GitHub របៀបដែលក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាសអាចទទួលយកកម្មវិធី AI ដោយជោគជ័យ
ព័ត៌មានអំពីផលិតផល
ផលិតផលដែលចោទសួរគឺជាវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI ដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាស។ វាផ្តល់នូវសមត្ថភាពក្នុងការរុករក AI, Cloud និងសុវត្ថិភាពក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី។ វេទិកានេះមានគោលបំណងផ្តល់នូវកម្មវិធីប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត សុវត្ថិភាពលឿន និងក្នុងទំហំដោយប្រើប្រាស់ AI ជំនាន់ថ្មី និងមូលដ្ឋានកូដស្មុគស្មាញ។
លក្ខណៈសំខាន់ៗ៖
- ឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI
- វិស្វកម្មវេទិកា និងសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការ
- ពង្រឹងកិច្ចសហប្រតិបត្តិការក្នុងចំណោមក្រុមផ្សេងៗ
- ឧបករណ៍ភ្ជាប់មកជាមួយនិងលំហូរការងារ
- ការគាំទ្រសម្រាប់ DevOps និង DevSecOps
អត្ថប្រយោជន៍៖
- កាត់បន្ថយការប្ដូរបរិបទសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍
- ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវកិច្ចសហប្រតិបត្តិការ និងទំនាក់ទំនង
- បង្កើនល្បឿនដំណើរការបង្កើតកម្មវិធី
- បើកការចែកចាយកម្មវិធីដែលមានសុវត្ថិភាព
ផែនទីបង្ហាញផ្លូវសម្រាប់ប្រតិបត្តិការ AI
សៀវភៅណែនាំអ្នកប្រើប្រាស់ផ្តល់នូវផែនទីបង្ហាញផ្លូវសម្រាប់ការទទួលយក AI ដោយជោគជ័យនៅក្នុងក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាស។ វាគូសបញ្ជាក់អំពីយុទ្ធសាស្រ្តសម្រាប់ការរុករក AI, Cloud និងសុវត្ថិភាព។ សៀវភៅណែនាំនេះសង្កត់ធ្ងន់លើសារៈសំខាន់នៃវិធីសាស្រ្តដំបូងរបស់វេទិកា និងផ្តល់ការណែនាំអំពីការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ និងដំណើរការការងារដែលដំណើរការដោយ AI ដើម្បីយកឈ្នះលើបញ្ហាប្រឈម។
ការណែនាំអំពីការប្រើប្រាស់ផលិតផល
ផ្នែកទី 1៖ ការចាប់ផ្តើម
ដើម្បីចាប់ផ្តើមជាមួយវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI សូមអនុវត្តតាមជំហានទាំងនេះ៖
- ត្រូវប្រាកដថាប្រព័ន្ធរបស់អ្នកបំពេញតាមតម្រូវការអប្បបរមា (បានបញ្ជាក់នៅក្នុងផ្នែកតម្រូវការប្រព័ន្ធ)។
- ទាញយកនិងដំឡើងវេទិកាពីផ្លូវការ webគេហទំព័រ ឬប្រភពដែលបានកំណត់។
- បង្កើតគណនីមួយ ឬចូលដោយប្រើលិខិតសម្គាល់ដែលមានស្រាប់របស់អ្នក។
- ស្គាល់ខ្លួនអ្នកជាមួយនឹងចំណុចប្រទាក់ និងការរុករករបស់វេទិកា។
ផ្នែកទី 2៖ ការអភិវឌ្ឍន៍ដោយថាមពល AI
នៅពេលដែលអ្នកបានរៀបចំវេទិកានោះ អ្នកអាចចាប់ផ្តើមប្រើប្រាស់ឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI ។ នេះជារបៀប៖
- បើកបរិយាកាសអភិវឌ្ឍន៍រួមបញ្ចូលគ្នា (IDE) ដែលផ្តល់ដោយវេទិកា។
- រុករកមុខងារជំនួយការសរសេរកូដ AI ដូចជាការណែនាំកូដ និងការបំពេញដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
- ប្រើប្រាស់សមត្ថភាពបង្កើតកូដដែលដំណើរការដោយ AI ដើម្បីបង្កើនល្បឿនដំណើរការសរសេរកូដរបស់អ្នក។
- សាកល្បងជាមួយនឹងដំណើរការការងារដែលជំរុញដោយ AI របស់វេទិកាសម្រាប់ s ផ្សេងៗគ្នាtages នៃវដ្តនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី។
ផ្នែកទី 3៖ កិច្ចសហការ និងសន្តិសុខ
វេទិកាផ្តល់អាទិភាពដល់កិច្ចសហការ និងសុវត្ថិភាព។ អនុវត្តតាមគោលការណ៍ណែនាំទាំងនេះ ដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ច្រើនបំផុតពីលក្ខណៈពិសេសទាំងនេះ៖
- អញ្ជើញសមាជិកក្រុមឱ្យចូលរួមគម្រោងរបស់អ្នក និងបង្កើតបរិយាកាសសហការ។
- ប្រើប្រាស់បណ្តាញទំនាក់ទំនងដែលមានស្រាប់របស់វេទិកាសម្រាប់ការសហការ និងការចែករំលែកចំណេះដឹង។
- ត្រូវប្រាកដថាការគ្រប់គ្រង និងការអនុញ្ញាតត្រឹមត្រូវត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីការពារព័ត៌មានរសើប។
- ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាទៀងទាត់ និងជួសជុលវេទិកា ដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីការពង្រឹងសុវត្ថិភាពចុងក្រោយបំផុត។
សំណួរគេសួរញឹកញាប់
- សំណួរ៖ តើការប្រើប្រាស់វេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI សម្រាប់ក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាសមានអត្ថប្រយោជន៍អ្វីខ្លះ?
- A៖ អត្ថប្រយោជន៍រួមមានការកាត់បន្ថយការផ្លាស់ប្តូរបរិបទ ការបង្កើនកិច្ចសហការ ការបង្កើនល្បឿននៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងការបើកដំណើរការការចែកចាយកម្មវិធីដែលមានសុវត្ថិភាព។
- សំណួរ៖ តើ AI អាចកែប្រែវដ្តនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីនៅក្នុងបរិស្ថានសហគ្រាសដោយរបៀបណា?
- A: AI អាចសម្រួលដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍ កាត់បន្ថយពេលវេលាសរសេរកូដ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរួមនៅក្នុងបរិយាកាសសហគ្រាស។
- សំណួរ៖ តើវេទិកានេះអាចរួមបញ្ចូលជាមួយឧបករណ៍ និងសេវាកម្មអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានស្រាប់បានទេ?
- A: បាទ/ចាស វេទិកានេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីរួមបញ្ចូលជាមួយឧបករណ៍ និងសេវាកម្មអភិវឌ្ឍន៍ដ៏ពេញនិយម ដើម្បីផ្តល់លំហូរការងារគ្មានថ្នេរ។
បុព្វបទ
ឧស្សាហកម្មអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីបានឈានដល់ដំណាក់កាលសំខាន់មួយក្នុងការវិវត្តន៍នៃ AI ជំនាន់ថ្មី (បញ្ញាសិប្បនិម្មិត)។ ខណៈពេលដែលពិភពលោកជាច្រើនបានជួបប្រទះនឹងបច្ចេកវិទ្យានេះ និងករណីប្រើប្រាស់របស់វា ការស្ទង់មតិមួយដោយ GitHub បានរកឃើញថា 92% នៃអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បាននិយាយថាពួកគេបានប្រើប្រាស់ឧបករណ៍សរសេរកូដ AI ជំនាន់មុនរួចហើយទាំងក្នុង និងក្រៅការងារនៅដើមឆ្នាំ 2023។ នេះបង្ហាញថាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មានភាពរហ័សរហួន។ ការទទួលយកអត្ថប្រយោជន៍នៃ AI នៅក្នុងការបង្កើតកម្មវិធីរបស់ពួកគេ ជាញឹកញាប់មុនពេលដែលអង្គការបានពិចារណាពីរបៀបដែលល្អបំផុតដើម្បីដំណើរការ AI នៅទូទាំងក្រុមវិស្វកម្ម។
ពេលវេលាចុងក្រោយដែលឧស្សាហកម្មសូហ្វវែរត្រូវអនុវត្តការគ្រប់គ្រងការផ្លាស់ប្តូរក្នុងមាត្រដ្ឋាននេះគឺជាមួយនឹងការណែនាំរបស់ DevOps ជាវិធីសាស្រ្តអភិវឌ្ឍន៍ជាងមួយទសវត្សរ៍មុន។ ឥឡូវនេះ ឧស្សាហកម្មនេះកំពុងស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលទឹកជ្រោះ ដែលខ្សែសង្វាក់ឧបករណ៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កំពុងវិវឌ្ឍលឿនជាងពេលមុន ជាមួយនឹងភាពរីករាលដាលនៃ AI ការសិក្សាមួយរបស់ Gartner បានរកឃើញថា 80% នៃកូដនឹងត្រូវបានផលិតដោយ AI នៅឆ្នាំ 2026។
នៅពេលដែលឧបករណ៍ AI បន្តវិវឌ្ឍ អ្នកដឹកនាំផ្នែកវិស្វកម្មឥឡូវនេះប្រឈមមុខនឹងពិភពលោកដែល AI ត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងវដ្តនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី (SDLC) កាន់តែច្រើន។ ដូច្នេះ តើអ្នកដឹកនាំផ្នែកវិស្វកម្មសហគ្រាសគួរគិតដូចម្តេចអំពីតួនាទីវិវត្តន៍របស់ AI ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងធានាថាក្រុមត្រូវបានរៀបចំដើម្បីដឹកជញ្ជូនកម្មវិធីដែលមានគុណភាពខ្ពស់ និងសុវត្ថិភាពតាមខ្នាត?
នៅក្នុងការណែនាំនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីការអនុវត្តល្អបំផុតសម្រាប់ការទទួលយកការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលដំណើរការដោយ AI នៅក្នុងក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាស និងអត្ថប្រយោជន៍ដែលមកជាមួយការបង្រួបបង្រួមជង់បច្ចេកវិទ្យារបស់អ្នកជាមួយនឹងវេទិកាដែលដំណើរការដោយ AI តែមួយ។
វេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI
សមត្ថភាពវិវត្តនៃវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI
នេះជាការក្រឡេកមើលពីសមត្ថភាពមួយចំនួននៃឧបករណ៍ដែលដើរដោយ AI ទំនើប៖
- ការបំពេញកូដដោយស្វ័យប្រវត្តិណែនាំ និងបញ្ចប់ដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវបណ្តុំកូដ ឬពាក្យបញ្ជាជាប្រភេទអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងកាត់បន្ថយកំហុស។
- ឧបករណ៍បង្កើតកូដបង្កើតកូដប្រភព ឬឯកសារដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយផ្អែកលើគំរូដែលបានកំណត់ជាមុន ដែលចុងក្រោយធ្វើឱ្យងាយស្រួល និងពន្លឿនដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍។
- ឧបករណ៍វិភាគកូដ AI ប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីយល់ បកស្រាយ និងផ្តល់ការយល់ដឹងអំពីកូដកម្មវិធីសម្រាប់គោលបំណងធានាគុណភាព។ សម្រាប់អតីតampដូច្នេះ ឧបករណ៍ AI អាចវាយតម្លៃភាពឆបគ្នានៃកូដនៅលើវេទិកា ក្របខ័ណ្ឌ ឬបណ្ណាល័យផ្សេងៗ ដើម្បីធានាថាសមាសធាតុកម្មវិធីដំណើរការជាមួយគ្នាយ៉ាងរលូន។
- ឧបករណ៍ refactoring កូដដោយស្វ័យប្រវត្តិវិភាគ និងរៀបចំកូដឡើងវិញ ដើម្បីបង្កើនលទ្ធភាពអាន រក្សាបាន និងគុណភាពទាំងមូលរបស់វា។
- ការរកឃើញកំហុសអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងគូសបញ្ជាក់កំហុស ឬគុណវិបត្តិនៅក្នុងកូដក្នុងដំណាក់កាលអភិវឌ្ឍន៍ ដែលជួយឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផលិតកម្មវិធីដែលអាចទុកចិត្តបាន និងរឹងមាំជាងមុន។
- ការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពកម្មវិធីដែលដំណើរការដោយ AI ដែលប្រើការរៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីវិភាគកូដដោយស្វ័យភាព កំណត់អត្តសញ្ញាណភាពងាយរងគ្រោះ និងបង្កើតការណែនាំអំពីដំណោះស្រាយ មានសក្តានុពលក្នុងការផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បង្កើតកម្មវិធីដែលមានសុវត្ថិភាពតាំងពីដំបូង ហើយផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងនូវនិយមន័យប្រពៃណីនៃ "ប្តូរទៅឆ្វេង" ។
- ការសរសេរកូដដែលសហការគ្នាអាចត្រូវបានលើកទឹកចិត្តជាមួយនឹងឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលដំណើរការដោយ AI ដោយផ្តល់នូវការណែនាំអំពីកូដឆ្លាតវៃ ធ្វើកិច្ចការប្រចាំថ្ងៃដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងការផ្តល់នូវការយល់ដឹងតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ដែលបង្កើនទំនាក់ទំនង និងផលិតភាពក្នុងចំណោមអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលធ្វើការលើគម្រោងរួមគ្នា។
- ដំណើរការភាសាធម្មជាតិអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលដំណើរការដោយ AI ដើម្បីយល់ និងបកស្រាយភាសាមនុស្ស ដែលអាចឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ធ្វើអន្តរកម្មជាមួយឧបករណ៍ដោយប្រើពាក្យបញ្ជា សំណួរ ឬមតិយោបល់ជាភាសាធម្មជាតិ និងជួយសម្រួលដល់ការប្រាស្រ័យទាក់ទងប្រកបដោយវិចារណញាណ និងប្រសិទ្ធភាពបន្ថែមទៀតនៅក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍។
បញ្ហាប្រឈមតែមួយគត់
បញ្ហាប្រឈមតែមួយគត់នៃប្រតិបត្តិការ AI ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីនៅកម្រិតសហគ្រាស
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.
នេះអាចនាំឱ្យមាន៖
- បទពិសោធន៍ផ្ដាច់សម្រាប់ក្រុមអភិវឌ្ឍន៍ សុវត្ថិភាព និងប្រតិបត្តិការ។
- បញ្ហាប្រឈមដូចជាការទំនាក់ទំនងមិនត្រឹមត្រូវ ការបង្កើនបញ្ហាប្រឈមផ្នែកបច្ចេកទេស និងសុវត្ថិភាព បរិមាណដ៏ច្រើននៃបច្ចេកវិទ្យា និងការចំណាយលើប្រតិបត្តិការស្រអាប់។
- ការថយចុះផលិតភាព ជំហរសន្តិសុខខ្សោយ ការពន្យាពេលក្នុងទីផ្សារ ហើយជាលទ្ធផល ផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានលើដំណើរការហិរញ្ញវត្ថុរបស់ស្ថាប័នមួយ។
ដើម្បីជៀសវាងបញ្ហាទាំងនេះ អង្គការអាចងាកទៅរកវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលជំរុញដោយ AI ជាមួយនឹងឧបករណ៍ និងដំណើរការការងារដែលភ្ជាប់មកជាមួយ។ គោលដៅជំរុញចម្បងគឺដើម្បីកាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការផ្លាស់ប្តូររវាងបរិបទផ្សេងៗគ្នា។ បង្កើនកិច្ចសហប្រតិបត្តិការក្នុងចំណោមក្រុមផ្សេងៗគ្នា; និងដកចេញនូវឧបសគ្គដែលរារាំងដល់ការអភិវឌ្ឍន៍ ការពង្រីក និងការចែកចាយកម្មវិធីប្រកបដោយសុវត្ថិភាព។
របៀបដែល AI កំពុងកែទម្រង់កម្មវិធីសហគ្រាស
របៀបដែល AI កំពុងផ្លាស់ប្តូរវដ្តនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីសហគ្រាស
ចាប់តាំងពីការចាប់ផ្តើមដំបូងនៃឧបករណ៍ដែលដំណើរការដោយ AI ដ៏ពេញនិយម GitHub Copilot ជាផ្នែកបន្ថែម IDE និង ChatGPT របស់ OpenAI ល្បឿននៃការច្នៃប្រឌិត និងការកើតឡើងវិញយ៉ាងឆាប់រហ័សនៅទូទាំងឧស្សាហកម្មបច្ចេកវិទ្យាជុំវិញការបង្កើត AI មានភាពទាក់ទាញ។ AI coding-tools ធ្លាប់បានណែនាំតែបន្ទាត់ និងប្លុកកូដប៉ុណ្ណោះ។ ឥឡូវនេះពួកវាកំពុងត្រូវបានពង្រីកនៅទូទាំង SDLC ទាំងមូល។
អ្នកដឹកនាំផ្នែកវិស្វកម្មមួយចំនួននៅក្នុងបរិយាកាសសហគ្រាសដែលជាអ្នកអនុម័តដំបូងបានមើលឃើញរួចមកហើយនូវផលប៉ះពាល់ដែល AI កំពុងមានលើក្រុមអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេ។ ឧទាហរណ៍ Mercado Libre មានអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាង 9,000 នាក់ដែលប្រើ GitHub Copilot ហើយបានកំណត់បរិមាណកាត់បន្ថយ 50% នៃពេលវេលាដែលវាត្រូវការវិស្វករដើម្បីសរសេរកូដជាមួយ AI ។ ហើយនៅពេលដែលឧបករណ៍ទាំងនេះវិវឌ្ឍន៍ដើម្បីគ្របដណ្តប់បទពិសោធន៍របស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កាន់តែច្រើន វាមានវិសាលភាពធំនៃកន្លែងដែលឧបករណ៍ទាំងនេះអាចប្រើប្រាស់បាន ហើយកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅក្នុង SLDC ដើម្បីទទួលបានប្រសិទ្ធភាពដ៏អស្ចារ្យ។ ឧបករណ៍ និងវេទិកា AI ដ៏ល្អបំផុតមកជាមួយសមត្ថភាពរួមបញ្ចូលគ្នា និងលំហូរការងារដែលកាត់បន្ថយការផ្លាស់ប្តូរបរិបទ ជំរុញកិច្ចសហការ និងដករបាំងប្រតិបត្តិការចេញ។ នៅក្នុងពាក្យសាមញ្ញ ឧបករណ៍ទាំងនេះធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការសរសេរ ធានា និងចែកចាយកូដ ខណៈពេលដែលសហការកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពជាមួយសហការី ដោយជួយពន្យល់អំពីមូលដ្ឋានកូដដែលមានស្រាប់ កំណត់ហេតុការសម្រេចចិត្ត និងឯកសារអង្គការ។ សរុបមក AI កំពុងរៀបចំឡើងវិញពីរបៀបដែលកម្មវិធីត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅក្នុងបរិយាកាសសហគ្រាស ហើយអ្នកដឹកនាំផ្នែកវិស្វកម្មកំពុងទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍រួចហើយ។ ជាឧទាហរណ៍ ខាងក្រោមនេះជាអតីតample អំពីរបៀបដែល AI - និងវេទិកា GitHub ជាពិសេស - អាចបង្កើនគ្រប់ផ្នែកនៃ SDLC:
- ការធ្វើផែនការ។ នៅក្នុងដំណាក់កាលធ្វើផែនការនៃ SDLC នេះ AI អាចជួយក្រុមផលិតផល និងអភិវឌ្ឍន៍ធ្វើការស្រាវជ្រាវទីផ្សារ បង្កើតគំនិត វាយតម្លៃហានិភ័យដែលអាចកើតមាន និងផ្តល់នូវការវិភាគព្យាករណ៍។ ជាឧទាហរណ៍ GitHub Copilot អាចជួយពន្លឿនការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីនៅក្នុងផែនការtage ដោយការផ្ដល់យោបល់ផ្នែកខ្លីៗនៃកូដនៅពេលដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ពណ៌នាអំពីគំនិតរបស់ពួកគេជាភាសាធម្មជាតិ។
- ការរចនាដំណោះស្រាយ។ តាមរយៈការរួមបញ្ចូល AI ទៅក្នុងដំណាក់កាលនៃការរចនាដំណោះស្រាយ ក្រុមអភិវឌ្ឍន៍អាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីការយល់ដឹងដ៏ឆ្លាតវៃទៅក្នុងដំណោះស្រាយដែលមានសក្តានុពល ទទួលបានការផ្ដល់យោបល់សម្រាប់ដំណោះស្រាយជំនួស ធ្វើឱ្យកិច្ចការប្រចាំថ្ងៃដោយស្វ័យប្រវត្តិដូចជាការត្រងភាពងាយរងគ្រោះផ្នែកសុវត្ថិភាព និងបង្កើនកិច្ចសហការដោយផ្តល់ឱ្យវិស្វករចូលទៅកាន់ការអភិវឌ្ឍន៍ដំណោះស្រាយកាន់តែលឿន។ ចុងក្រោយនេះនាំទៅរកការរចនាកម្មវិធីដែលមានប្រសិទ្ធភាព និងងាយស្រួលប្រើជាងមុន។ វេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់ GitHub ជួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងដំណាក់កាលនៃការរចនាដំណោះស្រាយដោយផ្តល់ជូននូវការគ្រប់គ្រងកំណែសម្រាប់ការរចនា files, ការណែនាំអំពីដំណោះស្រាយដែលបង្កើតដោយ AI ងាយស្រួលចូលទៅកាន់ដំណោះស្រាយដែលមានស្រាប់ និងឯកសារតាមរយៈការស្វែងរកដែលដំណើរការដោយ AI លំហូរការងារដែលសហការគ្នាកាន់តែច្រើន និងវេទិកាកណ្តាលសម្រាប់ការតាមដានបញ្ហា។
- ការសរសេរកូដ និងការអភិវឌ្ឍន៍។ នៅក្នុងដំណាក់កាលនៃការសរសេរកូដ ឬការអភិវឌ្ឍន៍ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ត្រូវបកប្រែលក្ខណៈបច្ចេកទេសនៃការរចនាប្រព័ន្ធទៅជាកូដជាក់ស្តែង។ វាជារឿងសំខាន់ដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អនុវត្តតាមការអនុវត្តល្អបំផុតសម្រាប់ការសរសេរកូដស្អាត រក្សាបាន និងមានប្រសិទ្ធភាព ហើយឧបករណ៍ AI ដូចជាមុខងារជជែករបស់ GitHub Copilot អាចជួយក្នុងដំណើរការនោះដោយអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍សួរសំណួរអំពីគុណភាពកូដ អ្វីដែលកូដដែលមានស្រាប់នៅក្នុង codebase ធ្វើ បំបាត់កំហុស។ កូដភ្លាមៗ ឬស្វែងរកដំណោះស្រាយភ្លាមៗពី IDE របស់ពួកគេ។ លើសពីនេះ GitHub Copilot អាចប្រើបរិបទពេញលេញនៃមូលដ្ឋានកូដរបស់អ្នក ដើម្បីផ្តល់នូវលទ្ធផលផ្ទាល់ខ្លួននៅទូទាំងដំណើរការការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទាំងមូល។
- ការធ្វើតេស្ត។ ឧបករណ៍ AI ដ៏ល្អបំផុតអាចជួយបង្កើតករណីសាកល្បងដោយស្វ័យប្រវត្តិ វិភាគសំណុំទិន្នន័យធំ កំណត់អត្តសញ្ញាណកំហុសដែលអាចកើតមាន និងភាពងាយរងគ្រោះ និងបង្កើនការគ្របដណ្តប់ការធ្វើតេស្តទាំងមូលដោយបើកសំណើទាញដោយស្វ័យប្រវត្តិជាមួយនឹងការធ្វើតេស្តដែលបានស្នើបន្ថែម។ លេខកូដ GitHub ឡើងវិញviewជាឧទាហរណ៍ អាចជួយក្នុងដំណាក់កាលសាកល្បងនៃ SDLC ដោយអនុញ្ញាតឱ្យទាំងពីរក្រុម QA និងវិស្វករធ្វើការសហការគ្នាឡើងវិញ។view និងវិភាគស្គ្រីបសាកល្បង ដែលមិនត្រឹមតែធានាគុណភាពកូដប៉ុណ្ណោះទេ
អាចជួយកំណត់បញ្ហាដែលអាចកើតមាន ឬការកែលម្អ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះក៏អាចបំពេញបន្ថែមដំណោះស្រាយការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពកម្មវិធីឋិតិវន្ត (SAST) ផងដែរ។ ជាឧទាហរណ៍ GitHub Advanced Security មានការត្រួតពិនិត្យសុវត្ថិភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលដំណើរការជាមួយនឹងរាល់ការស្នើសុំទាញ ដែលបញ្ហាលើផ្ទៃក្នុងបរិបទនៃដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍ ដូច្នេះភាពងាយរងគ្រោះត្រូវបានជួសជុលក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មាននាទី មិនមែនរាប់ខែនោះទេ។ - ការដាក់ពង្រាយ។ កំឡុងពេលដាក់ពង្រាយ AI អាចជួយសម្រួលដំណើរការដោយការគ្រប់គ្រងការចេញផ្សាយ ការព្យាករណ៍អំពីបញ្ហានៃការអនុវត្តដែលអាចកើតមាន និងធ្វើឱ្យហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធប្រសើរឡើង។ វាក៏បង្កើនល្បឿនដំណើរការ និងធានានូវភាពជឿជាក់តាមរយៈការត្រួតពិនិត្យដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលកាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់ការខិតខំប្រឹងប្រែងដោយដៃ។
- ការថែទាំនិងការគាំទ្រ។ កម្មវិធីទាមទារការថែទាំបន្ត ដើម្បីធានាថាវានៅតែដំណើរការ ហើយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ចេញកម្មវិធីបំណះ និងការអាប់ដេតជាទៀងទាត់ ដើម្បីជួសជុលកំហុសនៅក្នុងកម្មវិធី និងដោះស្រាយបញ្ហាសុវត្ថិភាព។ AI អាចជួយក្រុមឱ្យកាន់តែសកម្មក្នុងការស្វែងរក និងដោះស្រាយបញ្ហាដោយការវិភាគទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ និងគំរូ ព្យាករណ៍ការបរាជ័យនៃប្រព័ន្ធដែលអាចកើតមាន និងធ្វើឱ្យកិច្ចការថែទាំជាប្រចាំដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ លើសពីនេះ ឧបករណ៍សរសេរកូដដែលដំណើរការដោយ AI អាចជួយវិស្វករធ្វើការលើកម្មវិធីកេរដំណែល និងមូលដ្ឋានកូដ ដោយធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការ refactor កូដ ឬកូដជាភាសាដែលប្រហែលជាមិនស៊ាំជាមួយពួកគេ។
អត្ថប្រយោជន៍នៃការទទួលយកវេទិកាមួយ។
អត្ថប្រយោជន៍នៃការទទួលយកវិធីសាស្រ្តជាវេទិកាដំបូងចំពោះ AI
វិធីសាស្រ្តដំបូងរបស់វេទិកាពាក់ព័ន្ធនឹងការរួមបញ្ចូលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងវេទិកាផ្នែកទន់ដែលបង្រួបបង្រួម ជាជាងការពឹងផ្អែកលើដំណោះស្រាយ AI ដាច់ដោយឡែក ដើម្បីបញ្ចូលសមត្ថភាព AI យ៉ាងរលូននៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ ការសហការ ឬដំណើរការការងារដែលមានស្រាប់។ លទ្ធផលនេះនៅក្នុងវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI ដែលអាចគាំទ្រក្រុមរបស់អ្នកពីការរៀបចំផែនការរហូតដល់ការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ និងលើសពីនេះ។
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:
- បង្កើត AI ដោយផ្ទាល់ទៅក្នុង SDLC ទាំងមូល។ ជំនួសឱ្យការបន្ថែមឧបករណ៍ផ្សេងទៀតទៅក្នុងជង់បច្ចេកវិទ្យារបស់អ្នក វិធីសាស្រ្តដំបូងរបស់វេទិកាមានន័យថា AI ត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលអាចគាំទ្រអ្នកនៅគ្រប់ជំហាននៃដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍។
- កាត់បន្ថយការប្តូរបរិបទ។ តាមរយៈការបង្រួបបង្រួមឧបករណ៍របស់អ្នកនៅក្នុងវេទិកាកណ្តាល អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចចូលប្រើផលិតផលដែលពួកគេត្រូវការបានយ៉ាងងាយស្រួល ដើម្បីរក្សាផលិតភាព និងរក្សាលំហូរ។
- ផ្តល់នូវបទពិសោធន៍ដែលតម្រូវតាមតម្រូវការ។ សម្រាប់អតីតample ជាមួយ GitHub Enterprise AI អាចចូលប្រើទិន្នន័យ និងមូលដ្ឋានកូដរបស់ស្ថាប័នអ្នក ដើម្បីបង្កើតការផ្ដល់យោបល់ និងការឆ្លើយតបផ្ទាល់ខ្លួនចំពោះសំណួរ និងការជម្រុញភាសាធម្មជាតិដែលទាក់ទងនឹងឯកសារ និងកូដរបស់អ្នក។
- ពង្រឹងឥរិយាបថសុវត្ថិភាពរបស់អ្នក។ ការរួមបញ្ចូល AI ទៅក្នុងវេទិកាបង្រួបបង្រួមអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអនុវត្តពិធីការជាប់លាប់នៅទូទាំងប្រព័ន្ធអេកូរបស់អ្នកដើម្បីកាត់បន្ថយភាពងាយរងគ្រោះ និងបង្កើតការការពារដ៏រឹងមាំប្រឆាំងនឹងការគំរាមកំហែងដែលអាចកើតមាន។
ផែនទីបង្ហាញផ្លូវសម្រាប់ប្រតិបត្តិការ
ផែនទីបង្ហាញផ្លូវសម្រាប់ប្រតិបត្តិការ AI នៅក្នុងក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាស
ចំពេលដែលមានល្បឿននៃការច្នៃប្រឌិត និងការវិវត្តន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សក្នុងចំណោមឧបករណ៍សរសេរកូដ AI វាជារឿងសំខាន់សម្រាប់អ្នកដឹកនាំផ្នែកវិស្វកម្មដើម្បីយល់ពីអ្វីដែលផលិតផល និងវេទិកាដែលសហគ្រាសរួចរាល់ និងរបៀបធ្វើការសម្រេចចិត្តអំពីទីកន្លែង ពេលណា និងរបៀបដើម្បីទទួលយក និងដំណើរការឧបករណ៍ទាំងនេះតាមខ្នាត។
នៅ GitHub យើងតែងតែណែនាំដល់ក្រុមហ៊ុន និងអតិថិជនអំពីការអនុវត្តល្អបំផុតជុំវិញប្រតិបត្តិការឧបករណ៍សរសេរកូដ AI ។ ជារឿយៗវាបំបែកទៅជាវិធីសាស្រ្តដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធដែលគិតគូរពីកត្តា និងបរិស្ថានដែលមានតែមួយគត់ចំពោះស្ថាប័នដែលស្ថិតក្នុងសំណួរ។
នេះជាផែនទីបង្ហាញផ្លូវសម្រាប់វិធីពិចារណានេះ៖
- វាយតម្លៃតម្រូវការ និងគោលបំណងស្ថាប័នរបស់អ្នក។ អ្នកដឹកនាំផ្នែកវិស្វកម្មត្រូវបញ្ជាក់ និងយល់ពីគោលដៅជាក់លាក់នៃការអនុវត្តឧបករណ៍ AI ដូចជាការកែលម្អផលិតភាព គុណភាពកូដ ឬសុវត្ថិភាព និងរបៀបដែលឧបករណ៍ទាំងនេះអាចជួយឱ្យពួកគេសម្រេចបាននូវគោលបំណងសំខាន់ៗ។
- ធ្វើឱ្យការសហការជាក្រុមប្រសើរឡើង។ ការអនុវត្តឧបករណ៍ទាំងនេះត្រូវតែមានការខិតខំប្រឹងប្រែងជាក្រុម ហើយជារឿយៗពាក់ព័ន្ធនឹងការផ្លាស់ប្តូរវប្បធម៌។ នោះធ្វើឱ្យវាមានសារៈសំខាន់ក្នុងការចូលរួមជាមួយភាគីពាក់ព័ន្ធសំខាន់ៗដូចជា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដ៏ឆ្នើម អ្នកដឹកនាំក្រុម និងអ្នកគ្រប់គ្រងផ្នែកវិស្វកម្មនៅក្នុងដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តអំពីលំហូរការងារថ្មីនឹងមើលទៅដូចអ្វី។ វាក៏មានសារៈសំខាន់ផងដែរក្នុងការជំរុញទំនាក់ទំនងបើកចំហអំពីអត្ថប្រយោជន៍ និងបញ្ហាប្រឈមនៃឧបករណ៍ AI ដូច្នេះក្រុមត្រូវបានរៀបចំដើម្បីទាញយកប្រយោជន៍ពីអត្ថប្រយោជន៍របស់ពួកគេ។
- វិនិយោគលើការបណ្ដុះបណ្ដាល និងបណ្ដុះបណ្ដាល។ ដើម្បីធានាថាសមាជិកក្រុមមានជំនាញចាំបាច់ក្នុងការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ទាំងនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ក៏ដូចជាកាត់បន្ថយបំណុលបច្ចេកទេស អ្នកដឹកនាំគួរតែផ្តល់វគ្គបណ្តុះបណ្តាល និងវគ្គបណ្តុះបណ្តាលសម្រាប់ក្រុមវិស្វករដើម្បីទទួលបានផាសុកភាពក្នុងការរុករកវេទិកា។ អ្នកផ្តល់សេវាឈានមុខគេនៃឧបករណ៍សរសេរកូដដែលដំណើរការដោយ AI និងវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នឹងផ្តល់វគ្គសិក្សាចូលរៀន។ នៅ GitHub ជាញឹកញាប់យើងធ្វើការជាមួយក្រុមហ៊ុនមេ Microsoft របស់យើងដើម្បីអភិវឌ្ឍអ្វីគ្រប់យ៉ាងពីធនធានវីដេអូរហូតដល់ឯកសារ និងការណែនាំដែលមានប្រយោជន៍។
- ចាប់ផ្តើមតូចជាមួយក្រុមសាកល្បង និងគម្រោង។ នៅពេលណាដែលអ្នកកំពុងទទួលយកឧបករណ៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ថ្មី ឬវេទិកា វាជាការល្អបំផុតក្នុងការចាប់ផ្តើមតូច ហើយវាមិនខុសពីការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលដំណើរការដោយ AI នោះទេ។ នៅ GitHub យើងតែងតែផ្តល់យោបល់ដល់ក្រុមហ៊ុននានា
ដើម្បីចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងគម្រោងសាកល្បងខ្នាតតូច និងក្រុមដើម្បីសាកល្បងប្រសិទ្ធភាពនៃឧបករណ៍ AI និងកំណត់បញ្ហាប្រឈម និងអត្ថប្រយោជន៍ណាមួយជាមុនក្នុងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ទៅកាន់ស្ថាប័នទូលំទូលាយ។ - វដ្ដមតិ។ អ្នកដឹកនាំគួរតែរៀបចំរង្វិលជុំមតិកែលម្អ ដើម្បីប្រមូលធាតុចូល និងការផ្តល់យោបល់ពីក្រុមវិស្វករ ហើយប្រើមតិកែលម្អនេះ ដើម្បីវាយតម្លៃជាបន្តបន្ទាប់នូវលំហូរការងារ និងត្រូវប្រាកដថាឧបករណ៍ AI បំពេញតម្រូវការដែលកំពុងវិវត្ត។
- រួមបញ្ចូល AI នៅក្នុងលំហូរការងារដែលមានស្រាប់។ នៅ GitHub យើងរកឃើញឧបករណ៍ AI ដ៏ល្អបំផុតដែលសមនឹងលំហូរការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានស្រាប់ មានន័យថាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មានតម្រូវការតិចក្នុងការរៀនលំហូរការងារថ្មីជាងការបង្កើនលំហូរការងារដែលមានស្រាប់របស់ពួកគេ។ សម្រាប់អ្នកដឹកនាំផ្នែកវិស្វកម្ម វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការធានាថាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេស្ថិតនៅក្នុងលំហូរ និងជៀសវាងការផ្លាស់ប្តូរបរិបទ ដែលធ្វើឱ្យវាមានសារៈសំខាន់ក្នុងការជ្រើសរើសជាយុទ្ធសាស្រ្តនូវឧបករណ៍ AI និងវេទិកាត្រឹមត្រូវ ដែលសមឥតខ្ចោះទៅក្នុងដំណើរការដែលបានបង្កើតឡើង។
- វាយតម្លៃឧបករណ៍យ៉ាងតឹងរ៉ឹងសម្រាប់ភាពឯកជន និងសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ។ ចំពេលដែលមានការវិវត្តន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សនៃឧបករណ៍សរសេរកូដ AI វាជាការចាំបាច់ក្នុងការសួរអ្នកលក់អំពី
ស្តង់ដារសុវត្ថិភាព និងឯកជនភាពទិន្នន័យ ពួកគេបានរចនាឧបករណ៍របស់ពួកគេនៅជុំវិញ។ ជាងនេះទៅទៀត វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការដោះស្រាយកង្វល់នៅពេលប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ជាមួយក្រុមរបស់អ្នក ហើយកំណត់គោលការណ៍របស់ស្ថាប័ន និងស្តង់ដារអភិបាលកិច្ចជុំវិញការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ទាំងនេះ (ឧទាហរណ៍ ការធានាថាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់អ្នកកំពុងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដែលមានទណ្ឌកម្ម និងមិនមានឧបករណ៍ដែលមានដោយសេរីនៅលើអ៊ីនធឺណិត)។ - តាមដានការកើនឡើងផលិតភាព និងការអនុវត្តរបស់អង្គការ។ ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការវិនិយោគលើការសង្កេត អ្នកដឹកនាំផ្នែកវិស្វកម្មគួរតែផ្តល់អាទិភាពដល់ការវិនិយោគ
នៅក្នុងដំណោះស្រាយសម្រាប់ត្រួតពិនិត្យការអនុវត្ត និងផលប៉ះពាល់នៃឧបករណ៍ AI លើផលិតភាព និងគុណភាពកូដនៃក្រុមវិស្វកម្ម។ នេះគួរតែរួមបញ្ចូលការវាយតម្លៃទិន្នន័យបរិមាណជុំវិញសំណើទាញ អត្រានៃការចែកចាយកូដ ល្បឿនដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ និងច្រើនទៀត។ អ្នកដឹកនាំវិស្វកម្មក៏គួរតែស្វែងរកដែរ។
ដើម្បីវាយតម្លៃការទទួលបានបរិមាណតាមរយៈការស្ទង់មតិរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដើម្បីយល់ពីអារម្មណ៍របស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការប្រើឧបករណ៍ទាំងនេះ។ - ចាប់ផ្តើមតូច - និងពង្រីកលើលំហូរការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។ ដើម្បីនិយាយឡើងវិញនូវចំណុចខាងលើ៖ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការចាប់ផ្តើមតូចជាមួយ AI ហើយផ្តោតលើផ្នែកនីមួយៗនៃ SDLC ។ នេះអាចមានន័យថាចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងឧបករណ៍សរសេរកូដ AI នៅក្នុង IDE របស់វិស្វកររបស់អ្នក ដើម្បីចាប់ផ្តើមខណៈពេលកំពុងសាកល្បងកម្មវិធីផ្សេងទៀត - ដូចជានៅក្នុងឯកសាររបស់អ្នក ដំណោះស្រាយការគ្រប់គ្រងកំណែ ឬផ្សេងទៀត - ជាមួយក្រុមមនុស្សតូចៗ។ សរុបមក ភាពជាអ្នកដឹកនាំគួរតែរៀបចំផែនការសម្រាប់ប្រតិបត្តិការ AI នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ខណៈពេលដែលកំពុងទន្ទឹងរង់ចាំពីរបៀបធ្វើមាត្រដ្ឋានឧបករណ៍ AI នៅទូទាំង SDLC កាន់តែច្រើនឡើងៗនៅក្នុងស្ថាប័នរបស់ពួកគេ។
បង្កើតវប្បធម៌ប្រភពខាងក្នុងរបស់អ្នកជាមួយនឹងឯកសារ និងការអនុវត្តល្អបំផុត។ ដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ជាអតិបរមានៃឧបករណ៍សរសេរកូដ AI អ្នកដឹកនាំវិស្វកម្មគួរតែលើកទឹកចិត្តក្រុមរបស់ពួកគេឱ្យបង្កើតឯកសារ ធ្វើឱ្យដំណើរការស្តង់ដារ និងប្រភពខាងក្នុង ឬបង្កើតកូដជាក់លាក់ ដំណោះស្រាយ និងការអនុវត្តល្អបំផុតសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីប្រើប្រាស់តាមរយៈឧបករណ៍ទាញយក AI ដែលអាចសាកសួរសម្រាប់បញ្ហានេះ។ ព័ត៌មានខាងក្នុង និងខាងក្រៅនៃ IDE ។ ការមានវប្បធម៌ប្រភពខាងក្នុងសកម្មនឹងជួយឱ្យស្ថាប័នឈ្នះនៅថ្ងៃនេះ និងថ្ងៃស្អែក ដោយសារឧបករណ៍សរសេរកូដ AI អាចជួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ស្វែងរកព័ត៌មានបានលឿនជាងមធ្យោបាយប្រពៃណី និងមានខ្លឹមសារត្រឹមត្រូវដើម្បីផ្តោតលើអ្វីដែលសំខាន់បំផុត៖ ការកសាងកម្មវិធីដ៏អស្ចារ្យ។ ផ្តោតលើការកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់។ នៅពេលដែលដំណោះស្រាយ AI រីកចម្រើន និងវិវឌ្ឍយ៉ាងឆាប់រហ័ស អ្នកលក់ និងអ្នកផ្តល់វេទិកានឹងបន្តធ្វើម្តងទៀតលើឧបករណ៍ទាំងនេះ ហើយដែលធ្វើឱ្យវាមានសារៈសំខាន់ក្នុងការបន្តធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព និងវាយតម្លៃថាតើការកែលម្អអ្វីដែលអាចធ្វើបានចំពោះដំណើរការដែលមានស្រាប់ និងលំហូរការងារនាពេលអនាគត។
បង្កើតវប្បធម៌ដែលងាយស្រួលប្រើ AI ដែលដាក់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការគ្រប់គ្រង។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មួយចំនួនប្រហែលជាមានការព្រួយបារម្ភថា AI នឹងធ្វើឱ្យតួនាទីរបស់ពួកគេលែងមាន - ប៉ុន្តែវាមិនអាចលើសពីការពិតបានទេ។ រវាងប្រវត្តិសាស្ត្រ stagអត្រាផលិតភាព និងកម្រិតសកលtagភាពប៉ិនប្រសប់ផ្នែកវិស្វកម្ម AI ត្រៀមរួចជាស្រេចដើម្បីជួយអ្នកបង្កើតកម្មវិធីឱ្យកាន់តែលឿន រុករកមូលដ្ឋានកូដថ្មី បង្កើនជំនាញលើការងារ និងសហការកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។ នោះធ្វើឱ្យវាមានសារៈសំខាន់ក្នុងការលើកទឹកចិត្តឱ្យមានវប្បធម៌នៃការច្នៃប្រឌិត និងការរៀនសូត្រនៅក្នុងក្រុមវិស្វកម្មជុំវិញការប្រើប្រាស់ AI ។
ផែនទីបង្ហាញផ្លូវ AI នេះសម្រាប់ក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាសមិនមែនជាបញ្ជីត្រួតពិនិត្យទេ វាជាការណែនាំជាយុទ្ធសាស្រ្តដើម្បីជួយអ្នកពិចារណាពីរបៀបបញ្ចូល AI ទៅក្នុងលំហូរការងាររបស់អ្នក។ វាទាំងអស់អំពីការតម្រឹមឧបករណ៍ AI ជាមួយនឹងអ្វីដែលសំខាន់បំផុតសម្រាប់ស្ថាប័នរបស់អ្នក ជំរុញវប្បធម៌សហការ និងធានាថាក្រុមរបស់អ្នកត្រូវបានបំពាក់ដោយជំនាញត្រឹមត្រូវ។ នៅពេលដែលទេសភាព AI បន្តវិវឌ្ឍ សូមចងចាំថាវាមិនមែនគ្រាន់តែអំពីការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាថ្មីនោះទេ។ វានិយាយអំពីការបង្កើតបរិយាកាសដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់អ្នកអាចរីកចម្រើន ច្នៃប្រឌិត និងបង្កើតកម្មវិធីដ៏អស្ចារ្យបានលឿនជាងមុន។
យកវាទៅជាមួយអ្នក
ឧស្សាហកម្មអភិវឌ្ឍន៍សូហ្វវែរបានឈានដល់ចំណុចមួយដែលវាឈរក្នុងការធ្វើបដិវត្តន៍ទាំងស្រុងដោយ AI ។ ហើយលក្ខណៈពិសេសនៃការអភិវឌ្ឍន៍ AI រួមទាំងលំហូរការងារដ៏ស្មុគស្មាញរបស់វា តម្រូវការធនធាន ខ្សែសង្វាក់ឧបករណ៍ចម្រុះ និងធម្មជាតិនៃការសហការ ត្រូវការវេទិកាដែលបង្កើតឡើងក្នុងគោលបំណងដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះ។
ជួបជាមួយ GitHub
ផ្ទះរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាង 100 លាននាក់ GitHub គឺជាវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលដំណើរការដោយ AI ដែលគួរឱ្យទុកចិត្តបំផុតរបស់ពិភពលោក ដែលផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់អង្គការនានាក្នុងការសាងសង់ ធានា និងបញ្ជូនកម្មវិធីលឿនជាងមុន ដើម្បីដោះសោការច្នៃប្រឌិតក្នុងកម្រិតធំ។ វេទិកាដ៏ទូលំទូលាយរបស់យើងរួមបញ្ចូលឧបករណ៍ថ្នាក់សហគ្រាសដូចជា CI/CD ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពកម្មវិធី បរិស្ថានអភិវឌ្ឍន៍លើពពក ឧបករណ៍សហការ និងឧបករណ៍សរសេរកូដដែលដំណើរការដោយ AI ដើម្បីជួយសម្រួលដល់ការដឹកជញ្ជូនលឿននៃកម្មវិធីសុវត្ថិភាព។ លើសពីនេះ វាអាចប្រើបានជាមួយក្រុមហ៊ុនផ្តល់សេវាពពកទាំងអស់ ដូច្នេះអ្នកប្រើប្រាស់អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានការចែកចាយកម្មវិធីរបស់ពួកគេដោយទំនុកចិត្ត ដោយមិនចាំបាច់លះបង់ការស្គាល់នោះទេ។
សេចក្តីសន្និដ្ឋាន
“យើងឃើញវេទិការបស់ GitHub វិវត្តជាបន្តបន្ទាប់ជាមួយនឹងមុខងារថ្មីៗដែលមានប្រយោជន៍ខ្លាំង។ អ្នកឈ្នះយ៉ាងច្បាស់នាពេលថ្មីៗនេះគឺ GitHub Copilot ដែលជាកន្លែងដែលយើងបានឃើញលទ្ធផលដ៏អស្ចារ្យពីការសាកល្បងដែលយើងបានដំណើរការជាមួយក្រុមរបស់យើង។
Lucia Brizuela // នាយកបច្ចេកទេសជាន់ខ្ពស់ Mercado Libre ដើម្បីចាប់ផ្តើមដោះសោការច្នៃប្រឌិតតាមខ្នាតជាមួយ AI សូមសាកល្បង GitHub Enterprise ដោយឥតគិតថ្លៃនៅទីនេះ។
កូពីឡុត
GHAS Comparison CTA DEMO page តម្លៃសាកល្បងឥតគិតថ្លៃ មាតិកាពាក់ព័ន្ធ
ជំហានបន្ទាប់
- មើលបន្ថែមទៀតអំពី GitHub Enterprise នៅលើ Facebook
- យក GitHub Copilot នៅលើជើងហោះហើរសាកល្បង
- ស្នើសុំការបង្ហាញអំពីសហគ្រាស GitHub របស់អ្នក។
- ដំឡើងការសាកល្បង GitHub Enterprise Cloud របស់អ្នក។
មគ្គុទ្ទេសក៍ភាពងាយស្រួល និងបញ្ជីត្រួតពិនិត្យសម្រាប់កម្មវិធីចូលរួមជាសកល
ឯកសារ/ធនធាន
 |
GitHub របៀបដែលក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាសអាចទទួលយកកម្មវិធី AI ដោយជោគជ័យ [pdf] ការណែនាំអ្នកប្រើប្រាស់ របៀបដែលក្រុមវិស្វកម្មសហគ្រាសអាចទទួលយកកម្មវិធី AI ដោយជោគជ័យ ក្រុមវិស្វករសហគ្រាសអាចទទួលយកកម្មវិធី AI ដោយជោគជ័យ ក្រុមវិស្វកម្មអាចទទួលយកកម្មវិធី AI ដោយជោគជ័យ ក្រុមអាចទទួលយកកម្មវិធី AI ដោយជោគជ័យ អាចទទួលយកកម្មវិធី AI ដោយជោគជ័យ ទទួលយកកម្មវិធី AI ដោយជោគជ័យ ទទួលយកកម្មវិធី AI បច្ចេកវិទ្យា AI កម្មវិធី, កម្មវិធី |
