GitHub Како инженерските тимови на претпријатијата можат успешно да усвојат софтвер за вештачка интелигенција
Информации за производот
Производот за кој станува збор е програмерска платформа напојувана со вештачка интелигенција, дизајнирана за инженерски тимови на претпријатија. Тој нуди можности за навигација со вештачка интелигенција, облакот и безбедност во развојот на софтвер. Платформата има за цел да испорача иновативен, безбеден софтвер брзо и во обем преку искористување на генеративната вештачка интелигенција и сложените бази на кодови.
Клучни карактеристики:
- Алатки за развој на ВИ
- Инженеринг на платформата и способности за оперативно управување
- Подобрена соработка помеѓу различни тимови
- Вградени комплети алатки и работни текови
- Поддршка за DevOps и DevSecOps
Придобивки:
- Го минимизира менувањето контекст за програмерите
- Ја подобрува соработката и комуникацијата
- Го забрзува процесот на развој на софтвер
- Овозможува сигурна испорака на софтвер
Патоказ за операционализација на вештачката интелигенција
Упатството за корисникот обезбедува патоказ за успешно усвојување на вештачката интелигенција во тимовите за инженерство на претпријатијата. Истакнува стратегии за навигација со вештачка интелигенција, облакот и безбедноста. Прирачникот ја нагласува важноста на пристапот на првата платформа и нуди насоки за искористување на алатките и работните текови напојувани со вештачка интелигенција за да се надминат предизвиците.
Упатство за употреба на производот
Дел 1: Започнување
За да започнете со платформата за развивачи со вештачка интелигенција, следете ги овие чекори:
- Осигурете се дека вашиот систем ги исполнува минималните барања (наведени во делот за системски барања).
- Преземете ја и инсталирајте ја платформата од официјалната webлокација или назначен извор.
- Направете сметка или најавете се со вашите постоечки ингеренции.
- Запознајте се со интерфејсот и навигацијата на платформата.
Дел 2: Развој на погон на вештачка интелигенција
Откако ќе ја поставите платформата, можете да започнете да ги користите развојните алатки на ВИ. Еве како:
- Отворете ја интегрираната развојна околина (IDE) обезбедена од платформата.
- Истражете ги функциите за помош за кодирање со вештачка интелигенција, како што се препораки за код и автоматско пополнување.
- Искористете ги можностите за генерирање кодови напојуван со вештачка интелигенција за да го забрзате вашиот процес на кодирање.
- Експериментирајте со работните текови на платформата управувани од вештачка интелигенција за различни stagод животниот циклус на развој на софтвер.
Дел 3: Соработка и безбедност
Платформата дава приоритет на соработката и безбедноста. Следете ги овие упатства за да го искористите максимумот од овие карактеристики:
- Поканете ги членовите на тимот да се придружат на вашите проекти и да воспостават средина за соработка.
- Искористете ги вградените комуникациски канали на платформата за беспрекорна соработка и споделување знаење.
- Осигурете се дека се поставени соодветни контроли за пристап и дозволи за да се заштитат чувствителните информации.
- Редовно ажурирајте ја и закрпувајте ја платформата за да имате корист од најновите безбедносни подобрувања.
Најчесто поставувани прашања
- П: Кои се придобивките од користењето на платформа за развивачи на ВИ за инженерските тимови на претпријатијата?
- A: Придобивките вклучуваат минимизирање на префрлување контекст, подобрување на соработката, забрзување на развојот на софтверот и овозможување безбедна испорака на софтвер.
- П: Како вештачката интелигенција може да го преобликува животниот циклус на развој на софтвер во средини на претпријатија?
- A: ВИ може да го рационализира процесот на развој, да го намали времето за кодирање и да ја подобри севкупната ефикасност во опкружувањата на претпријатијата.
- П: Дали платформата може да се интегрира со постоечките развојни алатки и услуги?
- A: Да, платформата е дизајнирана да се интегрира со популарни развојни алатки и услуги за да обезбеди беспрекорен работен тек.
Предговор
Индустријата за развој на софтвер достигна клучна пресвртница во еволуцијата на генеративната вештачка интелигенција (вештачка интелигенција). Додека голем дел од светот се бореше со оваа технологија и случаите на нејзина употреба, едно истражување на GitHub покажа дека 92% од програмерите рекле дека веќе користеле генеративни алатки за кодирање со вештачка интелигенција и во и надвор од работата на почетокот на 2023 година. Ова покажува дека програмерите брзо се прифаќање на придобивките од вештачката интелигенција во нивните софтверски изданија, често пред организациите да размислат како најдобро да ја операционализираат вештачката интелигенција низ инженерските тимови.
Последен пат софтверската индустрија мораше да имплементира управување со промени во овој обем беше со воведувањето на DevOps како развојна методологија пред повеќе од една деценија. Сега, индустријата е момент кога синџирите на алатки за развивачи се развиваат побрзо од кога било досега со широката достапност на вештачката интелигенција - една студија на Гартнер дури откри дека 80% од кодот ќе биде произведен од ВИ во 2026 година.
Како што алатките за вештачка интелигенција продолжуваат да се развиваат, инженерските лидери сега се соочуваат со свет каде што вештачката интелигенција е внесена во многу повеќе од животниот циклус на развој на софтвер (SDLC). Значи, како треба лидерите во инженерството на претпријатијата да размислуваат за еволутивната улога на вештачката интелигенција во развојот на софтверот и да се осигураат дека тимовите се подготвени да испорачуваат висококвалитетен, безбеден софтвер на ниво?
Во овој водич, ќе ги истражиме најдобрите практики за усвојување на развој на софтвер со ВИ во тимовите за инженерство на претпријатијата и придобивките што доаѓаат со обединувањето на вашиот технолошки куп со единствена платформа со ВИ.
Платформи за програмери напојувани со вештачка интелигенција
Развојните способности на програмерските платформи напојувани со вештачка интелигенција
Еве еден брз поглед на некои способности на модерните алатки со вештачка интелигенција:
- Автоматското пополнување на кодот сугерира и автоматски ги комплетира фрагментите или командите од кодот како што развивачот типува за да ја подобри ефикасноста и да ги намали грешките.
- Алатките за генерирање код автоматски произведуваат изворен код или документација врз основа на претходно дефинирани шаблони, што на крајот го поедноставува и го забрзува процесот на развој.
- Алатките за вештачка интелигенција за анализа на кодови користат техники за машинско учење за да разберат, толкуваат и да обезбедат увид во софтверскиот код за целите на обезбедување квалитет. За прampЛе, алатките за вештачка интелигенција можат да ја проценат компатибилноста на кодот на различни платформи, рамки или библиотеки, за да се осигураат дека софтверските компоненти работат беспрекорно заедно.
- Алатките за рефакторирање на кодот автоматски го анализираат и реструктуираат кодот за да ја подобрат неговата читливост, одржување и целокупниот квалитет.
- Откривањето грешки може да се искористи за да се идентификуваат и потенцираат грешките или недостатоците во кодот за време на фазата на развој, што им помага на програмерите да произведат посигурен и посигурен софтвер.
- Безбедносното тестирање на апликациите напојувано со вештачка интелигенција, кое користи машинско учење за автономно анализирање на кодот, идентификување ранливости и генерирање предлози за санација, има потенцијал да направи револуција како програмерите градат безбедни апликации од самиот почеток - и радикално да ја трансформираат традиционалната дефиниција за „поместување налево“.
- Колаборативното кодирање може да се охрабри со алатки за развој на софтвер напојувани со вештачка интелигенција преку обезбедување на интелигентни предлози за кодови, автоматизирање на рутинските задачи и нудење увиди во реално време, што ја подобрува комуникацијата и продуктивноста меѓу програмерите кои работат на заеднички проекти.
- Обработката на природен јазик може да се користи од алатките за развој на софтвер придвижувани со вештачка интелигенција за да се разбере и интерпретира човечкиот јазик, што им овозможува на програмерите да комуницираат со алатките користејќи команди, прашања или коментари на природен јазик и ја олеснува поинтуитивната и поефикасна комуникација во процесот на развој.
Уникатните предизвици
Уникатните предизвици за операционализирање на вештачката интелигенција во развојот на софтвер на ниво на претпријатие
Во услови на обемни промени во технологијата поттикнати од генеративната вештачка интелигенција и сè покомплексните бази на кодови, заедно со наследените апликации, сè повеќе инженерски лидери признаваат дека им е потребен нов пристап за да се испорача иновативен, безбеден софтвер брзо и во обем. Традиционалните платформи за развој и DevOps не се толку прилагодени за брзо-развивачките барања на развојот на ВИ. Тоа е особено точно кога станува збор за комбинација на инженерство на платформа, оперативно управување и искуство со развивачите. Тековните технолошки купови и платформи се наменети да ги поддржат тимовите DevOps и DevSecOps додека се справуваат со новите способности напојувани со вештачка интелигенција - но овие алатки и способности честопати не функционираат непречено заедно.
Ова може да доведе до:
- Исклучено искуство за развојни, безбедносни и оперативни тимови.
- Предизвици како погрешна комуникација, зголемени технички и безбедносни предизвици, огромно количество технологии и непроѕирни оперативни трошоци.
- Намалена продуктивност, послаба безбедносна позиција, одложено време на пазарот и, како последица на тоа, негативни ефекти врз финансиските перформанси на организацијата.
За да ги избегнат овие замки, организациите можат да се свртат кон програмери управувани од вештачка интелигенција со вградени комплети алатки и работни текови. Примарните движечки цели се да се минимизира потребата програмерите да се префрлаат помеѓу различни контексти; подобрување на соработката меѓу различни тимови; и отстранете ги пречките кои го попречуваат развојот, проширувањето и сигурната испорака на софтверот.
Како вештачката интелигенција го преобликува софтверот на претпријатието
Како вештачката интелигенција го преобликува животниот циклус на развој на софтвер за претпријатие
Од првичното лансирање на популарните алатки со AI GitHub Copilot како екстензија на IDE и ChatGPT на OpenAI, темпото на иновации и брзото повторување низ технолошката индустрија околу генеративната вештачка интелигенција е впечатливо. Алатките за кодирање со вештачка интелигенција некогаш ги препорачаа само линиите и блоковите на код. Сега, тие се прошируваат низ целиот SDLC.
Некои инженерски лидери во средини на претпријатија кои беа рани усвоени веќе го видоа влијанието што вештачката интелигенција го има врз нивните развојни тимови. Mercado Libre, на пример, има повеќе од 9,000 програмери кои користат GitHub Copilot и има квантифицирано намалување од 50% во времето што им е потребно на своите инженери да напишат код со вештачка интелигенција. И како што овие алатки се развиваат за да покриваат поголем дел од искуството на програмерите, има голем опсег каде овие алатки може да се користат - и се користат - во SLDC со одличен ефект. Најдобрите алатки и платформи за вештачка интелигенција доаѓаат со интегрирани способности и работни текови кои го намалуваат менувањето контекст, ја поттикнуваат соработката и ги отстрануваат оперативните бариери. Поедноставно кажано, овие алатки им олеснуваат на програмерите да пишуваат, обезбедуваат и испорачуваат код - додека поефективно соработуваат со колегите помагајќи да се објаснат постоечките бази на кодови, дневници за одлуки и организациска документација. Накратко, вештачката интелигенција го преобликува начинот на кој софтверот се создава во деловните средини - а инженерските лидери веќе гледаат придобивки. На пример, еве еден поранешенampпогледнете како вештачката интелигенција - и конкретно платформата GitHub - може да го подобри секој дел од SDLC:
- Планирање. Во фазата на планирање на SDLC, вештачката интелигенција може да им помогне на тимовите за производи и развој да спроведат истражување на пазарот, да генерираат идеи, да го проценат потенцијалниот ризик и да понудат предвидлива анализа. GitHub Copilot, на пример, може да помогне да се забрза развојот на софтвер во планирањетоtagд со предлагање фрагменти од код додека програмерите ги опишуваат своите идеи на природен јазик.
- Дизајн на решение. Со интегрирање на вештачката интелигенција во фазата на дизајнирање решенија, развојните тимови можат да имаат корист од интелигентните сознанија за потенцијалните решенија, да добиваат предлози за алтернативни решенија, да ги автоматизираат рутинските задачи како што е филтрирањето на безбедносните ранливости и да ја подобрат соработката овозможувајќи им на инженерите пристап до побрз развој на решенија. Ова на крајот води кон поефективни и попогодни софтверски дизајни. Платформата за програмери на GitHub им помага на програмерите во фазата на дизајнирање решенија со тоа што нуди контрола на верзијата за дизајн files, предлози за решенија генерирани од вештачка интелигенција, лесен пристап до постојните решенија и документација преку пребарување на ВИ, повеќе колаборативни работни текови и централизирана платформа за следење проблеми.
- Кодирање и развој. Во фазата на кодирање или развој, програмерите треба да ги преведат спецификациите за дизајн на системот во вистински код. Од клучно значење е програмерите да ги следат најдобрите практики за пишување чист, оддржлив и ефикасен код, а алатките за вештачка интелигенција, како што е функцијата за разговор на GitHub Copilot, може да помогнат во тој процес, дозволувајќи им на програмерите да поставуваат прашања за квалитетот на кодот, што прави постоечкиот код во базата на кодови, отстранување грешки код во лет или најдете решенија директно од нивниот IDE. Плус, GitHub Copilot може да го користи целосниот контекст на вашата база на кодови за да обезбеди персонализирани резултати низ целиот работен тек на програмерите.
- Тестирање. Најдобрите алатки за вештачка интелигенција можат да помогнат да се автоматизира генерирањето на тест случаи, да се анализираат големи сетови на податоци, да се идентификуваат потенцијалните грешки и пропусти и да се подобри целокупната покриеност на тестот со автоматско отворање на барањата за повлекување со дополнителни предложени тестови. Код на GitHub повторноview, на пример, може да помогне во фазата на тестирање на SDLC дозволувајќи им и на QA и на инженерските тимови заедничкиview и анализирајте тест скрипти, што не само што обезбедува квалитет на кодот туку
може да помогне да се идентификуваат потенцијалните проблеми или подобрувања. Овие алатки, исто така, можат да ги надополнат решенијата за статичко безбедносно тестирање на апликациите (SAST). GitHub Advanced Security, на пример, има автоматизирани безбедносни проверки што се извршуваат со секое барање за повлекување, што се појавуваат проблеми во контекст на работниот тек на развојот, така што ранливостите се поправаат за неколку минути, а не за месеци. - Распоредување. За време на распоредувањето, вештачката интелигенција може да помогне во поедноставувањето на процесот со справување со управувањето со ослободување, предвидување на можни проблеми со перформансите и оптимизирање на инфраструктурата. Исто така, го забрзува процесот и обезбедува сигурност преку автоматизирани проверки, што ја намалува потребата за рачен напор.
- Одржување и поддршка. Софтверот бара тековно одржување за да се осигура дека ќе остане функционален, а програмерите периодично издаваат софтверски закрпи и ажурирања за да ги поправат грешките во софтверот и да ги решат безбедносните проблеми. Вештачката интелигенција може да им помогне на тимовите попроактивно да ги откријат и решат проблемите преку анализа на историски податоци и обрасци, предвидување на потенцијални неуспеси на системот и автоматизирање на задачите за рутинско одржување. Дополнително, алатките за кодирање напојувани со вештачка интелигенција можат да им помогнат на инженерите да работат на наследени апликации и бази на кодови со тоа што ќе го олеснат рефакторирањето на кодот - или кодот на јазик што можеби не им е толку познат.
Придобивки од преземање платформа
Придобивките од преземањето на првиот пристап на платформата кон вештачката интелигенција
Пристапот на првата платформа вклучува интегрирање на вештачката интелигенција директно во унифицирана софтверска платформа, наместо да се потпира на самостојни решенија за вештачка интелигенција, за беспрекорно да ги инкорпорира способностите за вештачка интелигенција во постоечките развојни, соработка или оперативни работни текови. Ова резултира со платформа за развивачи на ВИ која може да ги поддржи вашите тимови од планирање до распоредување и пошироко.
GitHub знае дека пристапот на првата платформа обезбедува унифициран екосистем каде што способностите за вештачка интелигенција можат да им помогнат на програмерите и, за возврат, да понудат деловни придобивки околу заштедата на време, заштеда на трошоци, побезбеден краен производ и побрзо време на пазарот, зголемувајќи го севкупниот програмер - и организациско-продуктивност и задоволство. Покрај тие придобивки, стратегија на првата платформа:
- Вградува вештачка интелигенција директно во целиот SDLC. Наместо да додавате друга алатка во технолошкиот куп, пристапот на прво место на платформата значи дека вештачката интелигенција е целосно вметната во платформа за развивачи која може да ве поддржи на секој чекор од процесот на развој.
- Го намалува менувањето на контекстот. Со обединување на вашите алатки во централизирана платформа, програмерите можат лесно да пристапат до производите што им се потребни за да ги одржат продуктивни и да останат во тек.
- Обезбедува приспособено искуство. За прampЛе, со GitHub Enterprise, вештачката интелигенција може да пристапи до податоците и базата на кодови на вашата организација за да генерира персонализирани предлози и одговори на прашања и напомени за природен јазик поврзани со вашата документација и код.
- Го зајакнува вашето безбедносно држење. Интегрирањето на вештачката интелигенција во унифицирана платформа ви овозможува да примените конзистентни протоколи низ вашиот екосистем за да ги намалите ранливостите и да создадете поцврста одбрана од потенцијални закани.
Патоказ за операционализација
Патоказ за операционализација на вештачката интелигенција во тимовите за инженерство на претпријатијата
Среде брзото темпо на иновации и еволуција меѓу алатките за кодирање со вештачка интелигенција, од клучно значење е инженерските лидери да разберат кои производи и платформи се подготвени за претпријатијата и како да донесуваат одлуки за тоа каде, кога и како да ги усвојат и операционализираат овие алатки во обем.
Во GitHub, ние често ги советуваме компаниите и клиентите за најдобрите практики околу операционализацијата на алатките за кодирање со вештачка интелигенција. Ова често се распаѓа на структуриран пристап кој ги зема предвид факторите и средини уникатни за организацијата за која станува збор.
Еве патоказ за тоа како да го земете предвид ова:
- Проценете ги вашите организациски потреби и цели. Инженерските лидери треба точно да ги утврдат и разберат специфичните цели за имплементирање на алатки за вештачка интелигенција, како што се подобрување на продуктивноста, квалитетот на кодот или безбедноста, и како овие алатки можат да им помогнат да ги постигнат клучните цели.
- Направете ја подобрувањето на тимската соработка ваша северна ѕвезда. Имплементацијата на овие алатки треба да биде тимски напор и често вклучува културни промени. Тоа го прави критично вклучувањето на клучните засегнати страни како што се истакнати програмери, раководители на тимови и инженерски менаџери во процесот на донесување одлуки за тоа како ќе изгледаат новите работни процеси. Исто така, важно е да се поттикне отворена комуникација и за придобивките и за предизвиците на алатките за вештачка интелигенција, така што тимовите ќе бидат подготвени да профитираат од нивните придобивки.
- Инвестирајте во обука и вградување. За да се осигури дека членовите на тимот ги имаат потребните вештини за ефективно користење на овие алатки, како и за намалување на техничкиот долг, лидерите треба да обезбедат обука и сесии за вградување на инженерските тимови за да се чувствуваат удобно со навигацијата на платформата. Водечките провајдери на алатки за кодирање напојувани со вештачка интелигенција и платформи за развивачи честопати нудат курсеви за вградување. Во GitHub, ние често работиме со нашата матична компанија Microsoft за да развиеме сè, од видео ресурси до документација и корисни водичи.
- Започнете мали со пилот тимови и проекти. Секогаш кога прифаќате нова алатка или платформа за развивачи, најдобро е да започнете со мали димензии - и тоа не се разликува со развојот на софтвер со ВИ. Во GitHub често ги советуваме компаниите
да започне со мали пилот-проекти и тимови за да ја тестираат ефективноста на алатките за вештачка интелигенција и да ги идентификуваат сите предизвици и придобивки пред да ги пуштат алатките во поширока организација. - Циклуси за повратни информации. Лидерите треба да постават циклуси за повратни информации за да собираат податоци и предлози од инженерските тимови и да ги користат овие повратни информации за континуирано оценување на работните текови и да се уверат дека алатките за вештачка интелигенција ги задоволуваат потребите што се развиваат.
- Интегрирајте вештачка интелигенција во постоечките работни текови. Во GitHub, откриваме дека најдобрите алатки за вештачка интелигенција се вклопуваат во постоечките работни текови на програмерите - тоа значи дека програмерите имаат помала потреба да научат нов работен тек отколку да ја зголемат пропусната моќ во нивните постоечки работни текови. За лидерите во инженерството, важно е да се осигураат дека нивните програмери ќе останат во тек и да избегнуваат менување контекст, што го прави важно стратешки да ги изберат вистинските алатки за вештачка интелигенција - и платформа - кои беспрекорно се вклопуваат во воспоставените процеси.
- Строго проценувајте ги алатките за приватност и безбедност на податоците. Во услови на брзо развивање на полето на алатки за кодирање со вештачка интелигенција, императив е да се прашаат продавачите за
стандарди за приватност и безбедност на податоците што ги дизајнирале нивните алатки. Згора на тоа, важно е да се решат грижите кога користите алатки за вештачка интелигенција со вашите тимови и да поставите организациски политики и стандарди за управување околу користењето на овие алатки (т.е. да се осигурате дека вашите програмери користат санкционирани алатки, а не слободно достапни алатки на Интернет). - Следете ги придобивките од продуктивноста и организациските перформанси. Слично на инвестирањето во набљудување, инженерските лидери треба да дадат приоритет на инвестициите
во решенијата за следење на перформансите и влијанието на алатките за вештачка интелигенција врз продуктивноста и квалитетот на кодот на инженерските тимови. Ова треба да вклучува евалуација на квантитативни податоци околу барањата за повлекување, стапки на испорака на код, брзини на распоредување и многу повеќе. Инженерските лидери, исто така, треба да бараат
да се проценат квантитативните придобивки преку анкети за програмери за да се разбере како се чувствуваат програмерите за користење на овие алатки. - Започнете со мали и размери низ работниот тек на програмерите. Да ја повториме точката погоре: важно е да започнете малку со вештачка интелигенција и да се фокусирате на одделни делови од SDLC. Ова може да значи да започнете со алатка за кодирање со вештачка интелигенција во IDE на вашите инженери за да започнете додека пилотирате други апликации - како што се во вашата документација, решение за контрола на верзии или на друг начин - со мали групи луѓе. Накратко, раководството треба да планира да ја операционализира вештачката интелигенција денес, додека, исто така, со нетрпение очекува како да ги зголеми алатките за вештачка интелигенција низ се повеќе и повеќе од SDLC во рамките на нивната организација.
Изградете ја вашата култура на внатрешни извори со документација и најдобри практики. За да се максимизираат придобивките од алатките за кодирање со вештачка интелигенција, инженерските лидери треба да ги охрабрат своите тимови да креираат документација, стандардизираат процеси и внатрешно-или да објавуваат специфични кодови, решенија и најдобри практики за програмерите да ги искористат преку алатките за пронаоѓање вештачка интелигенција што можат да побараат за ова. информации внатре и надвор од IDE. Имањето активна култура на внатрешен извор ќе им помогне на организациите да победат денес и утре бидејќи алатките за кодирање со вештачка интелигенција можат да им помогнат на програмерите да најдат информации побрзо од традиционалните средства и да ја имаат вистинската содржина за да се фокусираат на она што е најважно: градење одличен софтвер. Фокусирајте се на постојано подобрување. Како што решенијата за вештачка интелигенција брзо напредуваат и се развиваат, продавачите и давателите на платформи ќе продолжат да ги повторуваат овие алатки - а тоа го прави критично да се остане ажуриран и да се проценат какви подобрувања може да се направат на постоечките процеси и идните работни текови.
Создадете култура погодна за вештачката интелигенција која ги става програмерите под контрола. Некои програмери можеби се загрижени дека вештачката интелигенција ќе ги направи нивните улоги непотребни - но тоа не може да биде подалеку од вистината. Помеѓу историски сtagнатирање стапки на продуктивност и глобален шорtagОд инженерскиот талент, вештачката интелигенција е подготвена да им помогне на програмерите да градат софтвер побрзо, да се движат во нови бази на кодови, да се усовршат на работа и да соработуваат поефективно. Тоа го прави важно да се поттикне културата на иновации и учење во инженерските тимови околу користењето на вештачката интелигенција.
Овој патоказ за вештачка интелигенција за тимовите за инженерство на претпријатија не е список за проверка - тоа е стратешки водич што ќе ви помогне да размислите како беспрекорно да ја интегрирате вештачката интелигенција во вашите работни текови. Се работи за усогласување на алатките за вештачка интелигенција со она што е најважно за вашата организација, негување на култура на соработка и обезбедување на вашиот тим да е опремен со вистинските вештини. Додека пејзажот со вештачка интелигенција продолжува да се развива, запомнете дека не се работи само за усвојување на нова технологија. Станува збор за создавање средина каде што вашите програмери ќе можат да напредуваат, да иновираат и побрзо да градат фантастичен софтвер.
Земете го ова со вас
Индустријата за развој на софтвер достигна точка каде што треба да биде целосно револуционизирана од вештачката интелигенција. И уникатните карактеристики на развојот на вештачката интелигенција, вклучувајќи ги неговите сложени работни текови, потребите за ресурси, разновидните синџири на алатки и колаборативната природа, бараат платформи кои се наменски изградени за да се справат со овие предизвици.
Запознајте го GitHub
Дом на повеќе од 100 милиони програмери, GitHub е најдоверливата и усвоена платформа за развивачи на ВИ во светот, која им дава овластување на организациите да градат, обезбедуваат и испраќаат софтвер побрзо за да ги отклучат иновациите во обем. Нашата сеопфатна платформа интегрира алатки од типот на претпријатие, како што се CI/CD, автоматизација, безбедносно тестирање на апликации, околини за развој на облак, алатки за соработка и алатки за кодирање со ВИ, за да се олесни брзата испорака на безбеден софтвер. Плус, тој е компатибилен со сите провајдери на облак, така што корисниците можат самоуверено да ја размерат својата испорака на софтвер без да ја жртвуваат блискоста.
Заклучок
„Гледаме дека платформата на GitHub постојано се развива со нови функции кои се супер корисни. Јасен победник неодамна беше GitHub Copilot, каде што видовме неверојатни резултати од тестовите што ги водевме со нашите тимови.
Лусија Бризуела // Виш технички директор, Mercado Libre За да започнете со отклучување на иновациите во обем со вештачка интелигенција, пробајте го GitHub Enterprise бесплатно овде.
Копилот
Споредба на GHAS CTA ДЕМО-страница Цени Бесплатен пробен период Поврзана содржина
Следни чекори
- Дознајте повеќе за GitHub Enterprise
- Земете го GitHub Copilot на пробен лет
- Побарајте го вашето демо за GitHub Enterprise
- Поставете го вашиот пробен период на GitHub Enterprise Cloud
Водич за пристапност и листа за проверка за глобална програма за ангажман
Документи / ресурси
 |
GitHub Како инженерските тимови на претпријатијата можат успешно да усвојат софтвер за вештачка интелигенција [pdf] Упатство за корисникот Како инженерските тимови на претпријатијата можат успешно да усвојат софтвер за вештачка интелигенција, инженерските тимови на претпријатијата можат успешно да усвојат софтвер за вештачка интелигенција, инженерските тимови можат успешно да усвојат софтвер за вештачка интелигенција, тимовите можат успешно да усвојат софтвер за вештачка интелигенција, можат успешно да усвојат софтвер за вештачка интелигенција, Софтвер, софтвер |
