GitHub Kumaha Tim Téknik Perusahaan Tiasa Ngadopsi Parangkat Lunak AI

Émbaran produk

Produk anu dimaksud nyaéta platform pamekar anu didamel ku AI anu dirancang pikeun tim rékayasa perusahaan. Éta nawiskeun kamampuan pikeun nganapigasi AI, Cloud, sareng kaamanan dina pamekaran parangkat lunak. Platform ieu tujuanana pikeun nganteurkeun parangkat lunak anu inovatif, aman gancang sareng dina skala ku ngamangpaatkeun AI generatif sareng basis kode kompleks.

Fitur konci:

• Alat pangwangunan anu dikuatkeun ku AI
• Téknik platform sareng kamampuan manajemén operasional
• Ningkatkeun kolaborasi diantara tim anu béda
• Diwangun-di parabot na workflows
• Rojongan pikeun DevOps sareng DevSecOps

Kauntungannana:

• Ngaminimalkeun switching konteks pikeun pamekar
• Ningkatkeun kolaborasi sareng komunikasi
• Ngagancangkeun prosés pamekaran parangkat lunak
• Aktipkeun pangiriman aman tina software

Roadmap pikeun Operationalizing AI

Manual pangguna nyayogikeun peta jalan pikeun suksés ngadopsi AI dina tim rékayasa perusahaan. Éta ngagariskeun strategi pikeun nganapigasi AI, Cloud, sareng kaamanan. Manual ieu nekenkeun pentingna pendekatan platform-mimiti tur nawarkeun hidayah on leveraging parabot AI-Powered sarta workflows pikeun nungkulan tantangan.

Parentah Pamakéan Produk

Bagian 1: Ngamimitian

Pikeun ngamimitian nganggo platform pamekar anu didamel ku AI, tuturkeun léngkah-léngkah ieu:

1. Pastikeun yén sistem anjeun nyumponan sarat minimum (disebutkeun dina bagian syarat sistem).
2. Ngundeur tur masang platform ti resmi websitus atanapi sumber anu ditunjuk.
3. Jieun akun atanapi log in nganggo kredensial anjeun anu tos aya.
4. Biasakeun diri sareng antarmuka sareng navigasi platform.

Bagian 2: Pangwangunan AI-Powered

Sakali anjeun parantos nyetél platformna, anjeun tiasa ngamimitian ngamangpaatkeun alat-alat pangembangan AI. Kieu carana:

1. Buka lingkungan ngembangkeun terpadu (IDE) disadiakeun ku platform nu.
2. Jelajahi fitur bantuan AI coding, sapertos rekomendasi kode sareng autocompletion.
3. Anggo kamampuan generasi kode anu didamel ku AI pikeun nyepetkeun prosés coding anjeun.
4. Ékspérimén kalawan alur kerja AI-disetir platform pikeun s bédatages tina siklus hirup ngembangkeun software.

Bagian 3: Kolaborasi jeung Kaamanan

Platformna ngutamakeun kolaborasi sareng kaamanan. Turutan tungtunan ieu pikeun ngamaksimalkeun fitur ieu:

1. Ajak anggota tim pikeun ngiringan proyék anjeun sareng ngadamel lingkungan kolaborasi.
2. Anggo saluran komunikasi anu diwangun dina platform pikeun kolaborasi lancar sareng babagi pangaweruh.
3. Pastikeun yén kadali aksés sareng idin anu leres diatur pikeun ngajagi inpormasi sénsitip.
4. Rutin ngapdet sareng tambalan platformna pikeun nyandak kauntungan tina paningkatan kaamanan panganyarna.

FAQs

• P: Naon mangpaat ngagunakeun platform pamekar anu dikuatkeun AI pikeun tim rékayasa perusahaan?
  • A: Mangpaatna kalebet ngaminimalkeun alih kontéks, ningkatkeun kolaborasi, nyepetkeun pamekaran parangkat lunak, sareng ngamungkinkeun pangiriman parangkat lunak anu aman.
• Q: Kumaha AI tiasa ngawangun deui siklus pangembangan software di lingkungan perusahaan?
  • A: AI tiasa nyéépkeun prosés pamekaran, ngirangan waktos coding, sareng ningkatkeun efisiensi sadayana di lingkungan perusahaan.
• Q: Naha platform tiasa ngahijikeun sareng alat sareng jasa pangembangan anu tos aya?
  • A: Leres, platformna dirancang pikeun ngahijikeun sareng alat sareng jasa pangembangan populér pikeun nyayogikeun alur kerja anu lancar.

Kecap Pamuka

Industri pamekaran parangkat lunak parantos ngahontal tonggak penting dina évolusi AI generatif (intelijen buatan). Samentawis seueur dunya parantos ngalaman masalah téknologi ieu sareng kasus pamakeanna, hiji survey ku GitHub mendakan yén 92% pamekar nyarios yén aranjeunna parantos ngagunakeun alat coding AI generatif boh di jero sareng di luar damel di awal 2023. Ieu nunjukkeun yén pamekar gancang. nangkeup mangpaat AI dina ngawangun parangkat lunakna, sering sateuacan organisasi nimbangkeun cara anu pangsaéna pikeun ngaoperasionalkeun AI dina tim rékayasa.

Panungtungan waktos industri parangkat lunak kedah ngalaksanakeun manajemén parobihan dina skala ieu nyaéta kalayan ngenalkeun DevOps salaku metodologi pangembangan langkung ti dasawarsa ka tukang. Ayeuna, industri nuju aya momen DAS dimana ranté alat pamekar ngembang langkung gancang tibatan sateuacanna kalayan kasadiaan AI anu nyebar - hiji kajian Gartner malah mendakan yén 80% kode bakal diproduksi ku AI dina 2026.

Nalika alat AI terus mekar, pamimpin rékayasa ayeuna nyanghareupan dunya dimana AI diinfuskeun sapanjang langkung seueur siklus pangembangan software (SDLC). Janten, kumaha pamimpin rékayasa perusahaan kedah mikirkeun peran AI anu ngembang dina pamekaran parangkat lunak sareng mastikeun yén tim siap ngintunkeun parangkat lunak anu kualitas luhur sareng aman dina skala?

Dina pituduh ieu, urang bakal ngajalajah prakték pangsaéna pikeun ngadopsi pamekaran parangkat lunak anu dikuatkeun ku AI dina tim rékayasa perusahaan sareng mangpaat anu aya dina ngahijikeun tumpukan téknologi anjeun sareng platform tunggal anu didamel ku AI.

platform pamekar AI-Powered

Kamampuhan ngembang platform pamekar anu didamel ku AI

Ieu mangrupikeun sakedapan sababaraha kamampuan alat anu didamel ku AI modern:

• Autocompletion kode nyarankeun tur otomatis ngalengkepan snippét kode atawa paréntah salaku tipe pamekar pikeun ngaronjatkeun efisiensi sarta ngurangan kasalahan.
• Alat generasi kode sacara otomatis ngahasilkeun kode sumber atanapi dokuméntasi dumasar kana témplat anu tos siap, anu pamustunganana nyederhanakeun sareng ngagancangkeun prosés pangwangunan.
• Analisis kode Alat AI ngungkit téknik pembelajaran mesin pikeun ngartos, napsirkeun, sareng masihan wawasan kana kode software pikeun tujuan jaminan kualitas. Pikeun exampJeung, parabot AI bisa assess kasaluyuan kode sakuliah platform béda, frameworks, atawa perpustakaan, pikeun mastikeun yén komponén software gawéna seamlessly babarengan.
• Alat refactoring kode sacara otomatis nganalisa sareng nyusun ulang kode pikeun ningkatkeun kabacaan, keterpeliharaan, sareng kualitas sadayana.
• Deteksi bug tiasa dimanfaatkeun pikeun ngaidentipikasi sareng nyorot kasalahan atanapi cacad dina kode salami fase pamekaran, anu ngabantosan pamekar ngahasilkeun parangkat lunak anu langkung dipercaya sareng kuat.
• Uji kaamanan aplikasi anu dikuatkeun ku AI, anu ngagunakeun mesin diajar pikeun nganalisis kode sacara otonom, ngaidentipikasi kerentanan, sareng ngahasilkeun bongbolongan remediasi, gaduh poténsi pikeun ngarobih kumaha pamekar ngawangun aplikasi anu aman ti mimiti — sareng sacara radikal ngarobih definisi tradisional "shift ka kénca."
• Coding kolaboratif tiasa didorong ku alat pamekaran parangkat lunak anu dikuatkeun ku AI ku nyayogikeun saran kode anu cerdas, ngajadikeun otomatis tugas-tugas rutin, sareng nawiskeun wawasan waktos-nyata, anu ningkatkeun komunikasi sareng produktivitas diantara pamekar anu damel dina proyék anu dibagi.
• Pamrosésan basa alami tiasa dianggo ku alat pamekaran parangkat lunak anu dikuatkeun AI pikeun ngartos sareng napsirkeun basa manusa, anu ngamungkinkeun para pamekar berinteraksi sareng alat-alat anu nganggo paréntah, patarosan, atanapi koméntar basa alami, sareng ngagampangkeun komunikasi anu langkung intuitif sareng éfisién dina prosés pangwangunan.

Tantangan anu unik

Tantangan unik pikeun ngaoperasionalkeun AI dina pamekaran parangkat lunak di tingkat perusahaan

Ditengah parobahan éksténsif dina téhnologi didorong ku AI generatif jeung codebases beuki kompleks, gandeng ku aplikasi warisan, beuki loba pamingpin rékayasa ngakuan yén maranéhna butuh pendekatan anyar pikeun nganteurkeun inovatif, software aman gancang tur dina skala. Pangembangan tradisional sareng platform DevOps henteu cocog pisan pikeun tungtutan pamekaran anu dikuatkeun ku AI. Éta hususna leres nalika datang ka kombinasi rékayasa platform, manajemén operasional, sareng pangalaman pamekar. Tumpukan sareng platform téknologi ayeuna dimaksudkeun pikeun ngadukung tim DevOps sareng DevSecOps bari ngempelkeun kamampuan anu didamel ku AI-tapi alat sareng kamampuan ieu sering henteu tiasa dianggo babarengan.

Ieu bisa ngakibatkeun:

• Pangalaman anu dipegatkeun pikeun tim pamekaran, kaamanan, sareng operasi.
• Tantangan sapertos miskomunikasi, ningkatna tantangan téknis sareng kaamanan, jumlah téknologi anu ageung, sareng biaya operasional anu teu jelas.
• Ngurangan produktivitas, sikap kaamanan anu langkung lemah, waktos nyangsang ka pasar, sareng, akibatna, pangaruh négatip kana kinerja kauangan organisasi.

Pikeun ngahindarkeun pitfalls ieu, organisasi tiasa ngalih ka platform pamekar anu didorong ku AI sareng alat-alat sareng alur kerja anu diwangun. Tujuan nyetir primér nyaéta pikeun ngaminimalkeun kabutuhan pamekar pikeun mindahkeun antara kontéks anu béda; ningkatkeun kolaborasi diantara tim anu béda; sareng miceun halangan anu ngahalangan pamekaran, ékspansi, sareng pangiriman parangkat lunak anu aman.

Kumaha AI ngarobih deui parangkat lunak perusahaan

Kumaha AI ngawangun deui siklus kahirupan pangembangan software perusahaan

Kusabab peluncuran awal alat-alat anu dikuatkeun AI populér GitHub Copilot salaku ekstensi IDE sareng OpenAI's ChatGPT, laju inovasi sareng iterasi gancang dina industri téknologi sakitar AI generatif parantos keuna. AI coding-parabot sakali solely dianjurkeun garis jeung blok kode. Ayeuna, aranjeunna nuju diperpanjang ka sakumna SDLC.

Sababaraha pamimpin rékayasa di lingkungan perusahaan anu mimiti ngadopsi parantos ningali dampak AI dina tim pangembanganana. Mercado Libre, contona, ngagaduhan langkung ti 9,000 pamekar anu nganggo GitHub Copilot sareng parantos ngitung pangurangan 50% dina waktos insinyurna nyerat kode sareng AI. Sareng nalika alat-alat ieu mekar pikeun nutupan langkung seueur pangalaman pamekar, aya ruang lingkup anu ageung dimana alat-alat ieu tiasa dianggo-sareng dianggo-dina SLDC pikeun pangaruh anu saé. Alat sareng platform AI pangsaéna hadir sareng kamampuan sareng alur kerja terpadu anu ngirangan gentos kontéks, ngadorong kolaborasi, sareng ngaleungitkeun halangan operasional. Dina istilah anu langkung saderhana, alat-alat ieu ngagampangkeun pamekar nyerat, ngamankeun, sareng nganteurkeun kode-bari kolaborasi langkung efektif sareng kolega ku ngabantosan ngajelaskeun basis kode anu aya, log kaputusan, sareng dokuméntasi organisasi. Pondokna, AI ngarobih deui kumaha parangkat lunak dilakukeun dina lingkungan perusahaan-sareng pamimpin rékayasa parantos ningali kauntungan. Contona, di dieu hiji exampkumaha AI-sareng platform GitHub sacara khusus-tiasa ningkatkeun unggal bagian tina SDLC:

• Ngarencanakeun. Dina fase perencanaan SDLC, AI tiasa ngabantosan tim produk sareng pamekaran ngalaksanakeun riset pasar, ngahasilkeun ideu, meunteun poténsi résiko, sareng nawiskeun analisa prediktif. GitHub Copilot, contona, tiasa ngabantosan ngagancangkeun pamekaran parangkat lunak dina perencanaantage ku nyarankeun snippét kode salaku pamekar ngajelaskeun gagasan maranéhanana dina basa alam.
• Desain solusi. Ku ngahijikeun AI kana fase desain solusi, tim pamekar tiasa nyandak kauntungan tina wawasan anu cerdas kana solusi poténsial, kéngingkeun saran pikeun solusi alternatif, ngajadikeun otomatis tugas rutin sapertos panyaring kerentanan kaamanan, sareng ningkatkeun kolaborasi ku masihan insinyur aksés kana pamekaran solusi anu langkung gancang. Ieu pamustunganana ngabalukarkeun desain software anu langkung efektif sareng ramah-pamaké. Platform pamekar GitHub ngabantosan pamekar dina fase desain solusi ku nawiskeun kontrol versi pikeun desain files, saran solusi AI-dihasilkeun, aksés gampang kana solusi aya na dokuméntasi via pilarian AI-Powered, workflows leuwih kolaborasi, sarta platform terpusat pikeun tracking masalah.
• Coding sareng pamekaran. Dina tahap coding atanapi pamekaran, pamekar kedah narjamahkeun spésifikasi desain sistem kana kode anu sabenerna. Penting pisan yén pamekar nuturkeun prakték pangsaéna pikeun nyerat kode anu bersih, tiasa dijaga, sareng éfisién, sareng alat AI sapertos fitur obrolan GitHub Copilot tiasa ngabantosan dina prosés éta ku ngamungkinkeun para pamekar naroskeun patarosan ngeunaan kualitas kode, naon kode anu aya dina basis kode, debug. kode on laleur, atawa manggihan solusi katuhu tina IDE maranéhna. Tambih Deui, GitHub Copilot tiasa nganggo konteks pinuh ku codebase anjeun pikeun nyayogikeun hasil anu dipersonalisasi dina sadaya alur kerja pamekar.
• Nguji. Alat AI anu pangsaéna tiasa ngabantosan ngajadikeun otomatis ngahasilkeun kasus uji, nganalisa set data ageung, ngaidentipikasi bug poténsial sareng kerentanan, sareng ningkatkeun cakupan tés sadayana ku cara otomatis muka paménta tarik kalayan tés anu disarankeun tambahan. Kodeu GitHub ulangview, contona, tiasa ngabantosan dina fase uji SDLC ku ngamungkinkeun tim QA sareng rékayasa pikeun kolaborasi deui.view jeung nganalisis naskah tés, nu teu ngan ensures kualitas kode tapi
  tiasa ngabantosan ngaidentipikasi masalah atanapi perbaikan poténsial. Alat ieu ogé tiasa ngalengkepan solusi uji kaamanan aplikasi statik (SAST). GitHub Advanced Security, contona, gaduh pamariksaan kaamanan otomatis anu dijalankeun ku unggal paménta tarikan, anu nyababkeun masalah dina kontéks alur kerja pangembangan sahingga kerentanan dibenerkeun dina sababaraha menit, sanés sasih.
• Panyebaran. Salami panyebaran, AI tiasa ngabantosan nyederhanakeun prosés ku cara nanganan manajemén pelepasan, ngaramalkeun masalah kinerja anu mungkin, sareng ngaoptimalkeun infrastruktur. Ogé speeds up prosés jeung ensures reliabiliti ngaliwatan cék otomatis, nu ngurangan kabutuhan manual usaha .
• Pangropéa sarta rojongan. Parangkat lunak ngabutuhkeun pangropéa anu terus-terusan pikeun mastikeun yén éta tetep kinerja, sareng pamekar périodik ngaluarkeun patch parangkat lunak sareng apdet pikeun ngalereskeun bug dina parangkat lunak sareng ngabéréskeun masalah kaamanan. AI tiasa ngabantosan tim langkung proaktif ngadeteksi sareng ngabéréskeun masalah ku cara nganalisa data sareng pola sajarah, ngaramal gagal sistem poténsial, sareng ngajadikeun otomatis tugas pangropéa rutin. Salaku tambahan, alat coding anu dikuatkeun ku AI tiasa ngabantosan insinyur ngerjakeun aplikasi warisan sareng basis kode ku cara ngagampangkeun refactor kode-atanapi kode dina basa anu henteu biasa pikeun aranjeunna.

Kauntungan nyandak platform

Mangpaat nyandak pendekatan platform-mimiti pikeun AI

Pendekatan platform-mimiti ngalibatkeun ngahijikeun intelijen jieunan langsung kana platform parangkat lunak anu ngahijikeun, tinimbang ngandelkeun solusi AI mandiri, pikeun ngalebetkeun kamampuan AI sacara lancar dina pamekaran, kolaborasi, atanapi alur kerja operasional. Ieu nyababkeun platform pamekar anu dikuatkeun AI anu tiasa ngadukung tim anjeun tina ngarencanakeun pikeun nyebarkeun sareng saluareun.

GitHub terang pendekatan platform-mimiti nyayogikeun ékosistem anu ngahijikeun dimana kamampuan AI tiasa ngabantosan pamekar, sareng, saterasna, nawiskeun kauntungan bisnis sakitar tabungan waktos, tabungan biaya, produk akhir anu langkung aman, sareng waktos langkung gancang ka pasar, ningkatkeun pangembang umum-sareng organisasi - produktivitas jeung kapuasan. Salian kauntungan éta, strategi platform-mimiti:

• Ngawangun AI langsung kana sakabéh SDLC. Gantina nambahkeun alat sejen kana tumpukan téhnologi anjeun, pendekatan platform-mimiti hartina AI geus pinuh dipanggang kana platform pamekar nu bisa ngarojong anjeun dina unggal hambalan tina prosés ngembangkeun.
• Ngurangan switching konteks. Ku ngahijikeun alat anjeun dina platform terpusat, pamekar tiasa gampang ngaksés produk anu diperyogikeun pikeun tetep produktif sareng tetep dina aliran.
• Nyadiakeun pangalaman custom-tailored. Pikeun exampLe, kalawan GitHub Enterprise, AI bisa ngakses data organisasi anjeun sarta basis kode pikeun ngahasilkeun saran pribadi sarta réspon kana patarosan jeung ajakan basa alam patali dokuméntasi jeung kode anjeun.
• Nguatkeun sikep kaamanan anjeun. Ngahijikeun AI kana platform anu ngahijikeun ngamungkinkeun anjeun nerapkeun protokol anu konsisten dina ékosistem anjeun pikeun ngirangan kerentanan sareng nyiptakeun pertahanan anu langkung kuat ngalawan poténsi ancaman.

Peta jalan pikeun operasionalisasi

Peta jalan pikeun operasionalisasi AI dina tim rékayasa perusahaan

Di tengah laju inovasi sareng évolusi anu gancang diantara alat coding AI, penting pisan pikeun pamimpin rékayasa ngartos produk sareng platform naon anu siap pikeun perusahaan sareng kumaha nyandak kaputusan ngeunaan dimana, iraha, sareng kumaha ngadopsi sareng ngaoperasionalkeun alat-alat ieu dina skala.

Di GitHub, kami sering mamatahan perusahaan sareng konsumén ngeunaan prakték pangsaéna dina ngoperasikeun alat coding AI. Ieu sering ngarecah kana pendekatan terstruktur anu tumut kana faktor pertimbangan sareng lingkungan anu unik pikeun organisasi anu dimaksud.

Ieu peta jalan pikeun kumaha mertimbangkeun ieu:

• Evaluasi kabutuhan sareng tujuan organisasi anjeun. Pimpinan rékayasa kedah nunjukkeun sareng ngartos tujuan khusus pikeun ngalaksanakeun alat AI, sapertos ningkatkeun produktivitas, kualitas kode, atanapi kaamanan, sareng kumaha alat ieu tiasa ngabantosan aranjeunna ngahontal tujuan utama.
• Jieun ngaronjatkeun kolaborasi tim béntang kalér anjeun. Palaksanaan alat ieu kedah janten usaha tim sareng sering ngalibatkeun peralihan budaya. Éta penting pikeun ngalibetkeun pamangku kapentingan konci sapertos pamekar anu dibédakeun, pimpinan tim, sareng manajer rékayasa dina prosés-nyieun kaputusan ngeunaan kumaha alur kerja anyar bakal katingali. Éta ogé penting pikeun ngabina komunikasi terbuka ngeunaan mangpaat sareng tangtangan alat AI supados tim siap ngamangpaatkeun kauntunganana.
• Investasi dina latihan sareng onboarding. Pikeun mastikeun yén anggota tim gaduh kaahlian anu dipikabutuh pikeun ngagunakeun alat-alat ieu sacara efektif, ogé ngirangan hutang téknis, pamimpin kedah nyayogikeun pelatihan sareng sesi onboarding pikeun tim rékayasa supados teu nyaman sareng nganapigasi platform. Panyadia utama alat coding anu dikuatkeun ku AI sareng platform pamekar sering nawiskeun kursus onboarding. Di GitHub, urang sering damel sareng perusahaan induk urang Microsoft pikeun ngembangkeun sadayana tina sumber vidéo dugi ka dokuméntasi sareng pituduh anu mangpaat.
• Mimitian leutik sareng tim pilot sareng proyék. Iraha waé anjeun ngadopsi alat atanapi platform pamekar énggal, langkung saé ngamimitian anu alit-sareng éta henteu béda sareng pamekaran parangkat lunak anu didamel ku AI. Di GitHub, urang sering mamatahan perusahaan
  dimimitian ku proyék pilot skala leutik sareng tim pikeun nguji efektivitas alat AI sareng ngaidentipikasi sagala tantangan sareng kauntungan sateuacan ngaluncurkeun alat ka organisasi anu langkung ageung.
• Siklus eupan balik. Pamimpin kedah nyetél puteran eupan balik pikeun ngumpulkeun input sareng saran ti tim rékayasa sareng nganggo eupan balik ieu pikeun terus-terusan ngaevaluasi alur kerja sareng mastikeun alat AI nyumponan kabutuhan anu berkembang.
• Integrasikeun AI dina alur kerja anu tos aya. Di GitHub, urang mendakan alat AI pangsaéna anu cocog sareng alur kerja pamekar anu tos aya - hartosna pamekar kirang peryogi diajar alur kerja énggal tibatan ningkatkeun throughput dina alur kerja anu tos aya. Pikeun pamimpin rékayasa, penting pikeun mastikeun pangembangna tetep aya dina aliran sareng ngahindarkeun gentos kontéks, janten penting pikeun milih sacara strategis alat AI anu leres-sareng platform- anu pas sareng lancar kana prosés anu ditetepkeun.
• Evaluasi alat sacara ketat pikeun privasi sareng kaamanan data. Ditengah widang alat coding AI anu ngembang pesat, penting pikeun naroskeun ka padagang ngeunaan éta
  privasi data jeung standar kaamanan aranjeunna geus dirancang parabot maranéhanana sabudeureun. Sumawona, penting pikeun ngarengsekeun masalah nalika ngagunakeun alat AI sareng tim anjeun, sareng netepkeun kawijakan organisasi sareng standar pamaréntahan ngeunaan pamanfaatan alat ieu (nyaéta, mastikeun pamekar anjeun nganggo alat anu diijinkeun sareng alat henteu sayogi gratis dina internét).
• Ngawas gains produktivitas jeung kinerja organisasi. Sarupa jeung investasi dina observability, pamingpin rékayasa kedah prioritas investasi
  dina solusi pikeun ngawas kinerja sareng dampak alat AI dina produktivitas sareng kualitas kode tim rékayasa. Ieu kedah kalebet ngevaluasi data kuantitatif sakitar paménta tarik, tingkat pangiriman kode, kecepatan panyebaran, sareng seueur deui. Pimpinan rékayasa ogé kedah milarian
  pikeun evaluate gains kuantitatif via survey pamekar pikeun ngarti kumaha rasa pamekar ngeunaan ngagunakeun parabot ieu.
• Mimitian leutik-jeung skala up sakuliah workflow pamekar. Pikeun ngulang hiji titik di luhur: Kadé pikeun ngamimitian leutik kalawan AI, sarta difokuskeun bagian individu SDLC. Ieu tiasa hartosna dimimitian ku alat AI coding dina IDE insinyur anjeun pikeun ngamimitian nalika piloting aplikasi anu sanés-sapertos dina dokuméntasi anjeun, solusi kontrol versi, atanapi anu sanés-kalayan kelompok leutik. Pondokna, kapamimpinan kedah ngarencanakeun pikeun ngaoperasionalkeun AI ayeuna bari ogé ngarepkeun kumaha cara skala alat AI ngalangkungan seueur deui SDLC dina organisasina.

Bangun budaya sumber batin anjeun kalayan dokuméntasi sareng prakték pangsaéna. Pikeun maksimalkeun kauntungan tina alat coding AI, pamimpin rékayasa kedah nyorong timna pikeun nyiptakeun dokuméntasi, ngabakukeun prosés, sareng sumber batin-atanapi ngadamel kodeu umum-spésifik, solusi, sareng prakték panghadéna pikeun pangembang pikeun ngungkit via alat panéangan AI anu tiasa naroskeun ieu. informasi jero sarta luar IDE. Ngabogaan budaya innersource aktip bakal mantuan organisasi meunang kiwari jeung isukan salaku AI parabot coding bisa mantuan pamekar manggihan informasi leuwih gancang ti cara tradisional jeung boga eusi katuhu pikeun difokuskeun naon paling penting: ngawangun software hébat.Fokus on pamutahiran kontinyu. Nalika solusi AI gancang maju sareng mekar, padagang sareng panyadia platform bakal teras-terasan kana alat-alat ieu-sareng éta penting pikeun tetep diropéa sareng ngévaluasi perbaikan naon anu tiasa dilakukeun pikeun prosés anu aya sareng alur kerja anu bakal datang.

Jieun budaya ramah AI anu nempatkeun pamekar dina kontrol. Sababaraha pamekar tiasa hariwang yén AI bakal ngajantenkeun peranna kaleuleuwihan - tapi éta henteu langkung jauh tina bebeneran. Antara sajarah stagtingkat produktivitas jeung short globaltagKu bakat rékayasa, AI siap ngabantosan pamekar ngawangun parangkat lunak langkung gancang, napigasi basis kode énggal, ningkatkeun kaahlian dina padamelan, sareng kolaborasi langkung efektif. Éta ngajantenkeun penting pikeun ngadorong budaya inovasi sareng diajar dina tim rékayasa sakitar pamanfaatan AI.

Peta jalan AI ieu pikeun tim rékayasa perusahaan sanés daptar pariksa — éta mangrupikeun pituduh strategis pikeun ngabantosan anjeun mikirkeun kumaha lancar ngahijikeun AI kana alur kerja anjeun. Éta sadayana ngeunaan nyaluyukeun alat AI sareng naon anu paling penting pikeun organisasi anjeun, ngabina budaya kolaborasi, sareng mastikeun tim anjeun dilengkepan ku kaahlian anu leres. Nalika bentang AI terus mekar, émut yén éta sanés ngan ukur ngadopsi téknologi anyar. Ieu ngeunaan nyiptakeun lingkungan dimana pamekar anjeun tiasa mekar, berinovasi, sareng ngawangun parangkat lunak anu saé langkung gancang.

Bawa ieu sareng anjeun
Industri pamekaran parangkat lunak parantos ngahontal titik dimana éta leres-leres direvolusi ku AI. Jeung ciri unik tina ngembangkeun AI, kaasup workflows intricate na, tungtutan sumberdaya, rupa-rupa toolchains, jeung alam kolaborasi, merlukeun platform anu tujuan-diwangun pikeun ngajawab tantangan ieu.
Minuhan GitHub
Imah pikeun langkung ti 100 juta pamekar, GitHub mangrupikeun platform pangembang anu paling dipercaya sareng diadopsi ku AI anu nguatkeun organisasi pikeun ngawangun, ngamankeun, sareng ngirim parangkat lunak langkung gancang pikeun muka konci inovasi dina skala. Platform komprehensif kami ngahijikeun alat kelas perusahaan, sapertos CI / CD, otomatisasi, uji kaamanan aplikasi, lingkungan pangembangan awan, alat kolaborasi, sareng alat coding anu dikuatkeun AI, pikeun ngagampangkeun pangiriman gancang tina parangkat lunak anu aman. Tambih Deui, éta cocog sareng sadaya panyadia awan, ku kituna pamaké yakin bisa skala pangiriman software maranéhanana tanpa ngorbankeun familiarity.

kacindekan

"Kami ningali platform GitHub terus mekar sareng fitur-fitur anyar anu super mantuan. Tien Juara anu jelas ayeuna nyaéta GitHub Copilot, dimana kami ningali hasil anu luar biasa tina uji coba anu kami jalankeun sareng tim kami.
Lucia Brizuela // Diréktur Téknis Senior, Mercado Libre Pikeun ngamimitian muka konci inovasi dina skala sareng AI, cobian GitHub Enterprise gratis di dieu.

Kopilot
GHAS Perbandingan CTA DEMO halaman Harga sidang Free Eusi patali

Léngkah saterusna

• Diajar langkung seueur ngeunaan GitHub Enterprise
• Candak GitHub Copilot dina uji penerbangan
• Ménta demo GitHub Enterprise anjeun
• Setel uji coba GitHub Enterprise Cloud anjeun

Pituduh aksés sareng Daptar pariksa pikeun program papacangan global

Dokumén / Sumberdaya

GitHub Kumaha Tim Téknik Perusahaan Tiasa Ngadopsi Parangkat Lunak AI [pdf] Pituduh pamaké Kumaha Tim Téknik Perusahaan Tiasa Ngadopsi Parangkat Lunak AI, Tim Téknik Perusahaan Tiasa Ngadopsi Parangkat Lunak AI, Tim Téknik Tiasa Tiasa Ngadopsi Parangkat Lunak AI, Tim Tiasa Tiasa Ngadopsi Parangkat Lunak AI, Tiasa Ngadopsi Parangkat Lunak AI, Suksés Ngadopsi Parangkat Lunak AI, Ngadopsi Parangkat Lunak AI, AI Parangkat lunak, parangkat lunak

Rujukan

• Manual pamaké