synchronisierung sowie die Verfolgung des Projektfortschritts häufig zu einer Verschwendung menschlicher Effizienz. In LigaAI können Produktmanager KI verwenden, um automatisch PRD-Dokumente zu schreiben und Kontext hinzuzufügen , die Qualität von Anforderungen durch KI analysieren zu lassen und To-do-Anforderungen mit einem Klick zu erstellen , wodurch schnell eine wechselseitige Verknüpfung zwischen Dokumenten und Anforderungen realisiert wird, was nicht nur zu Verbesserungen führt Dokumentqualität und Erfassungseffizienz und stellen außerdem sicher, dass jede Anforderung vollständig verfolgt und aufgezeichnet wird.
Im Hinblick auf das Nachfragemanagement bietet LigaAI auch erweiterte Funktionen zur Verbesserung der Teameffizienz, wie z. B. die intelligente Erfassung persönlicher Aufgaben , die automatische Erstellung täglicher/wöchentlicher Berichte , die Visualisierung von Projektfortschritten und -risiken usw. Mit Hilfe von KI-Funktionen können F&E-Mitarbeiter schnell wichtige Informationen wie To-Dos, Fortschritte, Hindernisse und Risiken aus umfangreichen Nachfragedaten gewinnen und so die Effizienz und Qualität der Entscheidungsfindung verbessern. LigaAI verwirklicht die integrierte Zusammenarbeit von Industrie und Forschungsunternehmen, bietet eine neue Perspektive für Forschung und Entwicklung und konzentriert sich wirklich auf die Wertschöpfung.
Effizientes Anforderungsmanagement ist der Beginn einer schnellen Softwarebereitstellung. LigaAI macht das Nachfragemanagement einfach, intelligent und effizient und ermöglicht dem F&E-Personal ein tieferes Verständnis der Nachfrage. In Verbindung mit Jihus Quellcode-Hosting und GitLab CI/CD kann die Softwareentwicklung schnell und mit hoher Qualität umgesetzt werden.
Paradigma 2: Mensch-Maschine-gepaarte intelligente Programmierung, eine neue Erfahrung in der Codebereitstellung
Das Codieren, Testen, Überprüfen und Zusammenführen in den Hauptzweig ist ein gängiger Codebereitstellungsprozess für Entwickler. KI kann in jeden Aspekt dieses Prozesses integriert werden, z. B. die Verwendung von KI zur Unterstützung beim Schreiben von Code , die Verwendung von KI zur automatischen Generierung von Testfällen zum Testen des Codes, die Verwendung von KI zur automatischen Empfehlung „harter“ Prüfer zur Überprüfung des Codes usw. , die in der XP-Pair-Programmierung befürwortet werden, können mit Hilfe von KI wirklich in die Praxis umgesetzt werden. Dieser Prozess ist für die Verbesserung der Effizienz selbstverständlich. Darüber hinaus kann KI auch Codeblöcke erklären, um neuen Mitarbeitern oder Codeprüfern zu helfen, die Logik hinter dem Code schnell zu verstehen. KI wird in einen „persönlichen Assistenten“ für F&E-Personal verwandelt, der es ihnen ermöglicht, mit KI zu reisen und über unbegrenzte Programmierfähigkeiten zu verfügen.
JiHu GitLab selbst hat JiHu Flow fertiggestellt, um den Softwareentwicklungsprozess zu standardisieren, die Codequalität zu verbessern und gleichzeitig die Zusammenarbeit und F&E-Erfahrung großer Teams zu verbessern. Mit der Unterstützung von KI wird die Effizienzsteigerung durch diesen Workflow erreicht Der Wert wird auch noch stärker hervorgehoben. Jihu GitLab wird KI nutzen, um den Software-Entwicklungsworkflow zu verbessern und ein neues Software-Bereitstellungserlebnis zu schaffen.
Die Vereinfachung der Codeübermittlungsvorgänge ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil der Optimierung der Benutzererfahrung. In der Vergangenheit mussten Entwickler nach Abschluss der Codierung auf andere Tools umsteigen, um den Aufgabenstatus zu aktualisieren, was zu Problemen beim Kontextwechsel und einer vorzeitigen Informationssynchronisierung führte. LigaAI verbindet Anforderungen und Codierungsarbeit über Plug-Ins, um eine einheitliche Verwaltung zu erreichen. Jetzt können Entwickler persönliche Aufgaben- und Anforderungsdetails direkt anzeigen , den Projektstatus synchronisieren und die Übermittlungsnachrichtenfunktion verwenden, um automatisch Codeinformationen in der IDE zu übermitteln , ohne hin und her springen zu müssen, wobei der Schwerpunkt auf der Codierungserstellung liegt.
Paradigma 3: Intelligente Lösung von Schwachstellenrisiken, neuer Schutz für Sicherheitskonformität
Sicherheit ist das A und O der Softwarebereitstellung. Mit zunehmender Anzahl von Softwarecodes und -funktionen steigen auch die Sicherheitsrisiken. Im Zeitalter der agilen Softwarebereitstellung muss die Sicherheit der Softwarebereitstellung gewährleistet werden Auch der Ursprung von DevSecOps war in den letzten Jahren ein heißes Thema. GitLab hat eine große Anzahl von Funktionen in DevSecOps entwickelt. Es führt nicht nur eine große Anzahl von Sicherheitstestmethoden ein (7 wichtige Sicherheitstestmethoden) , sondern integriert diese Sicherheitsmethoden auch nahtlos in das integrierte CI/CD, um ein automatisches Scannen zu realisieren Geänderte Codes , F&E-Personal oder Codeprüfer können die gescannten Sicherheitslücken in MR sehen und sie entsprechend den Reparaturvorschlägen schnell reparieren, wodurch die Zeit zur Behebung der Schwachstellen verkürzt und die Sicherheit des geänderten Codes verbessert wird.
Allerdings erfordert die Interpretation des Sicherheitsberichts in diesem Fall noch professionelles Sicherheitswissen oder professionelles Sicherheitspersonal, und die Entdeckung von Schwachstellen befindet sich meist in der Testphase. Mit der Unterstützung von KI wird die Entdeckung von Sicherheitslücken noch weiter gehen – wenn Entwickler programmieren , kann KI potenzielle Sicherheitsrisiken im Code identifizieren und Änderungsvorschläge für Sicherheitslücken machen, die während der Testphase
Darüber hinaus können Sicherheit und Risiken auf Projektebene nicht ignoriert werden. LigaAI integriert eine große Anzahl von Best Practices der Branche, analysiert viele zentrale F&E-Managementindikatoren, die die drei Dimensionen Team, Projekt und Technik abdecken, aus massiven nativen Daten , verfolgt dynamisch die Softwarebereitstellungsleistung während des gesamten Prozesses und nutzt KI-Diagnose, um die Sicherheit zu gewährleisten der Projektabwicklung.
Während des Projektprozesses können Produktmanager anhand quantitativer Indikatordaten und KI-basierter intelligenter Vorschläge den Zustand und die potenziellen Risiken des Teams und des Projekts verstehen und schnell strategische Richtungen anpassen. Technische Führungskräfte können Einblick in die Codierungsleistung und -aufgaben gewinnen Das F&E-Team aus technischer Sicht kann mit Hilfe von Diagnosevorschlägen durch intelligente KI-Experten technische Engpässe im Voraus erkennen und die F&E-Effizienz und wichtige Hindernisse des Unternehmens schnell analysieren Basierend auf dem „Performance-Level-Benchmark“ kann KI auf der Grundlage der tatsächlichen Situation praktikable Lösungen zur Optimierung vorschlagen, die zum erfolgreichen Abschluss des Projekts beitragen.
schreibe am Ende
Der Bereich der Softwareforschung und -entwicklung ist in die KI-Ära eingetreten. Der bloße Einsatz von Arbeitskräften oder herkömmlichen Werkzeugen zur Verbesserung der Forschungs- und Entwicklungseffizienz kann wenig Wirkung zeigen Die Verbesserung der Forschungs- und Entwicklungseffizienz ist das, was jeder im KI-Zeitalter braucht. Etwas, das jeder Software-Mensch tun muss. LigaAI und Jihu GitLab haben auf diesem Weg bereits viel erforscht. Ich glaube, dass die Kombination der beiden Produkte chinesischen Programmierern und Unternehmen ein neues Produktivitätstool bieten kann – eine KI-gestützte Softwareentwicklungsplattform auf Unternehmensebene.
Über LigaAI
LigaAI ist eine neue Generation intelligenter Forschungs- und Entwicklungskollaborationsplattform. Mit der Technologie der künstlichen Intelligenz als Kernstück sind wir bestrebt, die Komplexität durch KI-Szenarien zu vereinfachen, die Effizienz der Zusammenarbeit zu verbessern und unsere Forschungs- und Entwicklungsteams zu stärken. Ausgehend von den spezifischen Arbeitsszenarien von Entwicklern nutzt LigaAI künstliche Intelligenz, um Entwicklern komplexe Aufgaben zu entziehen und ihnen ein einfaches und intelligentes Kollaborationserlebnis zu bieten. Außerdem bietet es digitale, personalisierte und intelligente Lösungen für verschiedene Arten von Projektkollaborationsplattformen.
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