开发者代表着数字化时代的生产力。然而，他们每个月需要花费上百个小时深入研究文档和搜索结果，来弄清楚如何连接到 API、使用新数据库或者了解同事们正在执行什么任务。2023年AI技术的大爆炸加速了研发管理过程的智能化进程，GPT模型的诞生，让AI赋能DevOps成为现实。
就在近期，PingCode 发布了基于研发专业场景的【人工智能】引擎，成为国内首个将AI深度整合到研发领域的产品。
让我们一起来看看，PingCode AI能够为研发者带来哪些智能化研发管理全新体验：
PingCode AI是PingCode智能化时代的基础设施，他具备两大核心能力：
一是内置在PingCode研发管理全流程中的智能伙伴（AI-powered Copilot），让用户与PingCode的交互变得更加简单高效，帮助用户用好PingCode；
二是智能化研发工作流（AI-powered Workflow），与通用大模型应用不同，PingCode AI基于多年来服务的数千家企业的强大研发工作流数据，并结合GPT大模型基础，形成专业的研发管理大模型应用：它熟悉每一类团队的流程规则、研发效率、协同习惯，在它的帮助下，研发团队可以更有效地编码、测试、发布软件，快速识别和解决问题，从而改善团队之间的协作，获得高效、专业的DevOps研发管理智能化体验。
PingCode 是一站式研发项目管理平台，PingCode AI与PingCode产品矩阵深度整合，在信息同步、项目管理、知识管理、帮助中心、搜索引擎、数据检索、效能度量等常见场景实现了全面智能化辅助，比如：
高效提取研发流程关键，信息同步智能化
- 工作项智能摘要：自动归纳项目要点、任务、责任人，提高工作效率
- 研发文档洞见：即刻捕捉核心内容，海量文档不再是障碍
- 问题讨论导航：快速提炼讨论精华，信息无缝同步
理解并规划任务分配，项目管理智能化
- 自然语言理解：无需复杂的配置，直接告诉PingCode AI您的工作需求
- 快速任务创建：无论是工作拆解还是缺陷修复，PingCode AI为您快速生成
轻松优化研发文档，知识管理智能化
- 内容增强：自动补充需求、竞品分析、测试说明，让文档更完整
- 文档润色：转换语气与文字表达，令内容更契合语境
- 语法检查：自动纠错，保障文档质量
- 机器翻译：即时翻译工作内容，实现多语种团队的无障碍沟通
实时智能助手服务，帮助中心智能化
- 实时解答：针对PingCode的各个功能，快速为用户提供解决方案
- 自主学习：根据用户的常见问题，持续优化答案库，保证回答更精准
- 替代客服：减少与人工客服的沟通时间，提升工作效率
一步获取有效信息，搜索引擎智能化
- 全局数据访问：整合企业内产品需求、工作项、文档等多数据源
- 深度语义理解：准确识别用户搜索意图，直观呈现答案及其来源
像与人沟通一样查询，数据检索智能化
- 无需学习：即使不会PQL语句，也能快速查询，轻松获取业务数据和信息
- 准确匹配：智能理解查找需求，自动转换自然语言为PQL，高效定位数据
触手可及的数据助理，效能度量智能化
- 研发效能度量：全面监控，实时反馈团队与项目的研发进展与效率
- 智能识别需求：准确洞察用户统计与数据分析的需求
- 一键报表生成：简化操作，一键即可得到全面、深入的研发效能报表
据PingCode介绍，在未来，他们将持续的平台级能力，在现有能力的基础上，PingCode AI将飞速迭代，包括不限于以下场景：
- 客户提交的庞大需求和工单，将可能通过PingCode AI实现快速的需求判断和分析，进而形成需求优先级和排期自动化
- 需求到测试用例的过程，由PingCode AI来辅助完成
- 代码片段、代码审查、自动化测试过程由PingCode AI来完成
- 搜索将以全新的方式交互，客户和信息的连接出现不同的体验
- PingCode AI将给出研发团队最佳的负责人建议，让对的人做对的事、辅助决策成为可能
- 通过PingCode AI将自动实现流程定义，信息和人的流转将简单高效
PingCode AIBeta版现已开放内测，大家可前往官网申请使用，审核通过后将开通。
