Το GitHub Πώς οι Ομάδες Μηχανικής Επιχειρήσεων μπορούν να υιοθετήσουν με επιτυχία λογισμικό AI

Πληροφορίες προϊόντος

Το εν λόγω προϊόν είναι μια πλατφόρμα προγραμματιστών με τεχνητή νοημοσύνη, σχεδιασμένη για ομάδες μηχανικών επιχειρήσεων. Προσφέρει δυνατότητες πλοήγησης στο AI, στο Cloud και ασφάλεια στην ανάπτυξη λογισμικού. Η πλατφόρμα στοχεύει να προσφέρει καινοτόμο, ασφαλές λογισμικό γρήγορα και σε κλίμακα, αξιοποιώντας τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης και πολύπλοκες βάσεις κωδικών.

Βασικά Χαρακτηριστικά:

• Εργαλεία ανάπτυξης με τεχνητή νοημοσύνη
• Ικανότητες μηχανικής πλατφόρμας και επιχειρησιακής διαχείρισης
• Βελτιωμένη συνεργασία μεταξύ διαφορετικών ομάδων
• Ενσωματωμένα σύνολα εργαλείων και ροές εργασίας
• Υποστήριξη για DevOps και DevSecOps

Οφέλη:

• Ελαχιστοποιεί την εναλλαγή περιβάλλοντος για προγραμματιστές
• Βελτιώνει τη συνεργασία και την επικοινωνία
• Επιταχύνει τη διαδικασία ανάπτυξης λογισμικού
• Επιτρέπει την ασφαλή παράδοση λογισμικού

Οδικός χάρτης για την επιχειρησιακή τεχνητή νοημοσύνη

Το εγχειρίδιο χρήστη παρέχει έναν οδικό χάρτη για την επιτυχή υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης σε ομάδες μηχανικών επιχειρήσεων. Περιγράφει στρατηγικές για την πλοήγηση στην τεχνητή νοημοσύνη, το Cloud και την ασφάλεια. Το εγχειρίδιο υπογραμμίζει τη σημασία της προσέγγισης για πρώτη φορά στην πλατφόρμα και προσφέρει καθοδήγηση σχετικά με τη μόχλευση εργαλείων και ροών εργασίας που τροφοδοτούνται από AI για να ξεπεραστούν οι προκλήσεις.

Οδηγίες χρήσης προϊόντος

Ενότητα 1: Ξεκινώντας

Για να ξεκινήσετε με την πλατφόρμα προγραμματιστών που υποστηρίζεται από AI, ακολουθήστε αυτά τα βήματα:

1. Βεβαιωθείτε ότι το σύστημά σας πληροί τις ελάχιστες απαιτήσεις (που καθορίζονται στην ενότητα απαιτήσεις συστήματος).
2. Κατεβάστε και εγκαταστήστε την πλατφόρμα από την επίσημη webτοποθεσία ή καθορισμένη πηγή.
3. Δημιουργήστε έναν λογαριασμό ή συνδεθείτε με τα υπάρχοντα διαπιστευτήριά σας.
4. Εξοικειωθείτε με τη διεπαφή και την πλοήγηση της πλατφόρμας.

Ενότητα 2: Ανάπτυξη με τεχνητή νοημοσύνη

Αφού ρυθμίσετε την πλατφόρμα, μπορείτε να αρχίσετε να αξιοποιείτε τα εργαλεία ανάπτυξης που υποστηρίζονται από AI. Δείτε πώς:

1. Ανοίξτε το ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης (IDE) που παρέχεται από την πλατφόρμα.
2. Εξερευνήστε τις λειτουργίες βοήθειας κωδικοποίησης AI, όπως προτάσεις κώδικα και αυτόματη συμπλήρωση.
3. Χρησιμοποιήστε τις δυνατότητες δημιουργίας κώδικα που τροφοδοτείται από AI για να επιταχύνετε τη διαδικασία κωδικοποίησης.
4. Πειραματιστείτε με τις ροές εργασιών της πλατφόρμας που βασίζονται σε AI για διαφορετικά stagτου κύκλου ζωής ανάπτυξης λογισμικού.

Ενότητα 3: Συνεργασία και ασφάλεια

Η πλατφόρμα δίνει προτεραιότητα στη συνεργασία και την ασφάλεια. Ακολουθήστε αυτές τις οδηγίες για να αξιοποιήσετε στο έπακρο αυτές τις δυνατότητες:

1. Προσκαλέστε μέλη της ομάδας να συμμετάσχουν στα έργα σας και δημιουργήστε ένα περιβάλλον συνεργασίας.
2. Χρησιμοποιήστε τα ενσωματωμένα κανάλια επικοινωνίας της πλατφόρμας για απρόσκοπτη συνεργασία και ανταλλαγή γνώσεων.
3. Βεβαιωθείτε ότι έχουν ρυθμιστεί κατάλληλα στοιχεία ελέγχου πρόσβασης και άδειες για την προστασία ευαίσθητων πληροφοριών.
4. Ενημερώνετε και επιδιορθώνετε τακτικά την πλατφόρμα για να επωφεληθείτε από τις πιο πρόσφατες βελτιώσεις ασφαλείας.

Συχνές ερωτήσεις

• Ε: Ποια είναι τα οφέλη από τη χρήση μιας πλατφόρμας προγραμματιστών με τεχνητή νοημοσύνη για ομάδες μηχανικών επιχειρήσεων;
  • A: Τα οφέλη περιλαμβάνουν την ελαχιστοποίηση της εναλλαγής περιβάλλοντος, την ενίσχυση της συνεργασίας, την επιτάχυνση της ανάπτυξης λογισμικού και την ενεργοποίηση της ασφαλούς παράδοσης λογισμικού.
• Ε: Πώς μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να αναδιαμορφώσει τον κύκλο ζωής ανάπτυξης λογισμικού σε εταιρικά περιβάλλοντα;
  • A: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξορθολογίσει τη διαδικασία ανάπτυξης, να μειώσει τον χρόνο κωδικοποίησης και να βελτιώσει τη συνολική απόδοση σε εταιρικά περιβάλλοντα.
• Ε: Μπορεί η πλατφόρμα να ενσωματωθεί με υπάρχοντα εργαλεία και υπηρεσίες ανάπτυξης;
  • A: Ναι, η πλατφόρμα έχει σχεδιαστεί για να ενσωματώνεται με δημοφιλή εργαλεία και υπηρεσίες ανάπτυξης για να παρέχει μια απρόσκοπτη ροή εργασίας.

Πρόλογος

Η βιομηχανία ανάπτυξης λογισμικού έχει φτάσει σε ένα κομβικό ορόσημο στην εξέλιξη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης (τεχνητή νοημοσύνη). Ενώ μεγάλο μέρος του κόσμου έχει αντιμετωπίσει αυτήν την τεχνολογία και τις περιπτώσεις χρήσης της, μια έρευνα από το GitHub διαπίστωσε ότι το 92% των προγραμματιστών δήλωσαν ότι χρησιμοποιούν ήδη παραγωγικά εργαλεία κωδικοποίησης AI τόσο εντός όσο και εκτός εργασίας στις αρχές του 2023. Αυτό δείχνει ότι οι προγραμματιστές είναι γρήγορα ενστερνίζονται τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στις εκδόσεις λογισμικού τους, συχνά προτού οι οργανισμοί εξετάσουν τον καλύτερο τρόπο λειτουργίας της τεχνητής νοημοσύνης σε ομάδες μηχανικών.

Η τελευταία φορά που η βιομηχανία λογισμικού χρειάστηκε να εφαρμόσει τη διαχείριση αλλαγών σε αυτήν την κλίμακα ήταν με την εισαγωγή του DevOps ως μεθοδολογίας ανάπτυξης πριν από μια δεκαετία. Τώρα, ο κλάδος βρίσκεται σε μια στιγμή ορόσημο όπου οι αλυσίδες εργαλείων προγραμματιστών εξελίσσονται ταχύτερα από ποτέ με την ευρεία διαθεσιμότητα της τεχνητής νοημοσύνης - μια μελέτη της Gartner διαπίστωσε μάλιστα ότι το 80% του κώδικα θα παραχθεί από την τεχνητή νοημοσύνη το 2026.

Καθώς τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζουν να εξελίσσονται, οι ηγέτες της μηχανικής αντιμετωπίζουν τώρα έναν κόσμο όπου η τεχνητή νοημοσύνη εγχέεται σε πολύ μεγαλύτερο μέρος του κύκλου ζωής ανάπτυξης λογισμικού (SDLC). Λοιπόν, πώς πρέπει να σκεφτούν οι ηγέτες της μηχανικής επιχειρήσεων τον εξελισσόμενο ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη λογισμικού και να διασφαλίσουν ότι οι ομάδες είναι έτοιμες να αποστέλλουν υψηλής ποιότητας, ασφαλές λογισμικό σε κλίμακα;

Σε αυτόν τον οδηγό, θα διερευνήσουμε τις βέλτιστες πρακτικές για την υιοθέτηση της ανάπτυξης λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη σε ομάδες επιχειρησιακών μηχανικών και τα οφέλη που προκύπτουν από την ενοποίηση της στοίβας τεχνολογίας σας με μια ενιαία πλατφόρμα που υποστηρίζεται από AI.

Πλατφόρμες προγραμματιστών με τεχνητή νοημοσύνη

Οι εξελισσόμενες δυνατότητες των πλατφορμών προγραμματιστών που υποστηρίζονται από AI

Ακολουθεί μια γρήγορη ματιά σε ορισμένες δυνατότητες των σύγχρονων εργαλείων που λειτουργούν με AI:

• Η αυτόματη συμπλήρωση κώδικα προτείνει και ολοκληρώνει αυτόματα αποσπάσματα κώδικα ή εντολές καθώς ο προγραμματιστής πληκτρολογεί για να βελτιώσει την αποτελεσματικότητα και να μειώσει τα σφάλματα.
• Τα εργαλεία δημιουργίας κώδικα παράγουν αυτόματα πηγαίο κώδικα ή τεκμηρίωση με βάση προκαθορισμένα πρότυπα, τα οποία τελικά απλοποιούν και επιταχύνουν τη διαδικασία ανάπτυξης.
• Τα εργαλεία AI ανάλυσης κώδικα αξιοποιούν τεχνικές μηχανικής εκμάθησης για την κατανόηση, την ερμηνεία και την παροχή πληροφοριών σχετικά με τον κώδικα λογισμικού για σκοπούς διασφάλισης ποιότητας. Για π.χampLe, τα εργαλεία AI μπορούν να αξιολογήσουν τη συμβατότητα κώδικα σε διαφορετικές πλατφόρμες, πλαίσια ή βιβλιοθήκες, για να διασφαλίσουν ότι τα στοιχεία λογισμικού λειτουργούν απρόσκοπτα μεταξύ τους.
• Τα εργαλεία αναδιαμόρφωσης κώδικα αναλύουν αυτόματα και αναδομούν τον κώδικα για να βελτιώσουν την αναγνωσιμότητα, τη δυνατότητα συντήρησης και τη συνολική ποιότητά του.
• Ο εντοπισμός σφαλμάτων μπορεί να αξιοποιηθεί για τον εντοπισμό και την επισήμανση σφαλμάτων ή ελαττωμάτων στον κώδικα κατά τη φάση ανάπτυξης, κάτι που βοηθά τους προγραμματιστές να παράγουν πιο αξιόπιστο και ισχυρό λογισμικό.
• Οι δοκιμές ασφαλείας εφαρμογών με τεχνητή νοημοσύνη, οι οποίες χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση για την αυτόνομη ανάλυση κώδικα, τον εντοπισμό τρωτών σημείων και τη δημιουργία προτάσεων αποκατάστασης, έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι προγραμματιστές δημιουργούν ασφαλείς εφαρμογές από την αρχή - και να μεταμορφώσουν ριζικά τον παραδοσιακό ορισμό του "shift left".
• Η συνεργατική κωδικοποίηση μπορεί να ενθαρρυνθεί με εργαλεία ανάπτυξης λογισμικού που υποστηρίζονται από AI, παρέχοντας έξυπνες προτάσεις κώδικα, αυτοματοποιώντας εργασίες ρουτίνας και προσφέροντας πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, που ενισχύουν την επικοινωνία και την παραγωγικότητα μεταξύ των προγραμματιστών που εργάζονται σε κοινά έργα.
• Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας μπορεί να χρησιμοποιηθεί από εργαλεία ανάπτυξης λογισμικού που υποστηρίζονται από AI για την κατανόηση και την ερμηνεία της ανθρώπινης γλώσσας, η οποία επιτρέπει στους προγραμματιστές να αλληλεπιδρούν με τα εργαλεία χρησιμοποιώντας εντολές, ερωτήματα ή σχόλια φυσικής γλώσσας και διευκολύνει την πιο διαισθητική και αποτελεσματική επικοινωνία στη διαδικασία ανάπτυξης.

Οι μοναδικές προκλήσεις

Οι μοναδικές προκλήσεις της λειτουργικότητας της AI στην ανάπτυξη λογισμικού σε επίπεδο επιχείρησης

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.

Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε:

• Μια αποσυνδεδεμένη εμπειρία για ομάδες ανάπτυξης, ασφάλειας και λειτουργίας.
• Προκλήσεις όπως η κακή επικοινωνία, οι αυξημένες τεχνικές και προκλήσεις ασφαλείας, ο συντριπτικός αριθμός τεχνολογιών και το αδιαφανές λειτουργικό κόστος.
• Μειωμένη παραγωγικότητα, ασθενέστερη θέση ασφάλειας, καθυστέρηση στην αγορά και, κατά συνέπεια, αρνητικές επιπτώσεις στην οικονομική απόδοση ενός οργανισμού.

Για να αποφύγουν αυτές τις παγίδες, οι οργανισμοί μπορούν να στραφούν σε πλατφόρμες προγραμματιστών που βασίζονται σε AI με ενσωματωμένα σύνολα εργαλείων και ροές εργασίας. Οι πρωταρχικοί στόχοι είναι η ελαχιστοποίηση της ανάγκης για τους προγραμματιστές να αλλάζουν μεταξύ διαφορετικών πλαισίων. ενίσχυση της συνεργασίας μεταξύ διαφορετικών ομάδων· και αφαιρέστε τα εμπόδια που εμποδίζουν την ανάπτυξη, την επέκταση και την ασφαλή παράδοση του λογισμικού.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει το εταιρικό λογισμικό

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τον κύκλο ζωής ανάπτυξης εταιρικού λογισμικού

Από την αρχική κυκλοφορία των δημοφιλών εργαλείων με τεχνητή νοημοσύνη GitHub Copilot ως επέκταση IDE και του ChatGPT του OpenAI, ο ρυθμός της καινοτομίας και της ταχείας επανάληψης σε ολόκληρη τη βιομηχανία τεχνολογίας γύρω από το γενετικό AI είναι εντυπωσιακός. Τα εργαλεία κωδικοποίησης AI κάποτε συνιστούσαν αποκλειστικά γραμμές και μπλοκ κώδικα. Τώρα, επεκτείνονται σε ολόκληρο το SDLC.

Ορισμένοι ηγέτες μηχανικής σε εταιρικά περιβάλλοντα, οι οποίοι υιοθέτησαν νωρίς, έχουν ήδη δει τον αντίκτυπο που έχει η τεχνητή νοημοσύνη στις ομάδες ανάπτυξής τους. Η Mercado Libre, για παράδειγμα, έχει περισσότερους από 9,000 προγραμματιστές που χρησιμοποιούν το GitHub Copilot και έχει ποσοτικοποιήσει μια μείωση 50% στον χρόνο που χρειάζονται οι μηχανικοί της για να γράψουν κώδικα με AI. Και καθώς αυτά τα εργαλεία εξελίσσονται για να καλύπτουν μεγαλύτερο μέρος της εμπειρίας των προγραμματιστών, υπάρχει μεγάλο εύρος όπου μπορούν να χρησιμοποιηθούν αυτά τα εργαλεία —και χρησιμοποιούνται— στο SLDC με εξαιρετικό αποτέλεσμα. Τα καλύτερα εργαλεία και πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης διαθέτουν ενσωματωμένες δυνατότητες και ροές εργασίας που μειώνουν την εναλλαγή περιβάλλοντος, ενισχύουν τη συνεργασία και αφαιρούν τα λειτουργικά εμπόδια. Με απλούστερους όρους, αυτά τα εργαλεία διευκολύνουν τους προγραμματιστές να γράφουν, να ασφαλίζουν και να παραδίδουν κώδικα, ενώ συνεργάζονται πιο αποτελεσματικά με τους συναδέλφους, βοηθώντας στην επεξήγηση των υπαρχουσών βάσεων κωδικών, αρχείων καταγραφής αποφάσεων και οργανωτικής τεκμηρίωσης. Εν ολίγοις, η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τον τρόπο κατασκευής του λογισμικού σε εταιρικά περιβάλλοντα - και οι ηγέτες της μηχανικής βλέπουν ήδη οφέλη. Για παράδειγμα, εδώ είναι ένας πρώηνampΔείτε πώς η τεχνητή νοημοσύνη —και συγκεκριμένα η πλατφόρμα GitHub— μπορεί να βελτιώσει κάθε τμήμα του SDLC:

• Σχεδίαση. Στη φάση σχεδιασμού του SDLC, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις ομάδες προϊόντων και ανάπτυξης να πραγματοποιήσουν έρευνα αγοράς, να δημιουργήσουν ιδέες, να αξιολογήσουν τον πιθανό κίνδυνο και να προσφέρουν προγνωστική ανάλυση. Το GitHub Copilot, για παράδειγμα, μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση της ανάπτυξης λογισμικού στο σχεδιασμόtagε, προτείνοντας αποσπάσματα κώδικα καθώς οι προγραμματιστές περιγράφουν τις ιδέες τους σε φυσική γλώσσα.
• Σχεδιασμός λύσης. Με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στη φάση του σχεδιασμού λύσεων, οι ομάδες ανάπτυξης μπορούν να επωφεληθούν από έξυπνες πληροφορίες για πιθανές λύσεις, να λάβουν προτάσεις για εναλλακτικές λύσεις, να αυτοματοποιήσουν εργασίες ρουτίνας όπως το φιλτράρισμα ευπάθειας ασφαλείας και να ενισχύσουν τη συνεργασία παρέχοντας στους μηχανικούς πρόσβαση σε ταχύτερη ανάπτυξη λύσεων. Αυτό τελικά οδηγεί σε πιο αποτελεσματικά και φιλικά προς το χρήστη σχέδια λογισμικού. Η πλατφόρμα προγραμματιστών του GitHub βοηθά τους προγραμματιστές στη φάση του σχεδιασμού λύσεων, προσφέροντας έλεγχο έκδοσης για σχεδιασμό files, προτάσεις λύσεων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη, εύκολη πρόσβαση σε υπάρχουσες λύσεις και τεκμηρίωση μέσω αναζήτησης που υποστηρίζεται από AI, πιο συνεργατικές ροές εργασίας και μια κεντρική πλατφόρμα για την παρακολούθηση προβλημάτων.
• Κωδικοποίηση και ανάπτυξη. Στη φάση κωδικοποίησης ή ανάπτυξης, οι προγραμματιστές πρέπει να μεταφράσουν τις προδιαγραφές σχεδίασης συστήματος σε πραγματικό κώδικα. Είναι σημαντικό οι προγραμματιστές να ακολουθούν τις βέλτιστες πρακτικές για τη σύνταξη καθαρού, συντηρήσιμου και αποτελεσματικού κώδικα και τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, όπως η δυνατότητα συνομιλίας του GitHub Copilot, μπορούν να βοηθήσουν σε αυτή τη διαδικασία, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να κάνουν ερωτήσεις σχετικά με την ποιότητα του κώδικα, τι κάνει ο υπάρχων κώδικας σε μια βάση κώδικα, τον εντοπισμό σφαλμάτων κωδικοποιήστε εν κινήσει ή βρείτε λύσεις απευθείας από το IDE τους. Επιπλέον, το GitHub Copilot μπορεί να χρησιμοποιήσει το πλήρες πλαίσιο της βάσης κωδικών σας για να παρέχει εξατομικευμένα αποτελέσματα σε ολόκληρη τη ροή εργασιών προγραμματιστή.
• Δοκιμές. Τα καλύτερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στην αυτοματοποίηση της δημιουργίας δοκιμαστικών περιπτώσεων, στην ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων, στον εντοπισμό πιθανών σφαλμάτων και τρωτών σημείων και στη βελτίωση της συνολικής κάλυψης δοκιμών ανοίγοντας αυτόματα αιτήματα έλξης με πρόσθετα προτεινόμενα τεστ. Κωδικός GitHub review, για παράδειγμα, μπορεί να βοηθήσει στη φάση δοκιμών του SDLC επιτρέποντας τόσο στις ομάδες QA όσο και στις ομάδες μηχανικών να επαναλάβουν από κοινούview και να αναλύουν δοκιμαστικά σενάρια, τα οποία όχι μόνο διασφαλίζουν την ποιότητα του κώδικα αλλά
  μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό πιθανών προβλημάτων ή βελτιώσεων. Αυτά τα εργαλεία μπορούν επίσης να συμπληρώσουν λύσεις στατικής δοκιμής ασφάλειας εφαρμογών (SAST). Το GitHub Advanced Security, για παράδειγμα, διαθέτει αυτοματοποιημένους ελέγχους ασφαλείας που εκτελούνται με κάθε αίτημα έλξης, οι οποίοι εμφανίζονται προβλήματα στο πλαίσιο της ροής εργασιών ανάπτυξης, έτσι ώστε τα τρωτά σημεία να επιδιορθώνονται σε λίγα λεπτά και όχι σε μήνες.
• Ανάπτυξη. Κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην απλοποίηση της διαδικασίας χειριζόμενη τη διαχείριση εκδόσεων, την πρόβλεψη πιθανών ζητημάτων απόδοσης και τη βελτιστοποίηση της υποδομής. Επιταχύνει επίσης τη διαδικασία και διασφαλίζει την αξιοπιστία μέσω αυτοματοποιημένων ελέγχων, γεγονός που μειώνει την ανάγκη για χειροκίνητη προσπάθεια.
• Συντήρηση και υποστήριξη. Το λογισμικό απαιτεί συνεχή συντήρηση για να διασφαλιστεί ότι παραμένει αποδοτικό και οι προγραμματιστές εκδίδουν περιοδικά ενημερώσεις κώδικα και ενημερώσεις λογισμικού για να διορθώσουν σφάλματα στο λογισμικό και να επιλύσουν ζητήματα ασφαλείας. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις ομάδες να εντοπίσουν και να επιλύσουν πιο προληπτικά ζητήματα αναλύοντας ιστορικά δεδομένα και μοτίβα, προβλέποντας πιθανές βλάβες του συστήματος και αυτοματοποιώντας τις εργασίες τακτικής συντήρησης. Επιπλέον, τα εργαλεία κωδικοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν τους μηχανικούς να εργαστούν σε παλαιού τύπου εφαρμογές και βάσεις κωδικών, διευκολύνοντας την αναπαράσταση κώδικα — ή τον κώδικα σε μια γλώσσα που μπορεί να μην τους είναι τόσο οικεία.

Οφέλη από τη λήψη μιας πλατφόρμας

Τα οφέλη από την υιοθέτηση μιας προσέγγισης για την τεχνητή νοημοσύνη στην αρχή της πλατφόρμας

Μια προσέγγιση πρώτης πλατφόρμας περιλαμβάνει την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε μια ενοποιημένη πλατφόρμα λογισμικού, αντί να βασίζεται σε αυτόνομες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης, για να ενσωματωθούν απρόσκοπτα οι δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης στις υπάρχουσες ροές εργασίας ανάπτυξης, συνεργασίας ή λειτουργίας. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα μια πλατφόρμα προγραμματιστών με τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να υποστηρίξει τις ομάδες σας από το σχεδιασμό έως την ανάπτυξη και πέρα ​​από αυτό.

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:

• Ενσωματώνει το AI απευθείας σε ολόκληρο το SDLC. Αντί να προσθέσετε ένα άλλο εργαλείο στη στοίβα τεχνολογίας σας, μια προσέγγιση με την πρώτη πλατφόρμα σημαίνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι πλήρως ενσωματωμένη σε μια πλατφόρμα προγραμματιστών που μπορεί να σας υποστηρίξει σε κάθε βήμα της διαδικασίας ανάπτυξης.
• Μειώνει την εναλλαγή περιβάλλοντος. Ενοποιώντας τα εργαλεία σας σε μια κεντρική πλατφόρμα, οι προγραμματιστές μπορούν εύκολα να έχουν πρόσβαση στα προϊόντα που χρειάζονται για να τα διατηρήσουν παραγωγικά και να παραμείνουν στη ροή.
• Παρέχει μια προσαρμοσμένη εμπειρία. Για π.χample, με το GitHub Enterprise, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να έχει πρόσβαση στα δεδομένα και τη βάση κωδικών του οργανισμού σας για να δημιουργήσει εξατομικευμένες προτάσεις και απαντήσεις σε ερωτήματα και προτροπές φυσικής γλώσσας που σχετίζονται με την τεκμηρίωση και τον κώδικά σας.
• Ενισχύει τη στάση ασφαλείας σας. Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε μια ενοποιημένη πλατφόρμα σάς επιτρέπει να εφαρμόζετε συνεπή πρωτόκολλα σε όλο το οικοσύστημά σας για να μειώσετε τα τρωτά σημεία και να δημιουργήσετε μια πιο ισχυρή άμυνα έναντι πιθανών απειλών.

Ένας οδικός χάρτης για λειτουργικότητα

Ένας οδικός χάρτης για τη λειτουργικότητα της τεχνητής νοημοσύνης σε ομάδες μηχανικών επιχειρήσεων

Εν μέσω του γρήγορου ρυθμού καινοτομίας και εξέλιξης μεταξύ των εργαλείων κωδικοποίησης τεχνητής νοημοσύνης, είναι σημαντικό για τους ηγέτες της μηχανικής να κατανοήσουν ποια προϊόντα και πλατφόρμες είναι έτοιμα για επιχειρήσεις και πώς να λαμβάνουν αποφάσεις σχετικά με το πού, πότε και πώς να υιοθετήσουν και να λειτουργήσουν αυτά τα εργαλεία σε κλίμακα.

Στο GitHub, συχνά συμβουλεύουμε εταιρείες και πελάτες σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές σχετικά με τη λειτουργικότητα των εργαλείων κωδικοποίησης AI. Αυτό συχνά αναλύεται σε μια δομημένη προσέγγιση που λαμβάνει υπόψη παράγοντες και περιβάλλοντα μοναδικά για τον εν λόγω οργανισμό.

Ακολουθεί ένας οδικός χάρτης για το πώς να το εξετάσετε:

• Αξιολογήστε τις ανάγκες και τους στόχους του οργανισμού σας. Οι ηγέτες της μηχανικής πρέπει να εντοπίσουν και να κατανοήσουν τους συγκεκριμένους στόχους της εφαρμογής εργαλείων AI, όπως η βελτίωση της παραγωγικότητας, της ποιότητας κώδικα ή της ασφάλειας, και πώς αυτά τα εργαλεία μπορούν να τους βοηθήσουν να επιτύχουν βασικούς στόχους.
• Κάντε τη βελτιωμένη ομαδική συνεργασία στο βόρειο αστέρι σας. Η εφαρμογή αυτών των εργαλείων πρέπει να είναι ομαδική προσπάθεια και συχνά περιλαμβάνει πολιτισμικές αλλαγές. Αυτό καθιστά κρίσιμη τη συμμετοχή βασικών ενδιαφερομένων, όπως διακεκριμένων προγραμματιστών, επικεφαλής ομάδων και διευθυντών μηχανικής στη διαδικασία λήψης αποφάσεων για το πώς θα μοιάζουν οι νέες ροές εργασίας. Είναι επίσης σημαντικό να προωθηθεί η ανοιχτή επικοινωνία τόσο για τα οφέλη όσο και για τις προκλήσεις των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης, ώστε οι ομάδες να είναι έτοιμες να επωφεληθούν από τα οφέλη τους.
• Επενδύστε στην εκπαίδευση και την ενσωμάτωση. Για να διασφαλιστεί ότι τα μέλη της ομάδας έχουν τις απαραίτητες δεξιότητες για την αποτελεσματική χρήση αυτών των εργαλείων, καθώς και για τη μείωση του τεχνικού χρέους, οι ηγέτες θα πρέπει να παρέχουν εκπαίδευση και συνεδρίες ενσωμάτωσης στις ομάδες μηχανικών ώστε να αισθάνονται άνετα με την πλοήγηση στην πλατφόρμα. Οι κορυφαίοι πάροχοι εργαλείων κωδικοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη και πλατφορμών προγραμματιστών θα προσφέρουν συχνά μαθήματα ενσωμάτωσης. Στο GitHub, συνεργαζόμαστε συχνά με τη μητρική μας εταιρεία Microsoft για να αναπτύξουμε τα πάντα, από πόρους βίντεο έως τεκμηρίωση και χρήσιμους οδηγούς.
• Ξεκινήστε από μικρά με πιλοτικές ομάδες και έργα. Κάθε φορά που υιοθετείτε ένα νέο εργαλείο ή πλατφόρμα προγραμματιστών, είναι καλύτερο να ξεκινήσετε από μικρά — και αυτό δεν διαφέρει με την ανάπτυξη λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη. Στο GitHub, συχνά συμβουλεύουμε εταιρείες
  να ξεκινήσετε με πιλοτικά έργα μικρής κλίμακας και ομάδες για να δοκιμάσετε την αποτελεσματικότητα των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης και να εντοπίσετε τυχόν προκλήσεις και οφέλη πριν από την κυκλοφορία των εργαλείων σε έναν ευρύτερο οργανισμό.
• Κύκλοι ανατροφοδότησης. Οι ηγέτες θα πρέπει να δημιουργήσουν βρόχους ανατροφοδότησης για να συλλέγουν στοιχεία και προτάσεις από ομάδες μηχανικών και να χρησιμοποιούν αυτά τα σχόλια για να αξιολογούν συνεχώς τις ροές εργασίας και να διασφαλίζουν ότι τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης ανταποκρίνονται στις εξελισσόμενες ανάγκες.
• Ενσωματώστε την τεχνητή νοημοσύνη στις υπάρχουσες ροές εργασίας. Στο GitHub, βρίσκουμε ότι τα καλύτερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης ταιριάζουν στις υπάρχουσες ροές εργασίας προγραμματιστών—αυτό σημαίνει ότι οι προγραμματιστές έχουν λιγότερη ανάγκη να μάθουν μια νέα ροή εργασίας παρά να αυξήσουν την απόδοση στις υπάρχουσες ροές εργασίας τους. Για τους ηγέτες της μηχανικής, είναι σημαντικό να διασφαλίσουν ότι οι προγραμματιστές τους παραμένουν στη ροή και να αποφεύγουν την εναλλαγή περιβάλλοντος, καθιστώντας σημαντική τη στρατηγική επιλογή των σωστών εργαλείων και πλατφόρμας AI που ταιριάζουν άψογα σε καθιερωμένες διαδικασίες.
• Αξιολογήστε τα εργαλεία αυστηρά για το απόρρητο και την ασφάλεια των δεδομένων. Μέσα σε ένα ταχέως εξελισσόμενο πεδίο εργαλείων κωδικοποίησης AI, είναι επιτακτική ανάγκη να ρωτήσετε τους προμηθευτές για
  πρότυπα απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων που έχουν σχεδιάσει τα εργαλεία τους. Επιπλέον, είναι σημαντικό να αντιμετωπίζετε ανησυχίες κατά τη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης με τις ομάδες σας και να ορίζετε οργανωτικές πολιτικές και πρότυπα διακυβέρνησης σχετικά με τη χρήση αυτών των εργαλείων (δηλαδή, να διασφαλίζετε ότι οι προγραμματιστές σας χρησιμοποιούν εργαλεία κυρώσεων και όχι ελεύθερα διαθέσιμα εργαλεία στο διαδίκτυο).
• Παρακολουθήστε τα κέρδη παραγωγικότητας και την οργανωτική απόδοση. Παρόμοια με την επένδυση στην παρατηρησιμότητα, οι ηγέτες της μηχανικής θα πρέπει να δίνουν προτεραιότητα στις επενδύσεις
  σε λύσεις για την παρακολούθηση της απόδοσης και του αντίκτυπου των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγικότητα και την ποιότητα κώδικα των ομάδων μηχανικών. Αυτό θα πρέπει να περιλαμβάνει την αξιολόγηση ποσοτικών δεδομένων σχετικά με τα αιτήματα έλξης, τα ποσοστά παράδοσης κώδικα, τις ταχύτητες ανάπτυξης και πολλά άλλα. Οι ηγέτες μηχανικών θα πρέπει επίσης να αναζητήσουν
  να αξιολογήσει τα ποσοτικά κέρδη μέσω ερευνών προγραμματιστών για να κατανοήσει πώς νιώθουν οι προγραμματιστές σχετικά με τη χρήση αυτών των εργαλείων.
• Ξεκινήστε από μικρά — και αυξήστε την κλίμακα στη ροή εργασιών προγραμματιστή. Για να επαναλάβετε ένα σημείο παραπάνω: Είναι σημαντικό να ξεκινήσετε από μικρά με AI και να εστιάσετε σε μεμονωμένα μέρη του SDLC. Αυτό μπορεί να σημαίνει ότι ξεκινάτε με ένα εργαλείο κωδικοποίησης τεχνητής νοημοσύνης στα IDE των μηχανικών σας για να ξεκινήσετε ενώ πιλοτάρετε άλλες εφαρμογές —όπως στην τεκμηρίωσή σας, στη λύση ελέγχου έκδοσης ή με άλλο τρόπο—με μικρές ομάδες ανθρώπων. Εν ολίγοις, η ηγεσία θα πρέπει να σχεδιάσει για τη λειτουργικότητα της τεχνητής νοημοσύνης σήμερα, ενώ επίσης προσβλέπει στον τρόπο κλιμάκωσης των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης σε όλο και περισσότερα από τα SDLC εντός του οργανισμού τους.

Δημιουργήστε την κουλτούρα των εσωτερικών πηγών σας με τεκμηρίωση και βέλτιστες πρακτικές. Για να μεγιστοποιήσουν τα οφέλη των εργαλείων κωδικοποίησης τεχνητής νοημοσύνης, οι ηγέτες μηχανικής θα πρέπει να ενθαρρύνουν τις ομάδες τους να δημιουργήσουν τεκμηρίωση, να τυποποιήσουν διαδικασίες και να προμηθεύουν εσωτερικά —ή να δημοσιοποιούν— συγκεκριμένο κώδικα, λύσεις και βέλτιστες πρακτικές για τους προγραμματιστές να αξιοποιήσουν μέσω εργαλείων ανάκτησης τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να κάνουν ερωτήσεις για αυτό. πληροφορίες εντός και εκτός του IDE. Η ενεργή κουλτούρα εσωτερικής πηγής θα βοηθήσει τους οργανισμούς να κερδίσουν σήμερα και αύριο, καθώς τα εργαλεία κωδικοποίησης τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν τους προγραμματιστές να βρουν πληροφορίες πιο γρήγορα από τα παραδοσιακά μέσα και να έχουν το σωστό περιεχόμενο για να επικεντρωθούν σε αυτό που έχει μεγαλύτερη σημασία: να δημιουργήσουν εξαιρετικό λογισμικό. Εστίαση στη συνεχή βελτίωση. Καθώς οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης προχωρούν και εξελίσσονται γρήγορα, οι προμηθευτές και οι πάροχοι πλατφορμών θα συνεχίσουν να επαναλαμβάνουν αυτά τα εργαλεία—και αυτό καθιστά σημαντικό να παραμείνετε ενημερωμένοι και να αξιολογήσετε τις βελτιώσεις που μπορούν να γίνουν στις υπάρχουσες διαδικασίες και τις μελλοντικές ροές εργασίας.

Δημιουργήστε μια κουλτούρα φιλική προς το AI που δίνει τον έλεγχο στους προγραμματιστές. Ορισμένοι προγραμματιστές μπορεί να ανησυχούν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα κάνει τους ρόλους τους περιττούς - αλλά αυτό δεν θα μπορούσε να απέχει περισσότερο από την αλήθεια. Μεταξύ ιστορικά stagεθνικά ποσοστά παραγωγικότητας και ένα παγκόσμιο σόρtagΤο τεχνικό ταλέντο, η τεχνητή νοημοσύνη είναι έτοιμη να βοηθήσει τους προγραμματιστές να δημιουργήσουν λογισμικό γρηγορότερα, να πλοηγηθούν σε νέες βάσεις κωδικών, να αποκτήσουν δεξιότητες στην εργασία τους και να συνεργαστούν πιο αποτελεσματικά. Αυτό καθιστά σημαντικό να ενθαρρύνουμε μια κουλτούρα καινοτομίας και μάθησης στις ομάδες μηχανικών γύρω από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτός ο οδικός χάρτης τεχνητής νοημοσύνης για τις ομάδες μηχανικών επιχειρήσεων δεν είναι μια λίστα ελέγχου - είναι ένας στρατηγικός οδηγός που θα σας βοηθήσει να σκεφτείτε πώς να ενσωματώσετε απρόσκοπτα την τεχνητή νοημοσύνη στις ροές εργασίας σας. Όλα έχουν να κάνουν με την ευθυγράμμιση των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης με ό,τι έχει μεγαλύτερη σημασία για τον οργανισμό σας, την καλλιέργεια μιας κουλτούρας συνεργασίας και τη διασφάλιση ότι η ομάδα σας είναι εξοπλισμένη με τις σωστές δεξιότητες. Καθώς το τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης εξελίσσεται συνεχώς, να θυμάστε ότι δεν είναι μόνο η υιοθέτηση νέας τεχνολογίας. Πρόκειται για τη δημιουργία ενός περιβάλλοντος όπου οι προγραμματιστές σας μπορούν να ευδοκιμήσουν, να καινοτομήσουν και να δημιουργήσουν φανταστικό λογισμικό πιο γρήγορα.

Πάρτε αυτό μαζί σας
Ο κλάδος ανάπτυξης λογισμικού έχει φτάσει σε ένα σημείο όπου πρόκειται να φέρει την πλήρη επανάσταση από την τεχνητή νοημοσύνη. Και τα μοναδικά χαρακτηριστικά της ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των περίπλοκων ροών εργασίας, των απαιτήσεων πόρων, των διαφορετικών αλυσίδων εργαλείων και της συνεργατικής φύσης, απαιτούν πλατφόρμες που έχουν κατασκευαστεί ειδικά για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων.
Γνωρίστε το GitHub
Σπίτι σε περισσότερους από 100 εκατομμύρια προγραμματιστές, το GitHub είναι η πιο αξιόπιστη και υιοθετημένη πλατφόρμα προγραμματιστών με τεχνητή νοημοσύνη στον κόσμο, η οποία δίνει τη δυνατότητα στους οργανισμούς να δημιουργούν, να ασφαλίζουν και να αποστέλλουν λογισμικό ταχύτερα για να ξεκλειδώνουν την καινοτομία σε κλίμακα. Η ολοκληρωμένη πλατφόρμα μας ενσωματώνει εργαλεία εταιρικής ποιότητας, όπως CI/CD, αυτοματισμό, δοκιμές ασφαλείας εφαρμογών, περιβάλλοντα ανάπτυξης cloud, εργαλεία συνεργασίας και εργαλεία κωδικοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη, για να διευκολύνει την ταχεία παράδοση ασφαλούς λογισμικού. Επιπλέον, είναι συμβατό με όλους τους παρόχους cloud, ώστε οι χρήστες να μπορούν να κλιμακώνουν με σιγουριά την παράδοση του λογισμικού τους χωρίς να θυσιάζουν την εξοικείωση.

Σύναψη

«Βλέπουμε την πλατφόρμα του GitHub να εξελίσσεται συνεχώς με νέες δυνατότητες που είναι εξαιρετικά χρήσιμες. Ο ξεκάθαρος νικητής πρόσφατα ήταν το GitHub Copilot, όπου είδαμε εκπληκτικά αποτελέσματα από τις δοκιμές που πραγματοποιήσαμε με τις ομάδες μας."
Lucia Brizuela // Ανώτερη Τεχνική Διευθύντρια, Mercado Libre Για να ξεκινήσετε να ξεκλειδώνετε την καινοτομία σε κλίμακα με την τεχνητή νοημοσύνη, δοκιμάστε το GitHub Enterprise δωρεάν εδώ.

Δεύτερος πιλότος
Σύγκριση GHAS CTA DEMO σελίδα Τιμολόγηση Δωρεάν δοκιμή Σχετικό περιεχόμενο

Επόμενα βήματα

• Μάθετε περισσότερα για το GitHub Enterprise
• Πάρτε το GitHub Copilot σε μια δοκιμαστική πτήση
• Ζητήστε την επίδειξη του GitHub Enterprise
• Ρυθμίστε τη δοκιμή GitHub Enterprise Cloud

Οδηγός προσβασιμότητας και λίστα ελέγχου για παγκόσμιο πρόγραμμα δέσμευσης

Έγγραφα / Πόροι

Το GitHub Πώς οι Ομάδες Μηχανικής Επιχειρήσεων μπορούν να υιοθετήσουν με επιτυχία λογισμικό AI [pdf] Οδηγός χρήστη Πώς οι Ομάδες Μηχανικής Επιχειρήσεων μπορούν να υιοθετήσουν με επιτυχία λογισμικό AI, Οι Ομάδες Μηχανικής Επιχειρήσεων μπορούν να υιοθετήσουν με επιτυχία λογισμικό AI, Οι ομάδες μηχανικών μπορούν να υιοθετήσουν επιτυχώς λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης, οι ομάδες μπορούν να υιοθετήσουν με επιτυχία λογισμικό AI, μπορούν να υιοθετήσουν με επιτυχία Λογισμικό AI, Supptc Λογισμικό, Λογισμικό

Αναφορές

• Εγχειρίδιο χρήστη