GitHub Jak mohou podnikové inženýrské týmy úspěšně přijmout software AI
Informace o produktu
Dotyčný produkt je vývojářská platforma s umělou inteligencí určená pro podnikové inženýrské týmy. Nabízí možnosti navigace AI, cloudu a zabezpečení při vývoji softwaru. Cílem platformy je dodávat inovativní, bezpečný software rychle a ve velkém s využitím generativní umělé inteligence a komplexních kódových základen.
Klíčové vlastnosti:
- Vývojové nástroje poháněné umělou inteligencí
- Možnosti inženýringu platformy a provozního řízení
- Posílená spolupráce mezi různými týmy
- Vestavěné sady nástrojů a pracovní postupy
- Podpora pro DevOps a DevSecOps
Výhody:
- Minimalizuje přepínání kontextu pro vývojáře
- Zlepšuje spolupráci a komunikaci
- Urychluje proces vývoje softwaru
- Umožňuje bezpečné doručení softwaru
Plán pro zprovoznění umělé inteligence
Uživatelská příručka poskytuje plán pro úspěšné zavádění umělé inteligence do podnikových inženýrských týmů. Nastiňuje strategie pro navigaci AI, cloud a zabezpečení. Příručka zdůrazňuje důležitost přístupu založeného na platformě a nabízí návod, jak využít nástroje a pracovní postupy využívající umělou inteligenci k překonání výzev.
Návod k použití produktu
Oddíl 1: Začínáme
Chcete-li začít s vývojářskou platformou založenou na umělé inteligenci, postupujte takto:
- Ujistěte se, že váš systém splňuje minimální požadavky (uvedené v části systémové požadavky).
- Stáhněte a nainstalujte platformu z oficiálního webu webmísto nebo určený zdroj.
- Vytvořte si účet nebo se přihlaste pomocí svých stávajících přihlašovacích údajů.
- Seznamte se s rozhraním a navigací platformy.
Část 2: Vývoj založený na AI
Jakmile nastavíte platformu, můžete začít využívat vývojové nástroje poháněné umělou inteligencí. Zde je postup:
- Otevřete integrované vývojové prostředí (IDE) poskytované platformou.
- Prozkoumejte funkce pomoci při kódování AI, jako jsou doporučení kódu a automatické doplňování.
- Využijte možnosti generování kódu založené na umělé inteligenci k urychlení procesu kódování.
- Experimentujte s pracovními postupy platformy řízenými umělou inteligencí pro různé systémytages životního cyklu vývoje softwaru.
Oddíl 3: Spolupráce a bezpečnost
Platforma upřednostňuje spolupráci a bezpečnost. Chcete-li tyto funkce co nejlépe využít, postupujte podle těchto pokynů:
- Pozvěte členy týmu, aby se připojili k vašim projektům a vytvořili prostředí pro spolupráci.
- Využijte vestavěné komunikační kanály platformy pro bezproblémovou spolupráci a sdílení znalostí.
- Zajistěte, aby byla nastavena správná řízení přístupu a oprávnění k ochraně citlivých informací.
- Pravidelně aktualizujte a opravujte platformu, abyste mohli využívat nejnovější vylepšení zabezpečení.
Nejčastější dotazy
- Otázka: Jaké jsou výhody používání vývojářské platformy založené na umělé inteligenci pro podnikové inženýrské týmy?
- A: Mezi výhody patří minimalizace přepínání kontextu, zlepšení spolupráce, urychlení vývoje softwaru a umožnění bezpečného dodávání softwaru.
- Otázka: Jak může umělá inteligence přetvořit životní cyklus vývoje softwaru v podnikových prostředích?
- A: Umělá inteligence může zefektivnit proces vývoje, zkrátit dobu kódování a zlepšit celkovou efektivitu v podnikových prostředích.
- Otázka: Může se platforma integrovat se stávajícími vývojovými nástroji a službami?
- A: Ano, platforma je navržena tak, aby se integrovala s oblíbenými vývojovými nástroji a službami, aby poskytovala bezproblémový pracovní postup.
Předmluva
Odvětví vývoje softwaru dosáhlo klíčového milníku ve vývoji generativní AI (umělá inteligence). Zatímco velká část světa se potýká s touto technologií a jejími případy použití, jeden průzkum GitHubu zjistil, že 92 % vývojářů uvedlo, že již začátkem roku 2023 používají generativní nástroje pro kódování AI v práci i mimo ni. To ukazuje, že vývojáři rychle využívají výhody AI ve svých softwarových sestavách, často předtím, než organizace zvážily, jak nejlépe zprovoznit AI napříč inženýrskými týmy.
Naposledy musel softwarový průmysl implementovat řízení změn v tomto rozsahu při zavedení DevOps jako metodologie vývoje před více než deseti lety. Nyní je toto odvětví zlomovým okamžikem, kdy se řetězce vývojářských nástrojů vyvíjejí rychleji než kdykoli předtím díky široké dostupnosti AI – jedna studie společnosti Gartner dokonce zjistila, že 80 % kódu bude v roce 2026 produkovat AI.
Jak se nástroje umělé inteligence neustále vyvíjejí, technologickí lídři nyní čelí světu, kde je umělá inteligence prostoupena mnohem větší částí životního cyklu vývoje softwaru (SDLC). Jak by tedy měli lídři podnikového inženýrství přemýšlet o vyvíjející se roli umělé inteligence ve vývoji softwaru a zajistit, aby týmy byly připraveny dodávat vysoce kvalitní a bezpečný software ve velkém měřítku?
V této příručce prozkoumáme osvědčené postupy pro zavádění vývoje softwaru založeného na AI v týmech podnikových inženýrů a výhody, které přináší sjednocení vaší technologické sady s jedinou platformou založenou na AI.
Vývojářské platformy založené na umělé inteligenci
Vyvíjející se možnosti vývojářských platforem s umělou inteligencí
Zde je rychlý pohled na některé možnosti moderních nástrojů poháněných umělou inteligencí:
- Automatické dokončování kódu navrhuje a automaticky dokončuje úryvky kódu nebo příkazy tak, jak vývojář píše, aby se zvýšila efektivita a snížily se chyby.
- Nástroje pro generování kódu automaticky vytvářejí zdrojový kód nebo dokumentaci na základě předdefinovaných šablon, což v konečném důsledku zjednodušuje a urychluje proces vývoje.
- Analýza kódu Nástroje umělé inteligence využívají techniky strojového učení k pochopení, interpretaci a poskytování náhledů na softwarový kód pro účely zajištění kvality. NapřampNástroje umělé inteligence mohou hodnotit kompatibilitu kódu napříč různými platformami, frameworky nebo knihovnami, aby zajistily, že softwarové komponenty budou bez problémů spolupracovat.
- Nástroje pro refaktorování kódu automaticky analyzují a restrukturalizují kód, aby zlepšily jeho čitelnost, udržovatelnost a celkovou kvalitu.
- Detekci chyb lze využít k identifikaci a zvýraznění chyb nebo nedostatků v kódu během vývojové fáze, což vývojářům pomáhá vytvářet spolehlivější a robustnější software.
- Testování zabezpečení aplikací založené na AI, které využívá strojové učení k autonomní analýze kódu, identifikaci zranitelností a generování návrhů na nápravu, má potenciál změnit způsob, jakým vývojáři vytvářejí zabezpečené aplikace od začátku – a radikálně změnit tradiční definici „posunout doleva“.
- Kolaborativní kódování lze podpořit pomocí nástrojů pro vývoj softwaru s umělou inteligencí poskytováním inteligentních návrhů kódu, automatizací rutinních úloh a nabídkou přehledů v reálném čase, což zlepšuje komunikaci a produktivitu mezi vývojáři pracujícími na sdílených projektech.
- Zpracování přirozeného jazyka mohou nástroje pro vývoj softwaru s umělou inteligencí využít k porozumění a interpretaci lidského jazyka, což vývojářům umožňuje interakci s nástroji pomocí příkazů, dotazů nebo komentářů v přirozeném jazyce a usnadňuje intuitivnější a efektivnější komunikaci v procesu vývoje.
Jedinečné výzvy
Jedinečné výzvy provozu AI při vývoji softwaru na podnikové úrovni
Uprostřed rozsáhlých změn v technologii poháněných generativní AI a stále složitějších kódových základen ve spojení se staršími aplikacemi stále více inženýrů uznává, že potřebují nový přístup k rychlému a rozsáhlému dodávání inovativního, bezpečného softwaru. Tradiční vývojové platformy a platformy DevOps nejsou tak vhodné pro rychle se vyvíjející požadavky vývoje založeného na umělé inteligenci. To platí zejména, pokud jde o kombinaci platformového inženýrství, provozního řízení a vývojářských zkušeností. Současné technologické sady a platformy mají podporovat týmy DevOps a DevSecOps a zároveň využívat nové možnosti založené na umělé inteligenci – tyto nástroje a možnosti však často nefungují hladce.
To může vést k:
- Odpojené zkušenosti pro vývojové, bezpečnostní a provozní týmy.
- Výzvy jako chybná komunikace, zvýšené technické a bezpečnostní problémy, obrovské množství technologií a neprůhledné provozní náklady.
- Snížená produktivita, slabší bezpečnostní postoj, zpoždění uvedení na trh a v důsledku toho negativní dopady na finanční výkonnost organizace.
Aby se organizace vyhnuly těmto nástrahám, mohou se obrátit na vývojářské platformy řízené umělou inteligencí s vestavěnými sadami nástrojů a pracovními postupy. Primárním hnacím cílem je minimalizovat potřebu vývojářů přecházet mezi různými kontexty; zlepšit spolupráci mezi různými týmy; a odstranit překážky, které brání vývoji, expanzi a bezpečnému dodávání softwaru.
Jak AI přetváří podnikový software
Jak AI přetváří životní cyklus vývoje podnikového softwaru
Od prvního uvedení populárních nástrojů poháněných umělou inteligencí GitHub Copilot jako rozšíření IDE a ChatGPT od OpenAI bylo tempo inovací a rychlých iterací napříč technologickým průmyslem kolem generativní umělé inteligence ohromující. Nástroje pro kódování AI kdysi doporučovaly pouze řádky a bloky kódu. Nyní se rozšiřují na celé SDLC.
Někteří technologickí lídři v podnikových prostředích, kteří byli prvními uživateli, již viděli, jaký vliv má AI na jejich vývojové týmy. Mercado Libre má například více než 9,000 50 vývojářů, kteří používají GitHub Copilot, a vyčíslili XNUMX% zkrácení doby, kterou potřebují jeho inženýři k psaní kódu pomocí AI. A jak se tyto nástroje vyvíjejí, aby pokryly větší část vývojářského prostředí, existuje velký rozsah, kde lze tyto nástroje použít – a jsou používány – v SLDC s velkým efektem. Nejlepší nástroje a platformy umělé inteligence přicházejí s integrovanými možnostmi a pracovními postupy, které snižují přepínání kontextu, podporují spolupráci a odstraňují provozní překážky. Zjednodušeně řečeno, tyto nástroje vývojářům usnadňují psaní, zabezpečení a dodávání kódu – a zároveň efektivněji spolupracují s kolegy tím, že pomáhají vysvětlit existující kódové báze, protokoly rozhodnutí a organizační dokumentaci. Stručně řečeno, umělá inteligence přetváří způsob, jakým se vyrábí software v podnikových prostředích – a technologickí lídři již vidí výhody. Například tady je exampinformace o tom, jak AI – a konkrétně platforma GitHub – může vylepšit každou část SDLC:
- Plánování. Ve fázi plánování SDLC může umělá inteligence pomoci produktovým a vývojovým týmům provádět průzkum trhu, vytvářet nápady, vyhodnocovat potenciální rizika a nabízet prediktivní analýzy. GitHub Copilot například může pomoci urychlit vývoj softwaru v plánovánítage navrhováním úryvků kódu, když vývojáři popisují své nápady v přirozeném jazyce.
- Návrh řešení. Integrací umělé inteligence do fáze návrhu řešení mohou vývojové týmy těžit z inteligentních náhledů na potenciální řešení, získávat návrhy alternativních řešení, automatizovat rutinní úlohy, jako je filtrování bezpečnostních zranitelností, a zlepšit spolupráci tím, že umožní inženýrům přístup k rychlejšímu vývoji řešení. To v konečném důsledku vede k efektivnějšímu a uživatelsky přívětivějšímu návrhu softwaru. Vývojářská platforma GitHub pomáhá vývojářům ve fázi návrhu řešení tím, že nabízí kontrolu verzí pro návrh files, návrhy řešení generované umělou inteligencí, snadný přístup ke stávajícím řešením a dokumentaci prostřednictvím vyhledávání založeného na umělé inteligenci, více pracovních postupů pro spolupráci a centralizovaná platforma pro sledování problémů.
- Kódování a vývoj. Ve fázi kódování nebo vývoje musí vývojáři převést specifikace návrhu systému do skutečného kódu. Je důležité, aby vývojáři dodržovali osvědčené postupy pro psaní čistého, udržovatelného a efektivního kódu, a nástroje AI, jako je chatovací funkce GitHub Copilot, mohou v tomto procesu pomoci tím, že vývojářům umožní klást otázky o kvalitě kódu, o tom, co stávající kód v kódové základně dělá, ladit. kód za běhu, nebo najděte řešení přímo z jejich IDE. GitHub Copilot navíc může využít celý kontext vaší kódové základny k poskytování personalizovaných výsledků v rámci celého pracovního postupu vývojářů.
- Testování. Nejlepší nástroje umělé inteligence mohou pomoci automatizovat generování testovacích případů, analyzovat velké datové sady, identifikovat potenciální chyby a zranitelnosti a zlepšit celkové pokrytí testem automatickým otevíráním požadavků na stažení pomocí dalších navrhovaných testů. GitHub kód reviewmůže například pomoci ve fázi testování SDLC tím, že umožní týmům kontroly kvality a inženýrům spolupracovatview a analyzovat testovací skripty, což zajišťuje nejen kvalitu kódu, ale také
může pomoci identifikovat potenciální problémy nebo zlepšení. Tyto nástroje mohou také doplňovat řešení statického testování bezpečnosti aplikací (SAST). GitHub Advanced Security má například automatizované bezpečnostní kontroly, které se spouštějí s každým požadavkem na stažení, což odhalí problémy v kontextu pracovního postupu vývoje, takže zranitelnosti jsou opraveny během několika minut, nikoli měsíců. - Rozvinutí. Během nasazování může umělá inteligence zjednodušit proces zpracováním správy vydání, předpovídáním možných problémů s výkonem a optimalizací infrastruktury. Také urychluje proces a zajišťuje spolehlivost prostřednictvím automatických kontrol, což snižuje potřebu ručního úsilí.
- Údržba a podpora. Software vyžaduje průběžnou údržbu, aby byl zajištěn jeho výkon, a vývojáři pravidelně vydávají softwarové opravy a aktualizace, aby opravili chyby v softwaru a vyřešili problémy se zabezpečením. Umělá inteligence může týmům pomoci proaktivněji odhalovat a řešit problémy analýzou historických dat a vzorců, předpovídáním potenciálních selhání systému a automatizací rutinních úkolů údržby. Kromě toho mohou kódovací nástroje s umělou inteligencí pomoci inženýrům pracovat na starších aplikacích a kódových základnách tím, že usnadňují refaktorování kódu – nebo kódování v jazyce, který jim nemusí být tak známý.
Výhody použití platformy
Výhody přístupu k umělé inteligenci založené na platformě
Přístup založený na platformě zahrnuje integraci umělé inteligence přímo do jednotné softwarové platformy namísto spoléhání se na samostatná řešení AI, aby bylo možné bezproblémově začlenit funkce AI do stávajících vývojových, spolupracujících nebo provozních pracovních postupů. Výsledkem je vývojářská platforma s umělou inteligencí, která může podporovat vaše týmy od plánování až po nasazení a dále.
GitHub ví, že přístup založený na platformě poskytuje jednotný ekosystém, kde funkce umělé inteligence mohou pomoci vývojářům, a na oplátku nabízejí obchodní výhody v oblasti úspory času, nákladů, bezpečnějšího koncového produktu a rychlejšího uvedení na trh, což zvyšuje celkový vývoj pro vývojáře – a organizační – produktivita a spokojenost. Kromě těchto výhod strategie založená na platformě:
- Zabuduje AI přímo do celého SDLC. Namísto přidávání dalšího nástroje do vašeho technologického balíčku znamená přístup založený na platformě AI plně zapracovanou vývojářskou platformu, která vás může podporovat v každém kroku vývojového procesu.
- Snižuje přepínání kontextu. Sjednocením vašich nástrojů do centralizované platformy mohou vývojáři snadno přistupovat k produktům, které potřebují, aby zůstali produktivní a zůstali v proudu.
- Poskytuje zážitek šitý na míru. Napřample, s GitHub Enterprise může AI přistupovat k datům a kódové základně vaší organizace a vytvářet personalizované návrhy a odpovědi na dotazy a výzvy v přirozeném jazyce související s vaší dokumentací a kódem.
- Posiluje vaši bezpečnostní pozici. Integrace umělé inteligence do jednotné platformy vám umožňuje používat konzistentní protokoly v celém ekosystému, abyste snížili zranitelnosti a vytvořili robustnější obranu proti potenciálním hrozbám.
Plán pro uvedení do provozu
Plán pro zprovoznění AI v týmech podnikových inženýrů
Uprostřed rychlého tempa inovací a evoluce mezi nástroji pro kódování AI je pro vedoucí inženýrů zásadní, aby pochopili, jaké produkty a platformy jsou připraveny pro podnik a jak se rozhodovat o tom, kde, kdy a jak tyto nástroje zavést a uvést do provozu ve velkém měřítku.
Na GitHubu často firmám a zákazníkům radíme osvědčené postupy týkající se zprovoznění nástrojů pro kódování AI. To se často rozpadá na strukturovaný přístup, který bere v úvahu faktory a prostředí jedinečné pro danou organizaci.
Zde je plán, jak to zvážit:
- Zhodnoťte své organizační potřeby a cíle. Vedoucí konstruktéři potřebují přesně určit a pochopit konkrétní cíle implementace nástrojů AI, jako je zlepšení produktivity, kvality kódu nebo zabezpečení, a jak jim tyto nástroje mohou pomoci dosáhnout klíčových cílů.
- Udělejte ze zlepšování týmové spolupráce svou severní hvězdu. Implementace těchto nástrojů musí být týmová práce a často zahrnuje kulturní posuny. Proto je klíčové zapojit klíčové zainteresované strany, jako jsou význační vývojáři, vedoucí týmů a technici, do procesu rozhodování o tom, jak budou nové pracovní postupy vypadat. Je také důležité podporovat otevřenou komunikaci o výhodách i výzvách nástrojů umělé inteligence, aby týmy byly připraveny využít jejich výhod.
- Investujte do školení a onboardingu. Aby se zajistilo, že členové týmu mají potřebné dovednosti k efektivnímu používání těchto nástrojů a také ke snížení technického dluhu, měli by lídři poskytnout inženýrským týmům školení a setkání, aby se s navigací na platformě pohodlně seznámili. Přední poskytovatelé kódovacích nástrojů s umělou inteligencí a vývojářských platforem často nabídnou vstupní kurzy. Na GitHubu často spolupracujeme s naší mateřskou společností Microsoft na vývoji všeho od video zdrojů po dokumentaci a užitečné průvodce.
- Začněte v malém s pilotními týmy a projekty. Kdykoli přijímáte nový vývojářský nástroj nebo platformu, je nejlepší začít v malém – a nejinak je tomu u vývoje softwaru založeného na umělé inteligenci. Na GitHubu často radíme firmám
začít s malými pilotními projekty a týmy, aby se otestovala účinnost nástrojů umělé inteligence a určily se případné problémy a výhody ještě před zavedením nástrojů do širší organizace. - Cykly zpětné vazby. Vedoucí by měli nastavit zpětnovazební smyčky ke shromažďování vstupů a návrhů od inženýrských týmů a využívat tuto zpětnou vazbu k průběžnému hodnocení pracovních postupů a zajišťování, aby nástroje umělé inteligence vyhovovaly vyvíjejícím se potřebám.
- Integrujte AI do stávajících pracovních postupů. Na GitHubu najdeme ty nejlepší nástroje umělé inteligence, které se hodí do stávajících pracovních postupů vývojářů – to znamená, že vývojáři mají menší potřebu učit se nový pracovní postup, než zvýšit propustnost svých stávajících pracovních postupů. Pro vedoucí inženýry je důležité zajistit, aby jejich vývojáři zůstali v toku a vyhýbali se přepínání kontextu, takže je důležité strategicky vybrat ty správné nástroje AI – a platformu –, které hladce zapadnou do zavedených procesů.
- Přísně vyhodnocujte nástroje z hlediska ochrany soukromí a bezpečnosti dat. Uprostřed rychle se vyvíjejícího pole nástrojů pro kódování umělé inteligence je naprosto nezbytné zeptat se prodejců na
standardy ochrany osobních údajů a zabezpečení, podle kterých navrhli své nástroje. Kromě toho je důležité řešit obavy při používání nástrojů AI ve vašich týmech a nastavit organizační zásady a standardy správy ohledně používání těchto nástrojů (tj. zajistit, aby vaši vývojáři používali schválené nástroje a ne nástroje volně dostupné na internetu). - Sledujte nárůst produktivity a výkonnost organizace. Podobně jako u investic do pozorovatelnosti by měli manažeři upřednostňovat investice
v řešeních pro sledování výkonu a dopadu nástrojů AI na produktivitu a kvalitu kódu inženýrských týmů. To by mělo zahrnovat vyhodnocení kvantitativních dat týkajících se požadavků na stahování, rychlosti doručení kódu, rychlosti nasazení a dalších. Inženýrští lídři by také měli hledat
vyhodnotit kvantitativní zisky prostřednictvím vývojářských průzkumů, abyste pochopili, jak vývojáři vnímají používání těchto nástrojů. - Začněte v malém – a rozšiřujte celý vývojářský pracovní postup. Zopakuji výše uvedený bod: Je důležité začít v malém s AI a zaměřit se na jednotlivé části SDLC. To může znamenat začít s nástrojem pro kódování AI v IDE vašich inženýrů a začít při pilotování jiných aplikací – například ve vaší dokumentaci, řešení pro správu verzí nebo jinak – s malými skupinami lidí. Stručně řečeno, vedení by mělo plánovat zprovoznění umělé inteligence již dnes a zároveň se těšit na to, jak škálovat nástroje umělé inteligence napříč stále větším počtem SDLC v rámci své organizace.
Vybudujte si kulturu vnitřních zdrojů pomocí dokumentace a osvědčených postupů. Aby se maximalizovaly výhody nástrojů pro kódování AI, měli by vedoucí konstruktéři povzbudit své týmy, aby vytvářely dokumentaci, standardizovaly procesy a interní zdroje – nebo zveřejňovaly – konkrétní kód, řešení a osvědčené postupy pro vývojáře, aby je mohli využít prostřednictvím nástrojů pro vyhledávání AI, které se na to mohou dotazovat. informace uvnitř i vně IDE. Aktivní kultura vnitřních zdrojů pomůže organizacím vyhrát dnes i zítra, protože nástroje pro kódování umělé inteligence mohou vývojářům pomoci najít informace rychleji než tradiční prostředky a mít správný obsah, aby se mohli soustředit na to, na čem nejvíce záleží: vytváření skvělého softwaru. Zaměřte se na neustálé zlepšování. S tím, jak se řešení AI rychle vyvíjejí a vyvíjejí, budou prodejci a poskytovatelé platforem tyto nástroje i nadále opakovat – a proto je velmi důležité zůstat v aktuálním stavu a vyhodnocovat, jaká vylepšení lze provést u stávajících procesů a budoucích pracovních postupů.
Vytvořte kulturu přátelskou k umělé inteligenci, která dává vývojářům kontrolu. Někteří vývojáři se mohou obávat, že AI učiní jejich role nadbytečné – ale to nemůže být dále od pravdy. Mezi historicky stagurčující míru produktivity a celosvětovou špičkutagDíky inženýrskému talentu je umělá inteligence připravena pomoci vývojářům rychleji vytvářet software, orientovat se v nových kódových základnách, zdokonalovat se v práci a efektivněji spolupracovat. Proto je důležité podporovat kulturu inovací a učení v inženýrských týmech ohledně využití AI.
Tento plán AI pro podnikové inženýrské týmy není kontrolní seznam – je to strategický průvodce, který vám pomůže zvážit, jak bezproblémově integrovat AI do vašich pracovních postupů. Jde o to sladit nástroje umělé inteligence s tím, co je pro vaši organizaci nejdůležitější, podporovat kulturu spolupráce a zajistit, aby byl váš tým vybaven těmi správnými dovednostmi. Vzhledem k tomu, že se prostředí umělé inteligence neustále vyvíjí, pamatujte, že to není jen o přijetí nových technologií. Jde o to vytvořit prostředí, kde mohou vaši vývojáři prosperovat, inovovat a rychleji vytvářet fantastický software.
Vezměte si to s sebou
Odvětví vývoje softwaru dosáhlo bodu, kdy je zcela převratné AI. A jedinečné vlastnosti vývoje umělé inteligence, včetně jeho složitých pracovních postupů, požadavků na zdroje, různorodých nástrojových řetězců a kolaborativní povahy, vyžadují platformy, které jsou účelově vytvořeny pro řešení těchto výzev.
Seznamte se s GitHubem
GitHub, domov pro více než 100 milionů vývojářů, je světově nejdůvěryhodnější a nejrozšířenější vývojářská platforma s umělou inteligencí, která organizacím umožňuje rychleji vytvářet, zabezpečovat a dodávat software a odemknout inovace ve velkém měřítku. Naše komplexní platforma integruje nástroje podnikové úrovně, jako je CI/CD, automatizace, testování zabezpečení aplikací, cloudová vývojová prostředí, nástroje pro spolupráci a kódovací nástroje s umělou inteligencí, aby se usnadnilo rychlé dodání zabezpečeného softwaru. Navíc je kompatibilní se všemi poskytovateli cloudu, takže uživatelé mohou s jistotou škálovat poskytování softwaru, aniž by museli obětovat znalosti.
Závěr
„Vidíme, že platforma GitHub se neustále vyvíjí s novými funkcemi, které jsou velmi užitečné. Jednoznačným vítězem se nedávno stal GitHub Copilot, kde jsme viděli úžasné výsledky ze zkoušek, které jsme s našimi týmy provozovali.“
Lucia Brizuela // Senior technický ředitel, Mercado Libre Chcete-li začít odemykat inovace ve velkém pomocí AI, vyzkoušejte GitHub Enterprise zdarma zde.
Druhý pilot
GHAS Porovnání CTA DEMO stránka Ceny Bezplatná zkušební verze Související obsah
Další kroky
- Další informace o GitHub Enterprise
- Vezměte GitHub Copilot na testovací let
- Vyžádejte si demo GitHub Enterprise
- Nastavte si zkušební verzi GitHub Enterprise Cloud
Průvodce přístupností a kontrolní seznam pro globální program zapojení
Dokumenty / zdroje
 |
GitHub Jak mohou podnikové inženýrské týmy úspěšně přijmout software AI [pdfUživatelská příručka Jak mohou podnikové inženýrské týmy úspěšně adoptovat AI software, podnikové inženýrské týmy mohou úspěšně přijmout AI software, inženýrské týmy mohou úspěšně přijmout AI software, týmy mohou úspěšně přijmout AI software, mohou úspěšně přijmout AI software, úspěšně přijmout AI software, přijmout AI software, AI Software, software |
