Recientemente, LigaAI y Jihu GitLab anunciaron una cooperación. Las dos partes trabajarán juntas para explorar un nuevo paradigma de eficiencia de I+D en la era de la IA, proporcionar soluciones integrales de eficiencia de I+D habilitadas para IA y hacer de la IA una nueva productividad para el mundo. Desarrollo de programadores y empresas chinos.
La investigación y el desarrollo de software es un proyecto complejo que involucra a muchas personas, procesos y sistemas. LigaAI y Jihu GitLab han estado explorando activamente métodos de entrega seguros y eficientes. LigaAI lleva muchos años innovando en el campo de la "colaboración AI + I+D". Como plataforma de colaboración inteligente de I+D de nueva generación con tecnología de inteligencia artificial como núcleo, LigaAI proporciona a muchas empresas una gestión de la demanda integral, asistente de proyectos inteligente, conocimientos de I+D y otros productos y servicios a través de IA y potentes capacidades de conexión multiterminal . Comprometida con simplificar la complejidad a través de escenarios de IA, mejorar la eficiencia de la colaboración y empoderar a los equipos de I+D, LigaAI se adhiere al concepto de ser más inteligente, más ligero y más eficiente para ayudar a los equipos de I+D a innovar y crecer con alta calidad y eficiencia.
Después de años de desarrollo intensivo, Jihu GitLab se ha convertido en una plataforma DevSecOps integrada a nivel empresarial que incluye gestión ágil de proyectos, alojamiento de código fuente, CI/CD, cumplimiento de seguridad y muchas otras funciones mejorando la investigación y el desarrollo, los productos, la operación y el mantenimiento, y las pruebas . , seguridad Colaboración entre otro personal, simplificando la operación y el mantenimiento de cadenas de herramientas complejas y acelerando el flujo de flujos de valor para mejorar la eficiencia de la entrega de software al tiempo que se garantiza la seguridad y confiabilidad del desarrollo de software.
La cooperación entre LigaAI y Jihu GitLab construirá un nuevo paradigma para mejorar la eficiencia de la I+D en la era de la IA.
Paradigma 1: Gestión inteligente de las necesidades de I+D, nuevos conocimientos sobre la eficiencia de la I+D
Durante el proceso de desarrollo de requisitos, múltiples roles, como producto, diseño, desarrollo, pruebas y operación y mantenimiento, deben trabajar juntos, y la transferencia incremental fluida entre equipos multifuncionales es la clave para mejorar la eficiencia de la I+D. En los métodos tradicionales de gestión de requisitos, la redacción de documentos de requisitos, la actualización y sincronización del estado y el seguimiento del progreso del proyecto a menudo resultan en un desperdicio de eficiencia humana. En LigaAI, los gerentes de producto pueden usar IA para escribir automáticamente documentos PRD y agregar contexto , permitir que la IA analice la calidad de los requisitos y crear requisitos de tareas pendientes con un solo clic , logrando rápidamente un vínculo bidireccional entre documentos y requisitos, lo que no solo mejora calidad de los documentos y eficiencia de entrada, y también garantizar que cada requisito sea rastreado y registrado en su totalidad.
En términos de gestión de la demanda, LigaAI también proporciona capacidades avanzadas para mejorar la eficiencia del equipo, como la recopilación inteligente de tareas pendientes personales , la generación automática de informes diarios/semanales , la visualización del progreso y los riesgos del proyecto , etc. Con la ayuda de las capacidades de IA, el personal de I+D puede obtener rápidamente información importante, como tareas pendientes, progreso, obstáculos y riesgos, a partir de datos de demanda masiva, mejorando así la eficiencia y la calidad de la toma de decisiones. LigaAI logra la colaboración integrada entre la industria y las empresas de investigación, proporciona una nueva perspectiva para la I+D y realmente se centra en ofrecer valor.
La gestión eficiente de requisitos es el comienzo de una entrega rápida de software. LigaAI hace que la gestión de la demanda sea simple, inteligente y eficiente, y también permite que el personal de I+D tenga una comprensión más profunda de la demanda. Junto con el alojamiento del código fuente de Jihu y GitLab CI/CD , el desarrollo de software se puede implementar rápidamente y con una entrega de alta calidad.
Paradigma 2: programación inteligente emparejada hombre-máquina, una nueva experiencia en la entrega de código
Codificar, probar, revisar y fusionar en la rama principal es un proceso de entrega de código común para los desarrolladores. La IA se puede integrar en todos los aspectos de este proceso, como el uso de IA para ayudar en la escritura del código , el uso de IA para generar automáticamente casos de prueba para probar el código, la IA para recomendar automáticamente auditores "incondicionales" para revisar el código, etc. , que se recomiendan en la programación de XP Pair, con la ayuda de la IA, se pueden poner realmente en práctica. Este proceso es evidente para mejorar la eficiencia. Además, la IA también puede explicar bloques de código para ayudar a los nuevos empleados o revisores de código a comprender rápidamente la lógica detrás del código. La IA se transforma en un "asistente personal" para el personal de I+D, lo que les permite viajar con IA y tener un poder de codificación ilimitado.
El propio JiHu GitLab ha completado JiHu Flow para estandarizar el proceso de desarrollo de software, mejorar la calidad del código y, al mismo tiempo, mejorar la colaboración y la experiencia de I + D de equipos a gran escala. Con el apoyo de la IA, la mejora de la eficiencia aportada por este flujo de trabajo será. amplificado aún más. El valor también será más prominente. Jihu GitLab utilizará IA para potenciar el flujo de trabajo de desarrollo de software y brindar una nueva experiencia de entrega de software.
Simplificar las operaciones de envío de código también es una parte importante para optimizar la experiencia del usuario. En el pasado, después de que los desarrolladores completaban la codificación, tenían que cambiar a otras herramientas para actualizar el estado de la tarea, lo que causaba problemas con el cambio de contexto y la sincronización inoportuna de la información. LigaAI asocia los requisitos y el trabajo de codificación a través de complementos para lograr una gestión unificada. Ahora, los desarrolladores pueden ver directamente las tareas pendientes personales y los detalles de la demanda , sincronizar el estado del proyecto y usar la función de envío de mensajes para enviar automáticamente información de código en el IDE sin saltar hacia adelante y hacia atrás, centrándose en la creación de codificación.
Paradigma 3: Resolución inteligente de riesgos de vulnerabilidad, nueva protección para el cumplimiento de la seguridad
La seguridad es el resultado final de la entrega de software. A medida que aumenta el número de líneas de código y funciones de software, los riesgos de seguridad también aumentan. En la era de la entrega de software ágil, es necesario intervenir en la seguridad con anticipación para garantizar la seguridad de la entrega de software. El origen de DevSecOps también ha sido un tema candente en los últimos años. GitLab ha desarrollado una gran cantidad de funciones en DevSecOps. No solo introduce una gran cantidad de métodos de prueba de seguridad (7 métodos principales de prueba de seguridad) , sino que también integra perfectamente estos métodos de seguridad con el CI/CD incorporado para realizar el escaneo automático. Los códigos modificados , el personal de I+D o los revisores de códigos pueden ver las vulnerabilidades de seguridad escaneadas en MR y repararlas rápidamente de acuerdo con las sugerencias de reparación, acortando así el tiempo para reparar las vulnerabilidades y mejorando la seguridad del código modificado.
Sin embargo, en este caso, la interpretación del informe de seguridad aún requiere conocimientos de seguridad profesionales o personal de seguridad profesional, y el descubrimiento de vulnerabilidades se encuentra principalmente en la etapa de prueba. Con el apoyo de la IA, el descubrimiento de vulnerabilidades de seguridad irá más allá: cuando los desarrolladores estén codificando , la IA puede identificar posibles riesgos de seguridad en el código y dar sugerencias de modificación para las vulnerabilidades de seguridad descubiertas durante la fase de prueba
Además, no se pueden ignorar la seguridad y los riesgos a nivel de proyecto. LigaAI integra una gran cantidad de mejores prácticas de la industria, analiza muchos indicadores básicos de gestión de I+D que cubren las tres dimensiones de equipo, proyecto e ingeniería a partir de datos nativos masivos , realiza un seguimiento dinámico del rendimiento de la entrega de software durante todo el proceso y utiliza el diagnóstico de IA para garantizar la seguridad. de entrega del proyecto.
Durante el proceso del proyecto, los gerentes de producto pueden comprender la salud y los riesgos potenciales del equipo y el proyecto basándose en datos de indicadores cuantitativos y sugerencias inteligentes basadas en IA, y ajustar rápidamente las direcciones estratégicas para obtener información sobre el rendimiento de la codificación y las tareas ; El equipo de I+D desde una perspectiva de ingeniería para la circulación de datos y la eficiencia del procesamiento de sucursales, con la ayuda de sugerencias de diagnóstico proporcionadas por expertos en inteligencia artificial, puede identificar los cuellos de botella de ingeniería de antemano y optimizar con precisión el CTO puede analizar rápidamente la eficiencia de I+D de la organización y los obstáculos clave. Basado en el "punto de referencia del nivel de rendimiento", la IA puede proporcionar soluciones factibles basadas en sugerencias de optimización de la situación real para ayudar a que el proyecto se complete con éxito.
escribe al final
El campo de la investigación y el desarrollo de software ha entrado en la era de la IA. Simplemente usar mano de obra o herramientas tradicionales para mejorar la eficiencia de la investigación y el desarrollo puede ser algo con poco efecto. Aprender a usar el poder de la IA para amplificar la energía de las herramientas tradicionales. Mejorar la eficiencia de la investigación y el desarrollo es lo que todos necesitan en la era de la IA. Algo que toda persona que trabaja en software debe hacer. LigaAI y Jihu GitLab ya han explorado mucho en este camino. Creo que la combinación de los dos productos puede brindar una nueva herramienta de productividad a los programadores y empresas chinos: una plataforma de desarrollo de software de nivel empresarial potenciada por IA.
Acerca de la LigaAI
LigaAI es una plataforma inteligente de colaboración en I+D de nueva generación. Con la tecnología de inteligencia artificial como núcleo, estamos comprometidos a simplificar la complejidad a través de escenarios de IA, mejorar la eficiencia de la colaboración y empoderar a nuestros equipos de I+D. A partir de escenarios de trabajo específicos de los desarrolladores, LigaAI utiliza inteligencia artificial para abstraer a los desarrolladores de tareas complejas y brindarles una experiencia de colaboración simple e inteligente. También proporciona soluciones digitales, personalizadas e inteligentes para diferentes tipos de organizaciones.
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