GitHub Kepiye Tim Teknik Perusahaan Bisa Kasil Nganggo Piranti Lunak AI
Informasi produk
Produk sing dimaksud yaiku platform pangembang sing didhukung AI sing dirancang kanggo tim teknik perusahaan. Nawakake kemampuan kanggo navigasi AI, Cloud, lan keamanan ing pangembangan piranti lunak. Platform kasebut nduweni tujuan kanggo ngirim piranti lunak sing inovatif lan aman kanthi cepet lan kanthi skala kanthi nggunakake AI generatif lan basis kode kompleks.
Fitur utama:
- Piranti pangembangan AI-powered
- Kapabilitas rekayasa platform lan manajemen operasional
- Kolaborasi sing luwih apik ing antarane tim sing beda-beda
- Piranti alat lan alur kerja sing dibangun
- Dhukungan kanggo DevOps lan DevSecOps
keuntungan:
- Nyilikake ngoper konteks kanggo pangembang
- Ngapikake kolaborasi lan komunikasi
- Nyepetake proses pangembangan piranti lunak
- Mbisakake pangiriman piranti lunak sing aman
Roadmap kanggo Operationalizing AI
Manual pangguna nyedhiyakake peta dalan kanggo sukses nggunakake AI ing tim teknik perusahaan. Iki nggambarake strategi kanggo navigasi AI, Cloud, lan keamanan. Manual kasebut nandheske pentinge pendekatan platform-first lan menehi pandhuan babagan nggunakake alat lan alur kerja sing didhukung AI kanggo ngatasi tantangan.
Pandhuan Panggunaan Produk
Bagean 1: Miwiti
Kanggo miwiti platform pangembang sing didhukung AI, tindakake langkah iki:
- Priksa manawa sistem sampeyan memenuhi syarat minimal (ditemtokake ing bagean syarat sistem).
- Ngundhuh lan nginstal platform saka resmi websitus utawa sumber sing ditemtokake.
- Nggawe akun utawa mlebu nganggo kredensial sing wis ana.
- Familiarize dhewe karo antarmuka lan pandhu arah platform.
Bagean 2: Pangembangan sing didhukung AI
Sawise nyiyapake platform kasebut, sampeyan bisa miwiti nggunakake alat pangembangan AI. Mangkene carane:
- Bukak lingkungan pangembangan terpadu (IDE) sing diwenehake dening platform.
- Jelajahi fitur pitulungan coding AI, kayata rekomendasi kode lan autocompletion.
- Gunakake kemampuan generasi kode sing didhukung AI kanggo nyepetake proses coding sampeyan.
- Eksperimen karo alur kerja AI-mimpin platform kanggo macem-macem stagyaiku siklus urip pangembangan piranti lunak.
Bagean 3: Kolaborasi lan Keamanan
Platform kasebut menehi prioritas kolaborasi lan keamanan. Tindakake pandhuan iki kanggo ngoptimalake fitur kasebut:
- Ajak anggota tim kanggo gabung karo proyek sampeyan lan nggawe lingkungan kolaborasi.
- Gunakake saluran komunikasi sing dibangun ing platform kanggo kolaborasi lancar lan nuduhake kawruh.
- Priksa manawa kontrol akses lan ijin sing tepat wis disetel kanggo nglindhungi informasi sensitif.
- Nganyari lan tambal platform kanthi rutin kanggo entuk manfaat saka peningkatan keamanan paling anyar.
Pitakonan
- P: Apa keuntungan nggunakake platform pangembang sing didhukung AI kanggo tim teknik perusahaan?
- A: Keuntungan kalebu nyilikake owah-owahan konteks, nambah kolaborasi, nyepetake pangembangan piranti lunak, lan ngidini pangiriman piranti lunak sing aman.
- P: Kepiye AI bisa nggawe maneh siklus urip pangembangan piranti lunak ing lingkungan perusahaan?
- A: AI bisa nyepetake proses pangembangan, nyuda wektu coding, lan nambah efisiensi sakabehe ing lingkungan perusahaan.
- P: Apa platform bisa nggabungake karo alat lan layanan pangembangan sing wis ana?
- A: Ya, platform kasebut dirancang kanggo nggabungake alat lan layanan pangembangan populer kanggo nyedhiyakake alur kerja sing lancar.
Pambuka
Industri pangembangan piranti lunak wis tekan tonggak penting ing evolusi AI generatif (intelijen buatan). Nalika akeh ing donya wis grappled karo teknologi iki lan kasus panggunaan, siji survey dening GitHub nemokake manawa 92% pangembang ujar manawa wis nggunakake alat coding AI generatif ing lan ing njaba kerja ing awal 2023. Iki nuduhake manawa pangembang cepet banget. nganut keuntungan AI ing piranti lunak sing dibangun, asring sadurunge organisasi nimbang cara paling apik kanggo ngoperasionalake AI ing tim teknik.
Wektu pungkasan industri piranti lunak kudu ngetrapake manajemen pangowahan ing skala iki yaiku kanthi introduksi DevOps minangka metodologi pangembangan luwih saka sepuluh taun kepungkur. Saiki, industri kasebut dadi momen ing ngendi rantai alat pangembang berkembang luwih cepet tinimbang sadurunge kanthi kasedhiyan AI sing nyebar - siji panaliten Gartner malah nemokake manawa 80% kode bakal diprodhuksi dening AI ing taun 2026.
Nalika alat AI terus berkembang, para pamimpin teknik saiki ngadhepi jagad ing ngendi AI disemprotake sajrone siklus urip pangembangan piranti lunak (SDLC). Dadi, kepiye pimpinan teknik perusahaan mikir babagan peran AI sing berkembang ing pangembangan piranti lunak lan mesthekake yen tim wis siyap ngirim piranti lunak sing aman lan berkualitas kanthi skala?
Ing pandhuan iki, kita bakal njelajah praktik paling apik kanggo nggunakake pangembangan piranti lunak sing didhukung AI ing tim teknik perusahaan lan mupangat sing bakal ditindakake kanthi nggabungake tumpukan teknologi sampeyan kanthi platform siji sing didhukung AI.
Platform pangembang sing didhukung AI
Kapabilitas berkembang platform pangembang sing didhukung AI
Mangkene ringkesan sawetara kemampuan alat sing didhukung AI modern:
- Autocompletion kode menehi saran lan ngrampungake potongan kode utawa printah kanthi otomatis minangka jinis pangembang kanggo nambah efisiensi lan nyuda kesalahan.
- Piranti generasi kode kanthi otomatis ngasilake kode sumber utawa dokumentasi adhedhasar cithakan sing wis ditemtokake, sing pungkasane nyederhanakake lan nyepetake proses pangembangan.
- Alat analisis kode AI nggunakake teknik pembelajaran mesin kanggo mangerteni, napsirake, lan menehi wawasan babagan kode piranti lunak kanggo tujuan jaminan kualitas. Kanggo exampNanging, alat AI bisa netepake kompatibilitas kode ing macem-macem platform, kerangka, utawa perpustakaan, kanggo mesthekake yen komponen piranti lunak bisa digunakake kanthi lancar.
- Piranti refactoring kode kanthi otomatis nganalisa lan nyusun ulang kode kanggo nambah keterbacaan, perawatan, lan kualitas sakabèhé.
- Deteksi bug bisa dimanfaatake kanggo ngenali lan nyorot kesalahan utawa cacat kode sajrone tahap pangembangan, sing mbantu pangembang ngasilake piranti lunak sing luwih dipercaya lan mantep.
- Pengujian keamanan aplikasi sing didhukung AI, sing nggunakake mesin sinau kanggo nganalisa kode kanthi otonom, ngenali kerentanan, lan ngasilake saran remediasi, duweni potensi kanggo ngowahi revolusi carane pangembang mbangun aplikasi sing aman saka wiwitan-lan kanthi radikal ngowahi definisi tradisional "shift ngiwa."
- Coding kolaboratif bisa didhukung nganggo alat pangembangan piranti lunak sing didhukung AI kanthi menehi saran kode cerdas, ngotomatisasi tugas rutin, lan menehi wawasan wektu nyata, sing nambah komunikasi lan produktivitas ing antarane para pangembang sing nggarap proyek sing dienggo bareng.
- Pangolahan basa alami bisa digunakake dening piranti pangembang piranti lunak sing dikuwasani AI kanggo mangerteni lan napsirake basa manungsa, sing ngidini pangembang bisa sesambungan karo piranti kasebut nggunakake perintah, pitakon, utawa komentar basa alami, lan nggampangake komunikasi sing luwih intuisi lan efisien ing proses pangembangan.
Tantangan unik
Tantangan unik kanggo ngoperasionalake AI ing pangembangan piranti lunak ing tingkat perusahaan
Ing tengah-tengah owah-owahan ekstensif ing teknologi sing didorong dening AI generatif lan basis kode sing saya rumit, ditambah karo aplikasi warisan, luwih akeh pimpinan teknik ngerti yen dheweke butuh pendekatan anyar kanggo ngirim piranti lunak sing inovatif lan aman kanthi cepet lan kanthi skala. Pangembangan tradisional lan platform DevOps ora cocog kanggo panjaluk pangembangan AI sing berkembang kanthi cepet. Iki pancen bener nalika nerangake kombinasi teknik platform, manajemen operasional, lan pengalaman pangembang. Tumpukan lan platform teknologi saiki ditujokake kanggo ndhukung tim DevOps lan DevSecOps nalika ngetrapake kemampuan anyar sing didhukung AI-nanging alat lan kemampuan kasebut asring ora bisa digunakake kanthi lancar.
Iki bisa nyebabake:
- Pengalaman pedhot kanggo tim pangembangan, keamanan, lan operasi.
- Tantangan kaya miskomunikasi, tambah tantangan teknis lan keamanan, jumlah teknologi sing akeh banget, lan biaya operasional sing ora jelas.
- Suda produktivitas, sikap keamanan sing luwih lemah, wektu tundha kanggo pasar, lan, minangka akibat, efek negatif ing kinerja finansial organisasi.
Kanggo ngindhari pitfalls kasebut, organisasi bisa nguripake platform pangembang sing didhukung AI kanthi toolset lan alur kerja sing dibangun. Tujuan utama nyopir yaiku kanggo nyilikake kabutuhan pangembang kanggo ngalih ing antarane konteks sing beda-beda; nambah kolaborasi antarane tim beda; lan mbusak alangan sing ngalangi pembangunan, expansion, lan pangiriman aman piranti lunak.
Kepiye AI nggawe maneh piranti lunak perusahaan
Kepiye AI nggawe maneh siklus urip pangembangan piranti lunak perusahaan
Wiwit diluncurake wiwitan alat sing didhukung AI populer GitHub Copilot minangka ekstensi IDE lan OpenAI's ChatGPT, kecepatan inovasi lan iterasi cepet ing industri teknologi ing sekitar AI generatif wis nggumunake. AI coding-tools sapisan mung dianjurake baris lan pamblokiran kode. Saiki, lagi ditambahi ing kabeh SDLC.
Sawetara pimpinan teknik ing lingkungan perusahaan sing dadi pangguna awal wis ndeleng pengaruh AI ing tim pangembangane. Mercado Libre, umpamane, duwe luwih saka 9,000 pangembang nggunakake GitHub Copilot lan wis nyuda 50% wektu sing dibutuhake insinyur kanggo nulis kode nganggo AI. Lan nalika alat kasebut berkembang kanggo nutupi luwih akeh pengalaman pangembang, ana ruang lingkup gedhe ing ngendi alat kasebut bisa digunakake-lan digunakake-ing SLDC kanthi efek sing apik. Piranti lan platform AI paling apik dilengkapi kapabilitas lan alur kerja terintegrasi sing nyuda alih konteks, ningkatake kolaborasi, lan mbusak alangan operasional. Ing istilah sing luwih prasaja, alat iki nggampangake pangembang kanggo nulis, ngamanake, lan ngirim kode-nalika kolaborasi luwih efektif karo kolega kanthi mbantu nerangake basis kode, log keputusan, lan dokumentasi organisasi sing ana. Singkatnya, AI nggawe maneh carane piranti lunak digawe ing lingkungan perusahaan-lan pimpinan teknik wis entuk manfaat. Contone, iki mantanampbabagan carane AI-lan platform GitHub khusus-bisa nambah saben bagean SDLC:
- ngrancang. Ing tahap perencanaan SDLC, AI bisa mbantu tim produk lan pangembangan nindakake riset pasar, ngasilake ide, netepake risiko potensial, lan nawakake analisis prediktif. GitHub Copilot, contone, bisa bantuan akselerasi pembangunan software ing planning stage kanthi nyaranake cuplikan kode nalika pangembang njlèntrèhaké gagasan ing basa alami.
- Desain solusi. Kanthi nggabungake AI menyang fase desain solusi, tim pangembang bisa entuk manfaat saka wawasan cerdas babagan solusi potensial, entuk saran kanggo solusi alternatif, ngotomatisasi tugas rutin kayata nyaring kerentanan keamanan, lan nambah kolaborasi kanthi menehi akses insinyur menyang pangembangan solusi sing luwih cepet. Iki pungkasane nyebabake desain piranti lunak sing luwih efektif lan pangguna-loropaken. Platform pangembang GitHub mbantu pangembang ing tahap desain solusi kanthi nawakake kontrol versi kanggo desain files, saran solusi sing digawe AI, akses gampang menyang solusi lan dokumentasi sing wis ana liwat telusuran sing didhukung AI, alur kerja sing luwih kolaboratif, lan platform terpusat kanggo nelusuri masalah.
- Coding lan pangembangan. Ing fase coding utawa pangembangan, pangembang kudu nerjemahake spesifikasi desain sistem menyang kode nyata. Penting banget yen pangembang ngetutake praktik paling apik kanggo nulis kode sing resik, bisa dijaga, lan efisien, lan alat AI kayata fitur obrolan GitHub Copilot bisa mbantu ing proses kasebut kanthi ngidini pangembang takon babagan kualitas kode, apa kode sing ana ing basis kode, debug. kode ing fly, utawa golek solusi langsung saka IDE sing. Kajaba iku, GitHub Copilot bisa nggunakake konteks lengkap basis kode kanggo nyedhiyakake asil sing dipersonalisasi ing kabeh alur kerja pangembang.
- Testing. Alat AI paling apik bisa mbantu ngotomatisasi generasi kasus uji, nganalisa set data gedhe, ngenali bug lan kerentanan potensial, lan nambah jangkoan tes sakabèhé kanthi otomatis mbukak panjalukan tarik kanthi tes tambahan sing disaranake. Kode GitHub manehview, umpamane, bisa mbantu ing tahap uji coba SDLC kanthi ngidini tim QA lan tim teknik bisa bebarengan maneh.view lan nganalisa script test, kang ora mung njamin kualitas kode nanging
bisa mbantu ngenali masalah potensial utawa dandan. Piranti kasebut uga bisa nglengkapi solusi pengujian keamanan aplikasi statis (SAST). GitHub Advanced Security, umpamane, wis mriksa keamanan otomatis sing ditindakake kanthi saben panjaluk narik, sing ana masalah ing konteks alur kerja pangembangan supaya kerentanan diatasi sajrone sawetara menit, dudu sasi. - Penyebaran. Sajrone panyebaran, AI bisa mbantu nyederhanakake proses kasebut kanthi nangani manajemen rilis, prédhiksi masalah kinerja sing bisa ditindakake, lan ngoptimalake infrastruktur. Iku uga nyepetake proses lan njamin linuwih liwat mriksa otomatis, kang nyuda perlu kanggo gaweyan manual.
- Pangopènan lan dhukungan. Piranti lunak mbutuhake pangopènan sing terus-terusan kanggo mesthekake yen piranti kasebut tetep performa, lan pangembang kanthi periodik ngetokake patch lan nganyari piranti lunak kanggo ndandani bug ing piranti lunak lan ngrampungake masalah keamanan. AI bisa mbantu tim kanthi luwih proaktif ndeteksi lan ngrampungake masalah kanthi nganalisa data lan pola historis, prédhiksi kemungkinan kegagalan sistem, lan ngotomatisasi tugas pangopènan rutin. Kajaba iku, alat pengkodean sing dikuwasani AI bisa mbantu para insinyur nggarap aplikasi lan basis kode warisan kanthi luwih gampang kanggo refactor kode-utawa kode ing basa sing mungkin ora pati ngerti.
Keuntungan njupuk platform
Keuntungan saka njupuk pendekatan platform-pisanan kanggo AI
Pendekatan platform-pisanan kalebu nggabungake intelijen buatan langsung menyang platform piranti lunak terpadu, tinimbang ngandelake solusi AI mandiri, kanggo nggabungake kemampuan AI kanthi lancar ing alur kerja pembangunan, kolaborasi, utawa operasional sing wis ana. Iki nyebabake platform pangembang sing didhukung AI sing bisa ndhukung tim sampeyan wiwit ngrencanakake penyebaran lan ngluwihi.
GitHub ngerti pendekatan pisanan platform nyedhiyakake ekosistem sing manunggal ing ngendi kapabilitas AI bisa mbantu para pangembang, lan uga menehi keuntungan bisnis babagan penghematan wektu, penghematan biaya, produk pungkasan sing luwih aman, lan wektu sing luwih cepet kanggo pasar, nambah pangembang sakabèhé - lan organisasi - produktivitas lan kepuasan. Saliyane keuntungan kasebut, strategi pisanan platform:
- Mbangun AI langsung menyang kabeh SDLC. Tinimbang nambahake alat liyane menyang tumpukan teknologi sampeyan, pendekatan platform-first tegese AI wis dipanggang kanthi lengkap dadi platform pangembang sing bisa ndhukung sampeyan ing saben langkah proses pangembangan.
- Nyuda ngoper konteks. Kanthi nggabungake alat sampeyan ing platform terpusat, pangembang bisa kanthi gampang ngakses produk sing dibutuhake supaya tetep produktif lan tetep ana ing aliran.
- Nyedhiyakake pengalaman sing disesuaikan. Kanggo exampNanging, karo GitHub Enterprise, AI bisa ngakses data lan basis kode organisasi sampeyan kanggo ngasilake saran lan tanggapan sing dipersonalisasi kanggo pitakon lan pituduh basa alami sing ana gandhengane karo dokumentasi lan kode sampeyan.
- Nguatake postur keamanan sampeyan. Nggabungake AI menyang platform terpadu ngidini sampeyan ngetrapake protokol sing konsisten ing ekosistem sampeyan kanggo nyuda kerentanan lan nggawe pertahanan sing luwih kuat nglawan ancaman potensial.
Peta dalan kanggo operasionalisasi
Peta dalan kanggo operasionalisasi AI ing tim teknik perusahaan
Ing tengah-tengah inovasi lan evolusi sing cepet ing antarane alat coding AI, penting banget kanggo para pimpinan teknik ngerti produk lan platform apa sing wis disiapake kanggo perusahaan lan carane nggawe keputusan babagan ngendi, kapan, lan cara nggunakake lan ngoperasionalake alat kasebut kanthi skala.
Ing GitHub, kita asring menehi saran marang perusahaan lan pelanggan babagan praktik paling apik babagan ngoperasikake alat coding AI. Iki asring dipecah dadi pendekatan terstruktur sing nimbang faktor lan lingkungan sing unik kanggo organisasi kasebut.
Mangkene peta dalan kanggo nimbang iki:
- Evaluasi kabutuhan lan tujuan organisasi sampeyan. Pimpinan teknik kudu nemtokake lan ngerti tujuan khusus kanggo ngetrapake alat AI, kayata ningkatake produktivitas, kualitas kode, utawa keamanan, lan kepiye alat kasebut bisa mbantu nggayuh tujuan utama.
- Nggawe kolaborasi tim sing luwih apik minangka bintang lor. Implementasi alat kasebut kudu dadi upaya tim lan asring nglibatake owah-owahan budaya. Iki nggawe penting kanggo melu para pemangku kepentingan utama kayata pangembang, pimpinan tim, lan manajer teknik ing proses nggawe keputusan babagan alur kerja anyar. Penting uga kanggo nuwuhake komunikasi sing mbukak babagan keuntungan lan tantangan alat AI supaya tim siyap nggunakake keuntungan.
- Investasi ing latihan lan onboarding. Kanggo mesthekake yen anggota tim duwe katrampilan sing dibutuhake kanggo nggunakake alat kasebut kanthi efektif, uga nyuda utang teknis, pimpinan kudu menehi latihan lan sesi onboarding kanggo tim teknik supaya nyaman karo navigasi platform. Panyedhiya utama alat coding lan platform pangembang sing didhukung AI bakal asring nawakake kursus onboarding. Ing GitHub, kita asring kerja bareng karo perusahaan induk Microsoft kanggo ngembangake kabeh saka sumber video nganti dokumentasi lan pandhuan sing migunani.
- Mulai cilik karo tim pilot lan proyek. Yen sampeyan nggunakake alat utawa platform pangembang anyar, luwih becik miwiti cilik-lan ora beda karo pangembangan piranti lunak sing didhukung AI. Ing GitHub, kita asring menehi saran marang perusahaan
kanggo miwiti proyek percontohan skala cilik lan tim kanggo nguji efektifitas alat AI lan ngenali tantangan lan mupangat sadurunge ngluncurake alat menyang organisasi sing luwih akeh. - Siklus umpan balik. Pemimpin kudu nyiyapake loop umpan balik kanggo ngumpulake input lan saran saka tim teknik lan nggunakake umpan balik iki kanggo terus ngevaluasi alur kerja lan priksa manawa alat AI nyukupi kabutuhan sing terus berkembang.
- Integrasi AI ing alur kerja sing wis ana. Ing GitHub, kita nemokake alat AI sing paling apik sing cocog karo alur kerja pangembang sing ana - tegese pangembang kurang perlu sinau alur kerja anyar tinimbang nambah throughput ing alur kerja sing wis ana. Kanggo pimpinan teknik, penting kanggo mesthekake pangembange tetep ing aliran lan ngindhari owah-owahan konteks, dadi penting kanggo milih kanthi strategis alat AI sing bener-lan platform- sing cocog karo proses sing wis ditemtokake.
- Evaluasi alat kanthi ketat kanggo privasi lan keamanan data. Ing tengah-tengah lapangan alat coding AI sing berkembang kanthi cepet, penting banget kanggo takon vendor babagan
privasi data lan standar keamanan padha wis dirancang pribadi watara. Kajaba iku, penting kanggo ngatasi masalah nalika nggunakake alat AI karo tim sampeyan, lan nyetel kabijakan organisasi lan standar pamrentah babagan panggunaan alat kasebut (yaiku, mesthekake pangembang sampeyan nggunakake alat sing disetujoni lan alat sing ora kasedhiya ing internet). - Ngawasi asil produktivitas lan kinerja organisasi. Kaya investasi ing observasi, pimpinan teknik kudu prioritas investasi
ing solusi kanggo ngawasi kinerja lan pengaruh alat AI ing produktivitas lan kualitas kode tim engineering. Iki kudu kalebu ngevaluasi data kuantitatif babagan panjaluk tarik, tarif pangiriman kode, kecepatan penyebaran, lan liya-liyane. Pimpinan teknik uga kudu golek
kanggo ngevaluasi hasil kuantitatif liwat survey pangembang kanggo mangerteni carane pangembang aran babagan nggunakake piranti kasebut. - Miwiti cilik-lan nggedhekake alur kerja pangembang. Kanggo mbaleni titik ndhuwur: Iku penting kanggo miwiti cilik karo AI, lan fokus ing bagean individu saka SDLC. Iki bisa uga tegese miwiti karo alat coding AI ing IDE insinyur sampeyan kanggo miwiti nalika pilot aplikasi liyane-kayata ing dokumentasi, solusi kontrol versi, utawa liya-karo klompok cilik wong. Singkate, pimpinan kudu ngrancang kanggo ngoperasionalake AI saiki, uga ngarepake cara ngukur alat AI ing luwih akeh SDLC ing organisasi kasebut.
Gawe budaya sumber batin kanthi dokumentasi lan praktik paling apik. Kanggo nggedhekake mupangat saka alat coding AI, pimpinan teknik kudu nyengkuyung tim supaya nggawe dokumentasi, nggawe standar proses, lan sumber batin-utawa nggawe kode khusus, solusi, lan praktik paling apik kanggo para pangembang kanggo nggunakake liwat alat pengambilan AI sing bisa takon babagan iki. informasi nang lan njaba IDE. Nduwe budaya innersource sing aktif bakal mbantu organisasi menang saiki lan sesuk amarga alat coding AI bisa mbantu para pangembang nemokake informasi luwih cepet tinimbang cara tradisional lan nduweni konten sing tepat kanggo fokus ing apa sing paling penting: mbangun piranti lunak sing apik.Fokus ing perbaikan terus-terusan. Minangka solusi AI kanthi cepet maju lan berkembang, vendor lan panyedhiya platform bakal terus ngulang alat kasebut-lan sing nggawe penting kanggo tetep anyar lan ngevaluasi dandan apa sing bisa ditindakake kanggo proses sing ana lan alur kerja ing mangsa ngarep.
Nggawe budaya sing ramah AI sing ndadekake pangembang bisa ngontrol. Sawetara pangembang bisa uga kuwatir yen AI bakal nggawe peran kasebut keluwih-nanging ora bisa luwih saka bebener. Antarane historis stagtingkat produktivitas lan short globaltagKanthi bakat teknik, AI siap mbantu para pangembang mbangun piranti lunak kanthi luwih cepet, navigasi basis kode anyar, nambah katrampilan ing pakaryan, lan kolaborasi kanthi luwih efektif. Sing nggawe penting kanggo nyengkuyung budaya inovasi lan sinau ing tim teknik babagan panggunaan AI.
Peta dalan AI kanggo tim teknik perusahaan iki dudu dhaptar priksa - iki minangka pandhuan strategis kanggo mbantu sampeyan mikir babagan cara nggabungake AI kanthi lancar menyang alur kerja sampeyan. Iku kabeh babagan nyelarasake alat AI karo apa sing paling penting kanggo organisasi sampeyan, ngembangake budaya kolaborasi, lan mesthekake tim sampeyan dilengkapi katrampilan sing tepat. Minangka lanskap AI terus berkembang, elinga yen iki ora mung babagan nggunakake teknologi anyar. Iki babagan nggawe lingkungan ing ngendi pangembang sampeyan bisa berkembang, berinovasi, lan nggawe piranti lunak sing luwih cepet.
Njupuk iki karo sampeyan
Industri pangembangan piranti lunak wis tekan titik sing bakal direvolusi kanthi lengkap dening AI. Lan karakteristik unik pangembangan AI, kalebu alur kerja sing rumit, panjaluk sumber daya, macem-macem toolchains, lan sifat kolaboratif, mbutuhake platform sing dibangun kanthi tujuan kanggo ngatasi tantangan kasebut.
Ketemu GitHub
Omah kanggo luwih saka 100 yuta pangembang, GitHub minangka platform pangembang AI sing paling dipercaya lan diadopsi ing donya sing nguatake organisasi kanggo mbangun, ngamanake, lan ngirim piranti lunak kanthi luwih cepet kanggo mbukak kunci inovasi kanthi skala. Platform lengkap kita nggabungake alat kelas perusahaan, kayata CI / CD, otomatisasi, uji keamanan aplikasi, lingkungan pangembangan awan, alat kolaborasi, lan alat coding sing didhukung AI, kanggo nggampangake pangiriman piranti lunak sing aman kanthi cepet. Kajaba iku, kompatibel karo kabeh panyedhiya maya, saengga pangguna bisa kanthi yakin ngukur pangiriman piranti lunak tanpa ngorbanake akrab.
Kesimpulan
"Kita ndeleng platform GitHub terus berkembang kanthi fitur-fitur anyar sing migunani banget. Pemenang sing jelas bubar yaiku GitHub Copilot, ing ngendi kita ndeleng asil sing luar biasa saka uji coba sing wis ditindakake karo tim kita.
Lucia Brizuela // Direktur Teknis Senior, Mercado Libre Kanggo miwiti mbukak kunci inovasi kanthi skala kanthi AI, coba GitHub Enterprise gratis ing kene.
Kopilot
GHAS Comparison CTA DEMO page Pricing Uji coba Gratis Konten sing gegandhengan
Langkah sabanjure
- Sinau luwih lengkap babagan GitHub Enterprise
- Njupuk GitHub Copilot ing pesawat test
- Nyuwun demo GitHub Enterprise sampeyan
- Setel nyoba GitHub Enterprise Cloud sampeyan
Pandhuan aksesibilitas lan dhaptar priksa kanggo program keterlibatan global
Dokumen / Sumber Daya
 |
GitHub Kepiye Tim Teknik Perusahaan Bisa Kasil Nganggo Piranti Lunak AI [pdf] Pandhuan pangguna Kepiye Tim Teknik Perusahaan Bisa Kasil Ngadopsi Piranti Lunak AI, Tim Teknik Perusahaan Bisa Kasil Ngadopsi Piranti Lunak AI, Tim Teknik Bisa Kasil Ngadopsi Perangkat Lunak AI, Tim Bisa Kasil Ngadopsi Perangkat Lunak AI, Bisa Kasil Ngadopsi Perangkat Lunak AI, Kasil Ngadopsi Perangkat Lunak AI, Ngadopsi Perangkat Lunak AI, AI Piranti Lunak, Piranti Lunak |
