GitHub Kuidas ettevõtete insenerimeeskonnad saavad AI tarkvara edukalt kasutusele võtta
Tooteteave
Kõnealune toode on tehisintellektil töötav arendajaplatvorm, mis on mõeldud ettevõtete insenerimeeskondadele. See pakub võimalusi navigeerimiseks AI-s, pilves ja tarkvaraarenduse turvalisuses. Platvormi eesmärk on pakkuda uuenduslikku, turvalist tarkvara kiiresti ja ulatuslikult, võimendades generatiivset tehisintellekti ja keerulisi koodibaase.
Peamised omadused:
- AI-põhised arendustööriistad
- Platvormi inseneri- ja operatiivjuhtimise võimalused
- Täiustatud koostöö erinevate meeskondade vahel
- Sisseehitatud tööriistakomplektid ja töövood
- DevOpsi ja DevSecOpsi tugi
Eelised:
- Minimeerib arendajate kontekstivahetust
- Parandab koostööd ja suhtlemist
- Kiirendab tarkvara arendusprotsessi
- Võimaldab tarkvara turvalist kohaletoimetamist
AI elluviimise tegevuskava
Kasutusjuhend annab teekaardi tehisintellekti edukaks kasutuselevõtuks ettevõtete insenerimeeskondades. Selles kirjeldatakse AI-s, pilves ja turvalisuses navigeerimise strateegiaid. Käsiraamat rõhutab platvormipõhise lähenemisviisi olulisust ja pakub juhiseid tehisintellektiga töötavate tööriistade ja töövoogude võimendamiseks väljakutsete ületamiseks.
Toote kasutusjuhised
1. jagu: Alustamine
Tehisintellektil töötava arendajaplatvormiga alustamiseks toimige järgmiselt.
- Veenduge, et teie süsteem vastab miinimumnõuetele (määratletud süsteeminõuete jaotises).
- Laadige platvorm alla ja installige ametlikult webkoht või määratud allikas.
- Looge konto või logige sisse oma olemasolevate mandaatidega.
- Tutvuge platvormi liidese ja navigeerimisega.
2. jaotis: AI-põhine arendus
Kui olete platvormi seadistanud, võite hakata kasutama tehisintellektil põhinevaid arendustööriistu. Tehke järgmist.
- Avage platvormi pakutav integreeritud arenduskeskkond (IDE).
- Tutvuge tehisintellekti kodeerimise abifunktsioonidega, nagu koodisoovitused ja automaatne täitmine.
- Kasutage kodeerimisprotsessi kiirendamiseks tehisintellekti toega koodi genereerimise võimalusi.
- Katsetage platvormi AI-põhiste töövoogudega erinevate seadmete jaokstages tarkvaraarenduse elutsüklist.
3. jagu: Koostöö ja turvalisus
Platvorm seab esikohale koostöö ja turvalisuse. Nende funktsioonide maksimaalseks kasutamiseks järgige neid juhiseid.
- Kutsuge meeskonnaliikmeid oma projektidega liituma ja looma koostöökeskkonda.
- Kasutage platvormi sisseehitatud suhtluskanaleid sujuvaks koostööks ja teadmiste jagamiseks.
- Veenduge, et tundliku teabe kaitsmiseks on seadistatud õiged juurdepääsu juhtelemendid ja load.
- Värskendage ja parandage platvormi regulaarselt, et saada kasu uusimatest turvatäiustustest.
KKK-d
- K: Mis kasu on tehisintellektil töötava arendajaplatvormi kasutamisest ettevõtete insenerimeeskondade jaoks?
- A: eelised hõlmavad konteksti vahetamise minimeerimist, koostöö tõhustamist, tarkvaraarenduse kiirendamist ja tarkvara turvalise tarnimise võimaldamist.
- K: Kuidas saab tehisintellekt tarkvaraarenduse elutsüklit ettevõtte keskkondades ümber kujundada?
- A: Tehisintellekt võib täiustada arendusprotsessi, lühendada kodeerimisaega ja parandada üldist tõhusust ettevõtte keskkondades.
- K: Kas platvorm saab integreerida olemasolevate arendustööriistade ja teenustega?
- A: Jah, platvorm on loodud integreeruma populaarsete arendustööriistade ja -teenustega, et tagada sujuv töövoog.
Eessõna
Tarkvaraarendustööstus on jõudnud generatiivse AI (tehisintellekti) arengus pöördelise tähtsusega verstaposti. Kuigi suur osa maailmast on selle tehnoloogia ja selle kasutusjuhtumitega maadelnud, selgus ühes GitHubi uuringus, et 92% arendajatest ütles, et nad kasutasid 2023. aasta alguses juba generatiivseid AI-kodeerimistööriistu nii töö ajal kui ka väljaspool seda. See näitab, et arendajad on kiired tehisintellekti eeliste omaksvõtmist oma tarkvaraehingutes, sageli enne, kui organisatsioonid on mõelnud, kuidas tehisintellekti kõige paremini rakendada insenerimeeskondade vahel.
Viimati pidi tarkvaratööstus sellises mahus muudatuste juhtimist juurutama DevOpsi kui arendusmetoodika kasutuselevõtuga üle kümne aasta tagasi. Praegu on tööstuses käes veelahe, kus arendajate tööriistaketid arenevad tehisintellekti laialdase kättesaadavuse tõttu kiiremini kui kunagi varem – ühes Gartneri uuringus leiti isegi, et 80. aastal toodab 2026% koodist AI.
Kuna tehisintellekti tööriistad arenevad edasi, seisavad insenerijuhid silmitsi maailmaga, kus tehisintellekt on kaasatud palju suuremasse tarkvaraarenduse elutsüklisse (SDLC). Niisiis, kuidas peaksid ettevõtete insenerijuhid mõtlema AI muutuvale rollile tarkvaraarenduses ja tagama, et meeskonnad on valmis tarnima kvaliteetset ja turvalist tarkvara ulatuslikult?
Selles juhendis uurime parimaid tavasid tehisintellektil põhineva tarkvaraarenduse kasutuselevõtuks ettevõtete insenerimeeskondades ja eeliseid, mis kaasnevad teie tehnikakogumi ühendamisega ühe AI-toega platvormiga.
AI-põhised arendajaplatvormid
AI-toega arendajaplatvormide arenevad võimalused
Siin on kiire pilk mõningatele kaasaegsete AI-toega tööriistade võimalustele.
- Koodi automaatne täitmine soovitab ja viib automaatselt lõpule koodilõigud või käsud, kui arendaja tipib tõhususe suurendamiseks ja vigade vähendamiseks.
- Koodi genereerimise tööriistad toodavad automaatselt lähtekoodi või dokumentatsiooni eelmääratletud mallide põhjal, mis lõppkokkuvõttes lihtsustab ja kiirendab arendusprotsessi.
- Koodianalüüsi tehisintellekti tööriistad võimendavad masinõppe tehnikaid, et mõista, tõlgendada ja pakkuda kvaliteedi tagamise eesmärgil tarkvarakoodist ülevaadet. NäiteksampAI-tööriistad saavad hinnata koodide ühilduvust erinevate platvormide, raamistike või teekide vahel, et tagada tarkvarakomponentide tõrgeteta koos töötamine.
- Koodi taastamise tööriistad analüüsivad ja struktureerivad koodi automaatselt, et parandada selle loetavust, hooldatavust ja üldist kvaliteeti.
- Veatuvastust saab kasutada, et tuvastada ja esile tuua vead või vead koodis arendusfaasis, mis aitab arendajatel toota usaldusväärsemat ja tugevamat tarkvara.
- AI-toega rakenduste turbetestimine, mis kasutab koodi iseseisvaks analüüsimiseks, haavatavuste tuvastamiseks ja parandussoovituste genereerimiseks masinõpet, võib muuta seda, kuidas arendajad loovad turvalisi rakendusi algusest peale – ja muuta radikaalselt traditsioonilist "nihuta vasakule" määratlust.
- Koostöökodeerimist saab soodustada AI-toega tarkvaraarendustööriistadega, pakkudes intelligentseid koodisoovitusi, automatiseerides rutiinseid ülesandeid ja pakkudes reaalajas ülevaadet, mis suurendab suhtlust ja tootlikkust jagatud projektidega tegelevate arendajate vahel.
- AI-toega tarkvaraarendustööriistad saavad kasutada inimkeele mõistmiseks ja tõlgendamiseks loomuliku keele töötlemist, mis võimaldab arendajatel suhelda tööriistadega loomuliku keele käskude, päringute või kommentaaride abil ning hõlbustab arendusprotsessis intuitiivsemat ja tõhusamat suhtlust.
Unikaalsed väljakutsed
Ainulaadsed väljakutsed tehisintellekti kasutuselevõtul tarkvaraarenduses ettevõtte tasandil
Amid extensive changes in technology driven by generative AI and increasingly complex codebases, coupled with legacy applications, more and more engineering leaders recognize they need a new approach to deliver innovative, secure software fast and at scale. Traditional development and DevOps platforms are not as well-suited for the fast-evolving demands of AI-powered development. That’s especially true when it comes to the combination of platform engineering, operational management, and developer experience. Current technology stacks and platforms are meant to support DevOps and DevSecOps teams while tacking on novel AI-powered capabilities—but these tools and capabilities often don’t work smoothly together.
See võib põhjustada:
- Lahtine kogemus arendus-, turva- ja operatsioonimeeskondadele.
- Väljakutsed, nagu suhtlemishäired, suurenenud tehnilised ja turvaprobleemid, tohutu hulk tehnoloogiaid ja läbipaistmatud tegevuskulud.
- Vähenenud tootlikkus, nõrgem turvalisus, viivitatud turule jõudmise aeg ja sellest tulenevalt negatiivne mõju organisatsiooni finantstulemustele.
Nende lõksude vältimiseks võivad organisatsioonid pöörduda AI-põhiste arendajaplatvormide poole, millel on sisseehitatud tööriistakomplektid ja töövood. Peamised eesmärgid on minimeerida arendajate vajadust erinevate kontekstide vahel liikuda; tõhustada koostööd erinevate meeskondade vahel; ja kõrvaldada takistused, mis takistavad tarkvara arendamist, laiendamist ja turvalist tarnimist.
Kuidas tehisintellekt ettevõtte tarkvara ümber kujundab
Kuidas AI kujundab ümber ettevõtte tarkvaraarenduse elutsükli
Alates populaarsete AI-toega tööriistade GitHub Copilot kui IDE laienduse ja OpenAI ChatGPT esmakordsest turuletoomisest on uuenduste tempo ja kiire iteratsioon kogu tehnoloogiatööstuses generatiivse AI ümber olnud silmatorkav. AI kodeerimistööriistad soovitasid kunagi ainult koodiridu ja -plokke. Nüüd laiendatakse neid kogu SDLC-le.
Mõned ettevõtete keskkondade insenerijuhid, kes olid varakult kasutusele võtnud, on juba näinud, millist mõju avaldab AI nende arendusmeeskondadele. Näiteks Mercado Libre'il on rohkem kui 9,000 arendajat, kes kasutavad GitHub Copilot'i ja on kvantifitseerinud, et inseneridel on AI-ga koodi kirjutamiseks kuluv aeg 50% vähenenud. Ja kuna need tööriistad arenevad, et katta rohkem arendajakogemust, on neid tööriistu SLDC-s võimalik kasutada – ja praegu kasutatakse – väga palju. Parimad tehisintellekti tööriistad ja platvormid on varustatud integreeritud võimalustega ja töövoogudega, mis vähendavad konteksti vahetamist, soodustavad koostööd ja eemaldavad töötõkked. Lihtsamalt öeldes hõlbustavad need tööriistad arendajatel koodi kirjutamist, turvalisust ja edastamist, tehes samal ajal tõhusamat koostööd kolleegidega, aidates selgitada olemasolevaid koodibaase, otsuste logisid ja organisatsiooni dokumentatsiooni. Lühidalt öeldes kujundab tehisintellekt ümber seda, kuidas tarkvara ettevõtte keskkondades tehakse – ja insenerijuhid näevad juba sellest kasu. Näiteks siin on endineampKuidas tehisintellekt – ja konkreetselt GitHubi platvorm – saavad täiustada SDLC iga osa:
- Planeerimine. SDLC planeerimisfaasis saab tehisintellekt aidata toote- ja arendusmeeskondadel turu-uuringuid läbi viia, ideid genereerida, võimalikke riske hinnata ja ennustavat analüüsi pakkuda. Näiteks GitHub Copilot võib aidata kiirendada tarkvaraarendust planeerimiseltage soovitades koodilõike, kui arendajad kirjeldavad oma ideid loomulikus keeles.
- Lahenduse disain. Integreerides tehisintellekti lahenduse kavandamise faasi, saavad arendusmeeskonnad saada kasu intelligentsetest ülevaadetest võimalike lahenduste kohta, saada soovitusi alternatiivsete lahenduste kohta, automatiseerida rutiinseid ülesandeid, nagu turvaaukude filtreerimine, ja tõhustada koostööd, andes inseneridele juurdepääsu lahenduste kiiremale arendamisele. See viib lõpuks tõhusama ja kasutajasõbralikuma tarkvarakujunduseni. GitHubi arendajaplatvorm aitab arendajaid lahenduse kavandamise faasis, pakkudes disaini jaoks versioonikontrolli files, tehisintellekti loodud lahendussoovitused, lihtne juurdepääs olemasolevatele lahendustele ja dokumentatsioonile tehisintellektil põhineva otsingu kaudu, rohkem koostööle suunatud töövooge ja tsentraliseeritud platvorm probleemide jälgimiseks.
- Kodeerimine ja arendus. Kodeerimise või arendusfaasis peavad arendajad tõlkima süsteemi disaini spetsifikatsioonid tegelikuks koodiks. On oluline, et arendajad järgiksid puhta, hooldatava ja tõhusa koodi kirjutamise parimaid tavasid ning tehisintellekti tööriistad, nagu GitHub Copiloti vestlusfunktsioon, võivad selles protsessis abiks olla, võimaldades arendajatel esitada küsimusi koodi kvaliteedi, koodibaasi olemasoleva koodi toimimise ja silumise kohta. või otsige lahendusi otse oma IDE-st. Lisaks saab GitHub Copilot kasutada teie koodibaasi täielikku konteksti, et pakkuda isikupärastatud tulemusi kogu arendaja töövoo ulatuses.
- Testimine. Parimad tehisintellekti tööriistad aitavad automatiseerida testjuhtumite genereerimist, analüüsida suuri andmekogumeid, tuvastada võimalikke vigu ja turvaauke ning suurendada üldist testi katvust, avades tõmbetaotlused automaatselt täiendavate soovitatud testidega. GitHubi kood reviewNäiteks võib SDLC testimisetapis aidata, võimaldades nii kvaliteedikontrolli- kui ka insenerimeeskondadel teha koostöödview ja analüüsida testskripte, mis mitte ainult ei taga koodi kvaliteeti, vaid
võib aidata tuvastada võimalikke probleeme või täiustusi. Need tööriistad võivad täiendada ka staatilisi rakenduste turbe testimise lahendusi (SAST). Näiteks GitHub Advanced Securityl on automatiseeritud turvakontrollid, mida käitatakse iga tõmbamistaotlusega, mis tõstab arenduse töövoo kontekstis esile probleemid, nii et haavatavused parandatakse minutite, mitte kuude jooksul. - Kasutuselevõtt. Juurutamise ajal võib AI aidata protsessi lihtsustada, haldades väljalaskehaldust, ennustades võimalikke jõudlusprobleeme ja optimeerides infrastruktuuri. Samuti kiirendab see protsessi ja tagab usaldusväärsuse automaatsete kontrollide abil, mis vähendab käsitsi pingutuse vajadust.
- Hooldus ja tugi. Tarkvara vajab pidevat hooldust, et tagada selle toimivus, ning arendajad väljastavad perioodiliselt tarkvara paigad ja värskendused, et parandada tarkvara vigu ja lahendada turvaprobleeme. AI võib aidata meeskondadel probleeme ennetavamalt tuvastada ja lahendada, analüüsides ajaloolisi andmeid ja mustreid, ennustades võimalikke süsteemitõrkeid ja automatiseerides rutiinseid hooldustoiminguid. Lisaks võivad AI-toega kodeerimisriistad aidata inseneridel töötada pärandrakenduste ja koodibaasidega, hõlbustades koodi ümberkujundamist – või koodi muutmist keeles, mis ei pruugi neile nii tuttav olla.
Platvormi kasutamise eelised
Platvormipõhise lähenemisviisi eelised tehisintellektile
Platvormipõhine lähenemine hõlmab tehisintellekti integreerimist otse ühtsesse tarkvaraplatvormi, selle asemel, et tugineda eraldiseisvatele AI-lahendustele, et integreerida tehisintellekti võimalused sujuvalt olemasolevasse arendus-, koostöö- või töövoogudesse. Selle tulemuseks on tehisintellektil põhinev arendajaplatvorm, mis toetab teie meeskondi alates planeerimisest kuni juurutamiseni ja edasi.
GitHub knows a platform-first approach provides a unified ecosystem where AI capabilities can help developers, and, in turn, offer business benefits around time savings, cost savings, a more secure end product, and faster time to market, increasing overall developer—and organizational—productivity and satisfaction. In addition to those benefits, a platform-first strategy:
- Ehitab AI otse kogu SDLC-sse. Selle asemel, et lisada oma tehnoloogiavirnale veel üks tööriist, tähendab platvormipõhine lähenemine, et tehisintellekt on täielikult kujundatud arendajaplatvormiks, mis toetab teid arendusprotsessi igal etapil.
- Vähendab konteksti vahetamist. Ühendades teie tööriistad tsentraliseeritud platvormil, saavad arendajad hõlpsasti juurde pääseda toodetele, mida nad vajavad, et hoida neid tootlikuna ja voolus püsida.
- Pakub kohandatud kogemust. NäiteksampGitHub Enterprise'iga pääseb AI juurde teie organisatsiooni andmetele ja koodibaasile, et luua isikupärastatud soovitusi ja vastuseid päringutele ning loomuliku keele viipadele, mis on seotud teie dokumentatsiooni ja koodiga.
- Tugevdab teie turvahoiakut. AI integreerimine ühtsesse platvormi võimaldab teil rakendada järjekindlaid protokolle kogu oma ökosüsteemis, et vähendada haavatavust ja luua tugevam kaitse võimalike ohtude vastu.
Tegevuskava kasutuselevõtuks
Teekaart tehisintellekti rakendamiseks ettevõtete insenerimeeskondades
Keset tehisintellekti kodeerimistööriistade uuenduste ja arengu kiiret tempot on insenerijuhtide jaoks ülioluline mõista, millised tooted ja platvormid on ettevõtte jaoks valmis ning kuidas teha otsuseid selle kohta, kus, millal ja kuidas neid tööriistu ulatuslikult kasutusele võtta ja kasutusele võtta.
GitHubis nõustame sageli ettevõtteid ja kliente tehisintellekti kodeerimise tööriistade kasutuselevõtu parimate tavade osas. See laguneb sageli struktureeritud lähenemisviisiks, mis võtab arvesse kõnealuse organisatsiooni jaoks ainulaadseid tegureid ja keskkondi.
Siin on tegevuskava, kuidas seda kaaluda:
- Hinnake oma organisatsiooni vajadusi ja eesmärke. Insenerijuhid peavad täpselt määratlema ja mõistma AI-tööriistade rakendamise konkreetseid eesmärke, nagu tootlikkuse, koodikvaliteedi või turvalisuse parandamine, ja seda, kuidas need tööriistad saavad aidata neil põhieesmärke saavutada.
- Muutke meeskonna koostöö parandamine oma põhjatäheks. Nende tööriistade rakendamine peab toimuma meeskonnatööna ja hõlmab sageli kultuurilisi nihkeid. Seetõttu on uute töövoogude väljanägemise otsustamisprotsessi ülioluline kaasata peamised sidusrühmad, nagu silmapaistvad arendajad, meeskonnajuhid ja insenerijuhid. Samuti on oluline edendada avatud suhtlust nii tehisintellekti tööriistade eeliste kui ka väljakutsete kohta, et meeskonnad oleksid valmis nende eeliseid ära kasutama.
- Investeeri koolitusse ja sisseelamisse. Tagamaks, et meeskonnaliikmetel on nende tööriistade tõhusaks kasutamiseks vajalikud oskused, ning vähendada tehnilist võlga, peaksid juhid pakkuma insenerimeeskondadele koolitusi ja koolitusi, et nad saaksid platvormil navigeerida. AI-toega kodeerimistööriistade ja arendajaplatvormide juhtivad pakkujad pakuvad sageli sisseelamiskursusi. GitHubis teeme sageli koostööd oma emaettevõtte Microsoftiga, et arendada kõike alates videoressurssidest kuni dokumentatsiooni ja abistavate juhenditeni.
- Alustage väikeselt pilootmeeskondade ja -projektidega. Iga kord, kui võtate kasutusele uue arendaja tööriista või platvormi, on kõige parem alustada väikesest – ja see ei erine AI-põhise tarkvaraarendusega. GitHubis nõustame sageli ettevõtteid
alustada väikesemahuliste pilootprojektide ja meeskondadega, et testida tehisintellekti tööriistade tõhusust ning teha kindlaks kõik väljakutsed ja eelised enne tööriistade laiemale organisatsioonile kasutuselevõttu. - Tagasiside tsüklid. Juhid peaksid looma tagasisideahelaid, et koguda insenerimeeskondadelt sisendit ja soovitusi, ning kasutama seda tagasisidet töövoogude pidevaks hindamiseks ja veendumaks, et tehisintellekti tööriistad vastavad muutuvatele vajadustele.
- Integreerige AI olemasolevatesse töövoogudesse. GitHubis leiame, et parimad tehisintellekti tööriistad sobivad olemasolevatesse arendaja töövoogudesse – see tähendab, et arendajatel on vähem vajadust uut töövoogu õppida kui olemasolevate töövoogude läbilaskevõimet suurendada. Insenerijuhtide jaoks on oluline tagada, et nende arendajad püsiksid voolus ja väldiksid konteksti vahetamist, mistõttu on oluline strateegiliselt valida õiged tehisintellekti tööriistad ja platvorm, mis sobivad sujuvalt väljakujunenud protsessidega.
- Andmete privaatsuse ja turvalisuse tagamiseks hinnake tööriistu rangelt. Kiiresti areneva tehisintellekti kodeerimistööriistade valdkonnas on hädavajalik küsida müüjatelt teavet
andmete privaatsus- ja turvastandardid, mille järgi nad on oma tööriistad välja töötanud. Lisaks on oluline oma meeskondades tehisintellekti tööriistade kasutamisel tegelda probleemidega ning määrata nende tööriistade kasutamisele organisatsioonipoliitika ja juhtimisstandardid (st tagada, et teie arendajad kasutaksid sanktsioneeritud tööriistu, mitte Internetis vabalt saadaolevaid tööriistu). - Jälgige tootlikkuse kasvu ja organisatsiooni tulemuslikkust. Sarnaselt jälgitavusse investeerimisega peaksid insenerijuhid eelistama investeeringuid
lahendustes, mis jälgivad tehisintellekti tööriistade jõudlust ja mõju insenerimeeskondade tootlikkusele ja koodikvaliteedile. See peaks hõlmama kvantitatiivsete andmete hindamist tõmbepäringute, koodi edastamise kiiruste, juurutuskiiruste ja muu kohta. Insenerijuhid peaksid samuti otsima
et hinnata arendajate uuringute kaudu kvantitatiivset kasu, et mõista, kuidas arendajad nende tööriistade kasutamisesse suhtuvad. - Alustage väikeselt ja suurendage kogu arendaja töövoogu. Korrake ülaltoodud punkti: AI-ga on oluline alustada väikesest ja keskenduda SDLC üksikutele osadele. See võib tähendada, et alustate oma inseneride IDE-des tehisintellekti kodeerimistööriistaga, et alustada teiste rakenduste (nt teie dokumentatsioonis, versioonihalduslahenduses või muul viisil) katsetamisel väikeste inimrühmadega. Lühidalt öeldes peaks juhtkond kavandama tehisintellekti kasutuselevõtu juba täna, samas ootama ka seda, kuidas AI tööriistu oma organisatsioonis üha enam SDLC-sse laiendada.
Looge dokumentatsiooni ja parimate tavade abil välja oma sisemiste allikate kultuur. Tehisintellekti kodeerimise tööriistade eeliste maksimeerimiseks peaksid insenerijuhid julgustama oma meeskondi looma dokumentatsiooni, standardiseerima protsesse ja hankima või avalikustama spetsiifilist koodi, lahendusi ja parimaid tavasid, et arendajad saaksid seda AI otsingutööriistade abil kasutada. teave IDE-s ja väljaspool seda. Aktiivne sisemiste allikate kultuur aitab organisatsioonidel võita täna ja homme, kuna AI kodeerimistööriistad võivad aidata arendajatel leida teavet traditsioonilistest vahenditest kiiremini ja neil on õige sisu, et keskenduda kõige olulisemale: suurepärase tarkvara loomisele. Keskenduge pidevale täiustamisele. Kuna tehisintellekti lahendused arenevad kiiresti ja arenevad, jätkavad müüjad ja platvormide pakkujad nende tööriistade kasutamist – ja seetõttu on ülioluline olla kursis ja hinnata, milliseid parandusi saab olemasolevates protsessides ja tulevastes töövoogudes teha.
Looge AI-sõbralik kultuur, mis annab arendajatele kontrolli. Mõned arendajad võivad olla mures, et AI muudab nende rollid üleliigseks, kuid see ei saa olla tõest kaugemal. Ajalooliselt stagtootlikkuse määrad ja globaalne shortagTehisintellekt on valmis aitama arendajatel kiiremini tarkvara luua, uutes koodibaasides navigeerida, tööoskusi täiendada ja tõhusamalt koostööd teha. Seetõttu on oluline insenerimeeskondades AI kasutamisega seotud innovatsiooni- ja õppimiskultuuri julgustada.
See ettevõtete insenerimeeskondade AI tegevuskava ei ole kontrollnimekiri – see on strateegiline juhend, mis aitab teil mõelda, kuidas tehisintellekti sujuvalt oma töövoogudesse integreerida. See kõik seisneb tehisintellekti tööriistade kooskõlla viimises teie organisatsiooni jaoks kõige olulisemate asjadega, koostöökultuuri edendamisega ja teie meeskonna õigete oskustega. Kuna AI maastik areneb pidevalt, pidage meeles, et see ei tähenda ainult uue tehnoloogia kasutuselevõttu. See seisneb keskkonna loomises, kus teie arendajad saavad kiiremini areneda, uuendusi teha ja fantastilist tarkvara luua.
Võtke see endaga kaasa
Tarkvaraarenduse tööstus on jõudnud punkti, kus tehisintellekt on selle täielikult muutnud. Ja tehisintellekti arendamise ainulaadsed omadused, sealhulgas selle keerukad töövood, ressursinõudlus, mitmekesised tööriistaahelad ja koostöö olemus, nõuavad platvorme, mis on nende väljakutsete lahendamiseks spetsiaalselt loodud.
Tutvuge GitHubiga
GitHub on enam kui 100 miljoni arendaja koduks maailma kõige usaldusväärsem ja vastuvõetud tehisintellektil põhinev arendajaplatvorm, mis annab organisatsioonidele võimaluse luua, turvata ja tarnida tarkvara kiiremini, et avada ulatuslik innovatsioon. Meie kõikehõlmav platvorm integreerib ettevõtte tasemel tööriistu, nagu CI/CD, automatiseerimine, rakenduste turvatestid, pilvearenduskeskkonnad, koostöötööriistad ja tehisintellektil töötavad kodeerimistööriistad, et hõlbustada turvalise tarkvara kiiret tarnimist. Lisaks ühildub see kõigi pilveteenuse pakkujatega, nii et kasutajad saavad oma tarkvara tarnimist enesekindlalt skaleerida, ilma tuttavlikkust ohverdamata.
Järeldus
"Näeme, et GitHubi platvorm areneb pidevalt uute funktsioonidega, mis on väga kasulikud. Hiljuti on selge võitja GitHub Copilot, kus oleme oma meeskondadega läbi viidud katsetest näinud hämmastavaid tulemusi.
Lucia Brizuela // Mercado Libre'i vanemtehniline direktor Et alustada tehisintellektiga ulatuslikku uuenduste avamist, proovige siin tasuta GitHub Enterprise'i.
Kaaspiloot
GHAS-i võrdlus CTA DEMO leht Hinnakujundus Tasuta prooviversioon Seotud sisu
Järgmised sammud
- Lisateave GitHub Enterprise'i kohta
- Viige GitHub Copilot proovilennule
- Taotlege GitHub Enterprise'i demo
- Seadistage oma GitHub Enterprise Cloudi prooviversioon
Ülemaailmse kaasamisprogrammi juurdepääsetavuse juhend ja kontroll-loend
Dokumendid / Ressursid
 |
GitHub Kuidas ettevõtete insenerimeeskonnad saavad AI tarkvara edukalt kasutusele võtta [pdfKasutusjuhend Kuidas ettevõtete insenerimeeskonnad saavad AI tarkvara edukalt kasutusele võtta, ettevõtete insenerimeeskonnad saavad AI tarkvara edukalt kasutusele võtta, insenerimeeskonnad saavad edukalt kasutusele võtta AI tarkvara, meeskonnad saavad edukalt vastu võtta AI tarkvara, saavad edukalt vastu võtta AI tarkvara, saavad edukalt kasutusele võtta AI tarkvara, tarkvara Tarkvara, tarkvara |
