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研发团队如何使用人工智能(AI)实现高效研发?以PingCode AI为例

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:

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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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。

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