GitHub എങ്ങനെ എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് AI സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കാം

ഉൽപ്പന്ന വിവരം

സംശയാസ്‌പദമായ ഉൽപ്പന്നം എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഒരു AI- പവർ ഡെവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമാണ്. AI, ക്ലൗഡ്, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിൽ സുരക്ഷ എന്നിവ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുകൾ ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ജനറേറ്റീവ് AI, സങ്കീർണ്ണമായ കോഡ്‌ബേസുകൾ എന്നിവ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി നൂതനവും സുരക്ഷിതവുമായ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വേഗത്തിലും സ്കെയിലിലും എത്തിക്കാനാണ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.

പ്രധാന സവിശേഷതകൾ:

• AI- പവർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ടൂളുകൾ
• പ്ലാറ്റ്ഫോം എഞ്ചിനീയറിംഗ്, പ്രവർത്തന മാനേജ്മെൻ്റ് കഴിവുകൾ
• വിവിധ ടീമുകൾക്കിടയിൽ മെച്ചപ്പെട്ട സഹകരണം
• ബിൽറ്റ്-ഇൻ ടൂൾസെറ്റുകളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും
• DevOps, DevSecOps എന്നിവയ്ക്കുള്ള പിന്തുണ

പ്രയോജനങ്ങൾ:

• ഡെവലപ്പർമാർക്കുള്ള സന്ദർഭ സ്വിച്ചിംഗ് കുറയ്ക്കുന്നു
• സഹകരണവും ആശയവിനിമയവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു
• സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസന പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കുന്നു
• സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൻ്റെ സുരക്ഷിത ഡെലിവറി പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു

AI പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള റോഡ്മാപ്പ്

എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകളിൽ AI വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു റോഡ്മാപ്പ് ഉപയോക്തൃ മാനുവൽ നൽകുന്നു. AI, ക്ലൗഡ്, സുരക്ഷ എന്നിവ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ ഇത് വിവരിക്കുന്നു. മാനുവൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം-ആദ്യ സമീപനത്തിൻ്റെ പ്രാധാന്യം ഊന്നിപ്പറയുകയും വെല്ലുവിളികളെ അതിജീവിക്കുന്നതിന് AI- പവർഡ് ടൂളുകളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഉൽപ്പന്ന ഉപയോഗ നിർദ്ദേശങ്ങൾ

വിഭാഗം 1: ആമുഖം

AI- പവർ ഡവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നതിന്, ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക:

1. നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ആവശ്യകതകൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക (സിസ്റ്റം ആവശ്യകത വിഭാഗത്തിൽ വ്യക്തമാക്കിയിരിക്കുന്നു).
2. ഔദ്യോഗികത്തിൽ നിന്ന് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക webസൈറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ നിയുക്ത ഉറവിടം.
3. ഒരു അക്കൗണ്ട് സൃഷ്ടിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ലോഗിൻ ചെയ്യുക.
4. പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൻ്റെ ഇൻ്റർഫേസും നാവിഗേഷനും സ്വയം പരിചയപ്പെടുക.

വിഭാഗം 2: AI-അധിഷ്ഠിത വികസനം

നിങ്ങൾ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സജ്ജീകരിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾക്ക് AI- പവർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ടൂളുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ തുടങ്ങാം. എങ്ങനെയെന്നത് ഇതാ:

1. പ്ലാറ്റ്‌ഫോം നൽകുന്ന ഇൻ്റഗ്രേറ്റഡ് ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് എൻവയോൺമെൻ്റ് (IDE) തുറക്കുക.
2. കോഡ് ശുപാർശകളും സ്വയമേവ പൂർത്തീകരണവും പോലുള്ള AI കോഡിംഗ് സഹായ സവിശേഷതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
3. നിങ്ങളുടെ കോഡിംഗ് പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കാൻ AI- പവർ കോഡ് ജനറേഷൻ കഴിവുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
4. വ്യത്യസ്‌ത സെഷനുകൾക്കായി പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൻ്റെ AI- പ്രവർത്തിക്കുന്ന വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പരീക്ഷിക്കുകtagസോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന ജീവിതചക്രത്തിൻ്റെ es.

വിഭാഗം 3: സഹകരണവും സുരക്ഷയും

പ്ലാറ്റ്ഫോം സഹകരണത്തിനും സുരക്ഷയ്ക്കും മുൻഗണന നൽകുന്നു. ഈ സവിശേഷതകൾ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ഈ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക:

1. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ ചേരാനും സഹകരണ അന്തരീക്ഷം സ്ഥാപിക്കാനും ടീം അംഗങ്ങളെ ക്ഷണിക്കുക.
2. തടസ്സമില്ലാത്ത സഹകരണത്തിനും വിജ്ഞാന പങ്കിടലിനും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൻ്റെ അന്തർനിർമ്മിത ആശയവിനിമയ ചാനലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
3. തന്ത്രപ്രധാനമായ വിവരങ്ങൾ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന് ശരിയായ ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങളും അനുമതികളും സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
4. ഏറ്റവും പുതിയ സുരക്ഷാ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടുന്നതിന് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം പതിവായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും പാച്ച് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

• ചോദ്യം: എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്കായി AI- പവർ ഡവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
  • A: സന്ദർഭ സ്വിച്ചിംഗ് കുറയ്ക്കുക, സഹകരണം വർദ്ധിപ്പിക്കുക, സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസനം വേഗത്തിലാക്കുക, സുരക്ഷിത സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെലിവറി പ്രാപ്‌തമാക്കുക എന്നിവ പ്രയോജനങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
• ചോദ്യം: എൻ്റർപ്രൈസ് പരിതസ്ഥിതികളിൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ലൈഫ് സൈക്കിൾ AI-ക്ക് എങ്ങനെ പുനർനിർമ്മിക്കാം?
  • A: AI-ക്ക് വികസന പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമാക്കാനും കോഡിംഗ് സമയം കുറയ്ക്കാനും എൻ്റർപ്രൈസ് പരിതസ്ഥിതികളിൽ മൊത്തത്തിലുള്ള കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.
• ചോദ്യം: പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന് നിലവിലുള്ള വികസന ഉപകരണങ്ങളും സേവനങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ?
  • A: അതെ, തടസ്സമില്ലാത്ത വർക്ക്ഫ്ലോ നൽകുന്നതിന് ജനപ്രിയ വികസന ഉപകരണങ്ങളും സേവനങ്ങളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനാണ് പ്ലാറ്റ്ഫോം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.

മുഖവുര

ജനറേറ്റീവ് AI (ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്) പരിണാമത്തിൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന വ്യവസായം ഒരു സുപ്രധാന നാഴികക്കല്ലിൽ എത്തിയിരിക്കുന്നു. ലോകത്തിൻ്റെ ഭൂരിഭാഗവും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയിലും അതിൻ്റെ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളിലും പിടിമുറുക്കുമ്പോൾ, GitHub-ൻ്റെ ഒരു സർവേയിൽ 92% ഡവലപ്പർമാരും 2023-ൻ്റെ തുടക്കത്തിൽ ജോലിസ്ഥലത്തും പുറത്തും ജനറേറ്റീവ് AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് പറഞ്ഞു. എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകളിലുടനീളം AI എങ്ങനെ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാമെന്ന് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ പരിഗണിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അവരുടെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ബിൽഡുകളിൽ AI യുടെ നേട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

ഒരു ദശാബ്ദത്തിനുമുമ്പ് ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് മെത്തഡോളജിയായി DevOps അവതരിപ്പിച്ചതോടെയാണ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വ്യവസായത്തിന് ഈ സ്കെയിലിൽ മാറ്റം മാനേജ്‌മെൻ്റ് നടപ്പിലാക്കേണ്ടി വന്നത്. ഇപ്പോൾ, AI-യുടെ വ്യാപകമായ ലഭ്യതയോടെ ഡെവലപ്പർ ടൂൾ ശൃംഖലകൾ എന്നത്തേക്കാളും വേഗത്തിൽ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു നീർത്തട നിമിഷത്തിലാണ് വ്യവസായം കടന്നുപോകുന്നത്-ഒരു ഗാർട്ട്നർ പഠനം 80-ൽ 2026% കോഡും AI നിർമ്മിക്കുമെന്ന് കണ്ടെത്തി.

AI ടൂളുകൾ വികസിക്കുന്നത് തുടരുന്നതിനാൽ, എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ ഇപ്പോൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നത് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ലൈഫ് സൈക്കിളിൻ്റെ (SDLC) AI സന്നിവേശിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ലോകത്തെയാണ്. അതിനാൽ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിൽ AI-യുടെ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന പങ്കിനെക്കുറിച്ച് എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ എങ്ങനെ ചിന്തിക്കണം കൂടാതെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും സുരക്ഷിതവുമായ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ സ്കെയിലിൽ എത്തിക്കാൻ ടീമുകൾ തയ്യാറാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കണം?

ഈ ഗൈഡിൽ, എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകളിൽ AI- പവർഡ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികളും AI- പവർഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ടെക് സ്റ്റാക്കിനെ ഏകീകരിക്കുന്നതിലൂടെ ലഭിക്കുന്ന നേട്ടങ്ങളും ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

AI- പവർ ഡവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ

AI- പവർ ഡവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന കഴിവുകൾ

ആധുനിക AI- പവർ ടൂളുകളുടെ ചില കഴിവുകളിലേക്കുള്ള ഒരു ദ്രുത നോട്ടം ഇതാ:

• കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുമായി ഒരു ഡെവലപ്പർ തരങ്ങളായി കോഡ് സ്വയമേവ പൂർത്തീകരണം നിർദ്ദേശിക്കുകയും സ്വയമേവ കോഡ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകളോ കമാൻഡുകളോ പൂർത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• കോഡ് ജനറേഷൻ ടൂളുകൾ സ്വയമേവ മുൻനിർവചിച്ച ടെംപ്ലേറ്റുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സോഴ്സ് കോഡോ ഡോക്യുമെൻ്റേഷനോ നിർമ്മിക്കുന്നു, അത് ആത്യന്തികമായി വികസന പ്രക്രിയയെ ലളിതമാക്കുകയും വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• കോഡ് വിശകലനം AI ടൂളുകൾ ഗുണമേന്മ ഉറപ്പുനൽകുന്ന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി സോഫ്റ്റ്‌വെയർ കോഡ് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും ഉൾക്കാഴ്‌ചകൾ നൽകുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്‌നിക്കുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഉദാample, AI ടൂളുകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലോ ചട്ടക്കൂടുകളിലോ ലൈബ്രറികളിലോ ഉടനീളം കോഡ് അനുയോജ്യത വിലയിരുത്താൻ കഴിയും, സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഘടകങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ.
• കോഡ് റീഫാക്‌ടറിംഗ് ടൂളുകൾ അതിൻ്റെ വായനാക്ഷമത, പരിപാലനക്ഷമത, മൊത്തത്തിലുള്ള ഗുണനിലവാരം എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് കോഡ് സ്വയമേവ വിശകലനം ചെയ്യുകയും പുനഃക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• വികസന ഘട്ടത്തിൽ കോഡിലെ പിശകുകളോ കുറവുകളോ തിരിച്ചറിയാനും ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാനും ബഗ് കണ്ടെത്തൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം, ഇത് കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും ശക്തവുമായ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിർമ്മിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാരെ സഹായിക്കുന്നു.
• കോഡ് സ്വയം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും കേടുപാടുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പരിഹാര നിർദ്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്ന AI- പവർഡ് ആപ്ലിക്കേഷൻ സെക്യൂരിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ്, ഡെവലപ്പർമാർ എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു എന്നതിനെ വിപ്ലവകരമായി മാറ്റാനും "ഇടത്തേക്ക് മാറ്റുക" എന്നതിൻ്റെ പരമ്പരാഗത നിർവചനത്തെ സമൂലമായി പരിവർത്തനം ചെയ്യാനും കഴിവുണ്ട്.
• ഇൻ്റലിജൻ്റ് കോഡ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട്, പതിവ് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും, പങ്കിട്ട പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്കിടയിൽ ആശയവിനിമയവും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന തത്സമയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുന്നതിലൂടെയും AI- പവർഡ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സഹകരണ കോഡിംഗിനെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാം.
• മാനുഷിക ഭാഷ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും AI- പവർഡ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ടൂളുകൾക്ക് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കാനാകും, ഇത് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ കമാൻഡുകൾ, ചോദ്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ അഭിപ്രായങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഉപകരണങ്ങളുമായി സംവദിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, കൂടാതെ വികസന പ്രക്രിയയിൽ കൂടുതൽ അവബോധജന്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ ആശയവിനിമയം സുഗമമാക്കുന്നു.

അതുല്യമായ വെല്ലുവിളികൾ

എൻ്റർപ്രൈസ് തലത്തിൽ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിൽ AI പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിൻ്റെ സവിശേഷമായ വെല്ലുവിളികൾ

ജനറേറ്റീവ് AI വഴി നയിക്കപ്പെടുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ വിപുലമായ മാറ്റങ്ങൾ, ലെഗസി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കൊപ്പം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കോഡ്ബേസുകൾ എന്നിവയ്ക്കിടയിൽ, നൂതനവും സുരക്ഷിതവുമായ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വേഗത്തിലും സ്കെയിലിലും നൽകാൻ തങ്ങൾക്ക് ഒരു പുതിയ സമീപനം ആവശ്യമാണെന്ന് കൂടുതൽ കൂടുതൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ തിരിച്ചറിയുന്നു. പരമ്പരാഗത വികസനവും DevOps പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും AI- പവർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റിൻ്റെ അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അത്ര അനുയോജ്യമല്ല. പ്ലാറ്റ്ഫോം എഞ്ചിനീയറിംഗ്, പ്രവർത്തന മാനേജ്മെൻ്റ്, ഡെവലപ്പർ അനുഭവം എന്നിവയുടെ സംയോജനത്തിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും സത്യമാണ്. പുതിയ AI-പവർ കഴിവുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ DevOps, DevSecOps ടീമുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനാണ് നിലവിലെ ടെക്നോളജി സ്റ്റാക്കുകളും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും ഉദ്ദേശിച്ചത് - എന്നാൽ ഈ ഉപകരണങ്ങളും കഴിവുകളും പലപ്പോഴും സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കില്ല.

ഇത് ഇതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം:

• വികസനം, സുരക്ഷ, ഓപ്പറേഷൻ ടീമുകൾക്കുള്ള വിച്ഛേദിച്ച അനുഭവം.
• തെറ്റായ ആശയവിനിമയം, വർദ്ധിച്ച സാങ്കേതിക, സുരക്ഷാ വെല്ലുവിളികൾ, സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ അമിതമായ അളവ്, അതാര്യമായ പ്രവർത്തന ചെലവുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വെല്ലുവിളികൾ.
• കുറഞ്ഞ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത, ദുർബലമായ സുരക്ഷാ നിലപാട്, വിപണിയിലെത്താനുള്ള കാലതാമസം, അതിൻ്റെ അനന്തരഫലമായി, ഒരു സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ സാമ്പത്തിക പ്രകടനത്തെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്നു.

ഈ അപകടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ബിൽറ്റ്-ഇൻ ടൂൾസെറ്റുകളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും ഉള്ള AI- പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലേക്ക് തിരിയാനാകും. വ്യത്യസ്‌ത സന്ദർഭങ്ങൾക്കിടയിൽ ഡെവലപ്പർമാർ മാറേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് പ്രാഥമിക ഡ്രൈവിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ; വ്യത്യസ്ത ടീമുകൾ തമ്മിലുള്ള സഹകരണം വർദ്ധിപ്പിക്കുക; സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൻ്റെ വികസനം, വിപുലീകരണം, സുരക്ഷിതമായ ഡെലിവറി എന്നിവയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന തടസ്സങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക.

എൻ്റർപ്രൈസ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിനെ AI എങ്ങനെ പുനഃക്രമീകരിക്കുന്നു

എൻ്റർപ്രൈസ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ലൈഫ് സൈക്കിളിനെ AI എങ്ങനെ പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു

ഒരു IDE വിപുലീകരണമായും ഓപ്പൺഎഐയുടെ ചാറ്റ്ജിപിടിയായും പ്രശസ്തമായ AI- പവർ ടൂളുകൾ GitHub Copilot-ൻ്റെ പ്രാരംഭ ലോഞ്ച് മുതൽ, ജനറേറ്റീവ് AI-യെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള സാങ്കേതിക വ്യവസായത്തിലുടനീളം നവീകരണത്തിൻ്റെയും ദ്രുതഗതിയിലുള്ള ആവർത്തനത്തിൻ്റെയും വേഗത ശ്രദ്ധേയമാണ്. AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ ഒരിക്കൽ മാത്രം ശുപാർശ ചെയ്ത ലൈനുകളും കോഡിൻ്റെ ബ്ലോക്കുകളും. ഇപ്പോൾ, അവ മുഴുവൻ SDLC-യിലുടനീളം വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു.

എൻ്റർപ്രൈസ് പരിതസ്ഥിതികളിലെ ചില എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ നേരത്തെ തന്നെ ദത്തെടുക്കുന്നവരായിരുന്നു, അവരുടെ വികസന ടീമുകളിൽ AI ചെലുത്തുന്ന സ്വാധീനം ഇതിനകം കണ്ടിട്ടുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, Mercado Libre, GitHub Copilot ഉപയോഗിക്കുന്ന 9,000-ത്തിലധികം ഡെവലപ്പർമാരുണ്ട്, കൂടാതെ AI ഉപയോഗിച്ച് കോഡ് എഴുതാൻ അതിൻ്റെ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് എടുക്കുന്ന സമയത്തിൽ 50% കുറവ് കണക്കാക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഡെവലപ്പർമാരുടെ കൂടുതൽ അനുഭവങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി ഈ ടൂളുകൾ വികസിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, എസ്എൽഡിസിയിൽ ഈ ടൂളുകൾ എവിടെ ഉപയോഗിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും എന്നതിന് വലിയൊരു വ്യാപ്തിയുണ്ട്. മികച്ച AI ടൂളുകളും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും സംയോജിത കഴിവുകളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും ഉപയോഗിച്ച് വരുന്നു, അത് സന്ദർഭ സ്വിച്ചിംഗ് കുറയ്ക്കുകയും സഹകരണം വളർത്തുകയും പ്രവർത്തന തടസ്സങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, നിലവിലുള്ള കോഡ്ബേസുകൾ, തീരുമാന രേഖകൾ, ഓർഗനൈസേഷണൽ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ എന്നിവ വിശദീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിലൂടെ സഹപ്രവർത്തകരുമായി കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി സഹകരിക്കുമ്പോൾ, ഈ ടൂളുകൾ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് കോഡ് എഴുതാനും സുരക്ഷിതമാക്കാനും ഡെലിവർ ചെയ്യാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു. ചുരുക്കത്തിൽ, എൻ്റർപ്രൈസ് പരിതസ്ഥിതികളിൽ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് AI പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു - എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ ഇതിനകം തന്നെ നേട്ടങ്ങൾ കാണുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇതാ ഒരു മുൻampAI-നും GitHub പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിനും പ്രത്യേകമായി-SDLC-യുടെ എല്ലാ ഭാഗങ്ങളും എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും എന്നതിനെ കുറിച്ച്:

• ആസൂത്രണം. SDLC-യുടെ ആസൂത്രണ ഘട്ടത്തിൽ, വിപണി ഗവേഷണം നടത്താനും ആശയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും സാധ്യതയുള്ള അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്താനും പ്രവചന വിശകലനം നൽകാനും ഉൽപ്പന്ന, വികസന ടീമുകളെ സഹായിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ആസൂത്രണത്തിൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനം ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ GitHub Copilot സഹായിക്കുംtagഇ ഡെവലപ്പർമാർ അവരുടെ ആശയങ്ങൾ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ വിവരിക്കുമ്പോൾ കോഡ് സ്നിപ്പെറ്റുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിലൂടെ.
• പരിഹാര രൂപകൽപ്പന. സൊല്യൂഷൻ ഡിസൈൻ ഘട്ടത്തിലേക്ക് AI സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, വികസന ടീമുകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ള പരിഹാരങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ബുദ്ധിപരമായ ഉൾക്കാഴ്‌ചകളിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടാനും ഇതര പരിഹാരങ്ങൾക്കുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ നേടാനും സുരക്ഷാ വൾനറബിലിറ്റി ഫിൽട്ടറിംഗ് പോലുള്ള പതിവ് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും വേഗത്തിലുള്ള പരിഹാര വികസനത്തിലേക്ക് എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ആക്‌സസ് നൽകിക്കൊണ്ട് സഹകരണം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ഇത് ആത്യന്തികമായി കൂടുതൽ ഫലപ്രദവും ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവുമായ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡിസൈനുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. GitHub-ൻ്റെ ഡെവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, ഡിസൈനിനായി പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം വാഗ്ദാനം ചെയ്തുകൊണ്ട്, സൊല്യൂഷൻ ഡിസൈൻ ഘട്ടത്തിൽ ഡെവലപ്പർമാരെ സഹായിക്കുന്നു files, AI- ജനറേറ്റഡ് സൊല്യൂഷൻ നിർദ്ദേശങ്ങൾ, നിലവിലുള്ള സൊല്യൂഷനുകളിലേക്കും ഡോക്യുമെൻ്റേഷനിലേക്കും AI- പവർഡ് സെർച്ച് വഴി എളുപ്പത്തിലുള്ള ആക്‌സസ്, കൂടുതൽ സഹകരിച്ചുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, ഇഷ്യൂ ട്രാക്കിംഗിനുള്ള ഒരു കേന്ദ്രീകൃത പ്ലാറ്റ്ഫോം.
• കോഡിംഗും വികസനവും. കോഡിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ വികസന ഘട്ടത്തിൽ, ഡവലപ്പർമാർ സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ യഥാർത്ഥ കോഡിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യണം. വൃത്തിയുള്ളതും പരിപാലിക്കാവുന്നതും കാര്യക്ഷമവുമായ കോഡ് എഴുതുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികൾ ഡെവലപ്പർമാർ പിന്തുടരുന്നത് നിർണായകമാണ്, കൂടാതെ കോഡ് ഗുണനിലവാരം, കോഡ്ബേസിലെ നിലവിലുള്ള കോഡ് എന്താണ്, ഡീബഗ് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാരെ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് GitHub Copilot-ൻ്റെ ചാറ്റ് ഫീച്ചർ പോലുള്ള AI ടൂളുകൾക്ക് ആ പ്രക്രിയയിൽ സഹായിക്കാനാകും. ഈച്ചയിൽ കോഡ് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ അവരുടെ IDE-യിൽ നിന്ന് തന്നെ പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക. കൂടാതെ, മുഴുവൻ ഡെവലപ്പർ വർക്ക്ഫ്ലോയിലുടനീളം വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ കോഡ്ബേസിൻ്റെ മുഴുവൻ സന്ദർഭവും GitHub Copilot ഉപയോഗിക്കാനാകും.
• ടെസ്റ്റിംഗ്. ടെസ്റ്റ് കേസ് ജനറേഷൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും സാധ്യതയുള്ള ബഗുകളും കേടുപാടുകളും തിരിച്ചറിയാനും കൂടുതൽ നിർദ്ദേശിച്ച ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പുൾ അഭ്യർത്ഥനകൾ സ്വയമേവ തുറന്ന് മൊത്തത്തിലുള്ള ടെസ്റ്റ് കവറേജ് വർദ്ധിപ്പിക്കാനും മികച്ച AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും. GitHub കോഡ് വീണ്ടുംview, ഉദാഹരണത്തിന്, QA, എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകളെ സഹകരിച്ച് പുനഃക്രമീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിലൂടെ SDLC-യുടെ പരീക്ഷണ ഘട്ടത്തിൽ സഹായിക്കാനാകും.view കൂടാതെ ടെസ്റ്റ് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, ഇത് കോഡ് ഗുണനിലവാരം മാത്രമല്ല ഉറപ്പാക്കുന്നു
  സാധ്യമായ പ്രശ്നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കും. ഈ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് സ്റ്റാറ്റിക് ആപ്ലിക്കേഷൻ സെക്യൂരിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾ (SAST) പൂർത്തീകരിക്കാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, GitHub അഡ്വാൻസ്ഡ് സെക്യൂരിറ്റിയിൽ, ഓരോ പുൾ അഭ്യർത്ഥനയ്‌ക്കൊപ്പവും റൺ ചെയ്യുന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് സെക്യൂരിറ്റി ചെക്കുകൾ ഉണ്ട്, ഇത് ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ പ്രശ്‌നമുണ്ടാക്കുന്നു, അതിനാൽ കേടുപാടുകൾ മാസങ്ങൾക്കല്ല, മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ പരിഹരിക്കപ്പെടും.
• വിന്യാസം. വിന്യാസ സമയത്ത്, റിലീസ് മാനേജ്‌മെൻ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും സാധ്യമായ പ്രകടന പ്രശ്‌നങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിലൂടെയും ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. ഇത് പ്രക്രിയയെ വേഗത്തിലാക്കുകയും സ്വയമേവയുള്ള പരിശോധനകളിലൂടെ വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് സ്വമേധയാലുള്ള പരിശ്രമത്തിൻ്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുന്നു.
• പരിപാലനവും പിന്തുണയും. സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിന് അതിൻ്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത ഉറപ്പാക്കാൻ തുടർച്ചയായ അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലെ ബഗുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും സുരക്ഷാ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുമായി ഡെവലപ്പർമാർ ഇടയ്‌ക്കിടെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പാച്ചുകളും അപ്‌ഡേറ്റുകളും നൽകുന്നു. ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയും പാറ്റേണുകളും വിശകലനം ചെയ്തും, സാധ്യമായ സിസ്റ്റം പരാജയങ്ങൾ പ്രവചിച്ചും, പതിവ് അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും കൂടുതൽ സജീവമായി പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും AI-ക്ക് ടീമുകളെ സഹായിക്കാനാകും. കൂടാതെ, AI- പവർഡ് കോഡിംഗ് ടൂളുകൾക്ക്, എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ലെഗസി ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും കോഡ്ബേസുകളിലും പ്രവർത്തിക്കാൻ സഹായിക്കാൻ കഴിയും, അത് അവർക്ക് പരിചിതമല്ലാത്ത ഒരു ഭാഷയിൽ കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ കോഡ് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം എടുക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

AI-യിലേക്ക് ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം-ആദ്യ സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ഒരു പ്ലാറ്റ്‌ഫോം-ആദ്യ സമീപനത്തിൽ, നിലവിലുള്ള വികസനം, സഹകരണം അല്ലെങ്കിൽ പ്രവർത്തന വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവയിൽ AI കഴിവുകൾ തടസ്സമില്ലാതെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന്, ഒറ്റപ്പെട്ട AI പരിഹാരങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഏകീകൃത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് നേരിട്ട് കൃത്രിമബുദ്ധി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് AI- പവർഡ് ഡെവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന് കാരണമാകുന്നു, അത് നിങ്ങളുടെ ടീമുകളെ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്നും വിന്യാസത്തിലേക്കും അതിനപ്പുറവും പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും.

AI കഴിവുകൾ ഡെവലപ്പർമാരെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഏകീകൃത ഇക്കോസിസ്റ്റം പ്രദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്ലാറ്റ്‌ഫോം-ആദ്യ സമീപനം GitHub-ന് അറിയാം, കൂടാതെ, സമയ ലാഭം, ചിലവ് ലാഭിക്കൽ, കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമായ അന്തിമ ഉൽപ്പന്നം, വിപണിയിലേക്കുള്ള വേഗത്തിലുള്ള സമയം എന്നിവയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ബിസിനസ്സ് ആനുകൂല്യങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. സംഘടനാപരമായ - ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും സംതൃപ്തിയും. ആ ആനുകൂല്യങ്ങൾക്ക് പുറമേ, ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം-ആദ്യ തന്ത്രം:

• മുഴുവൻ SDLC-യിലേക്ക് നേരിട്ട് AI നിർമ്മിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ടെക്‌നോളജി സ്റ്റാക്കിലേക്ക് മറ്റൊരു ടൂൾ ചേർക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു പ്ലാറ്റ്‌ഫോം-ആദ്യ സമീപനം എന്നതിനർത്ഥം, വികസന പ്രക്രിയയുടെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും നിങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഡെവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് AI പൂർണ്ണമായും ചുട്ടുപഴുത്തിരിക്കുന്നു എന്നാണ്.
• സന്ദർഭ സ്വിച്ചിംഗ് കുറയ്ക്കുന്നു. ഒരു കേന്ദ്രീകൃത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ നിങ്ങളുടെ ടൂളുകൾ ഏകീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഉൽപ്പാദനക്ഷമത നിലനിർത്താനും ഒഴുക്കിൽ തുടരാനും ആവശ്യമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ അനുഭവം നൽകുന്നു. ഉദാample, GitHub എൻ്റർപ്രൈസ് ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെൻ്റേഷനും കോഡുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങൾക്കും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്കും വ്യക്തിഗത നിർദ്ദേശങ്ങളും പ്രതികരണങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-ക്ക് നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ ഡാറ്റയും കോഡ്ബേസും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• നിങ്ങളുടെ സുരക്ഷാ നില ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു ഏകീകൃത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് AI സംയോജിപ്പിക്കുന്നത്, അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും സാധ്യതയുള്ള ഭീഷണികൾക്കെതിരെ കൂടുതൽ ശക്തമായ പ്രതിരോധം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ ആവാസവ്യവസ്ഥയിലുടനീളം സ്ഥിരമായ പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ പ്രയോഗിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു റോഡ്മാപ്പ്

എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകളിൽ AI പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു റോഡ്മാപ്പ്

AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾക്കിടയിലെ നവീകരണത്തിൻ്റെയും പരിണാമത്തിൻ്റെയും ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വേഗതയ്‌ക്കിടയിൽ, എൻ്റർപ്രൈസ് ഏത് ഉൽപ്പന്നങ്ങളും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും തയ്യാറാണെന്നും ഈ ടൂളുകൾ സ്കെയിലിൽ എപ്പോൾ, എപ്പോൾ, എങ്ങനെ സ്വീകരിക്കാമെന്നും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാമെന്നും എങ്ങനെ തീരുമാനമെടുക്കാമെന്നും എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.

GitHub-ൽ, AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും കമ്പനികളെയും ഉപഭോക്താക്കളെയും ഉപദേശിക്കുന്നു. സംശയാസ്പദമായ ഓർഗനൈസേഷന് തനതായ ഘടകങ്ങളും പരിതസ്ഥിതികളും കണക്കിലെടുക്കുന്ന ഒരു ഘടനാപരമായ സമീപനമായി ഇത് പലപ്പോഴും വിഘടിക്കുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ പരിഗണിക്കണം എന്നതിനുള്ള ഒരു റോഡ്മാപ്പ് ഇതാ:

• നിങ്ങളുടെ സംഘടനാ ആവശ്യങ്ങളും ലക്ഷ്യങ്ങളും വിലയിരുത്തുക. ഉൽപ്പാദനക്ഷമത, കോഡ് ഗുണമേന്മ അല്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കാൻ ഈ ടൂളുകൾക്ക് എങ്ങനെ സഹായിക്കാനാകും എന്നിങ്ങനെയുള്ള AI ടൂളുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിൻ്റെ നിർദ്ദിഷ്ട ലക്ഷ്യങ്ങൾ എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കുകയും മനസ്സിലാക്കുകയും വേണം.
• ടീം സഹകരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് നിങ്ങളുടെ വടക്കൻ നക്ഷത്രമാക്കുക. ഈ ഉപകരണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഒരു ടീം പ്രയത്നമായിരിക്കണം കൂടാതെ പലപ്പോഴും സാംസ്കാരിക ഷിഫ്റ്റുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. പുതിയ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എങ്ങനെയായിരിക്കുമെന്ന തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയിൽ വിശിഷ്ട ഡെവലപ്പർമാർ, ടീം ലീഡർമാർ, എഞ്ചിനീയറിംഗ് മാനേജർമാർ തുടങ്ങിയ പ്രധാന പങ്കാളികളെ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് നിർണായകമാക്കുന്നു. AI ടൂളുകളുടെ നേട്ടങ്ങളെയും വെല്ലുവിളികളെയും കുറിച്ച് തുറന്ന ആശയവിനിമയം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതും പ്രധാനമാണ്, അതിലൂടെ ടീമുകൾ അവരുടെ നേട്ടങ്ങൾ മുതലെടുക്കാൻ തയ്യാറാണ്.
• പരിശീലനത്തിലും ഓൺബോർഡിംഗിലും നിക്ഷേപിക്കുക. ഈ ടൂളുകൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാനും സാങ്കേതിക കടം കുറയ്ക്കാനും ടീം അംഗങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ വൈദഗ്ധ്യം ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, പ്ലാറ്റ്ഫോം നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് നേതാക്കൾ പരിശീലനവും ഓൺബോർഡിംഗ് സെഷനുകളും നൽകണം. AI- പവർ കോഡിംഗ് ടൂളുകളുടെയും ഡെവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെയും മുൻനിര ദാതാക്കൾ പലപ്പോഴും ഓൺബോർഡിംഗ് കോഴ്സുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യും. GitHub-ൽ, വീഡിയോ ഉറവിടങ്ങൾ മുതൽ ഡോക്യുമെൻ്റേഷനും സഹായകരമായ ഗൈഡുകളും വരെ എല്ലാം വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ മാതൃ കമ്പനിയായ Microsoft-മായി ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
• പൈലറ്റ് ടീമുകളും പ്രോജക്റ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് ചെറുതായി ആരംഭിക്കുക. നിങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ഡെവലപ്പർ ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സ്വീകരിക്കുമ്പോഴെല്ലാം, ചെറുതായി ആരംഭിക്കുന്നതാണ് നല്ലത് - AI- പവർ ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റിൽ ഇത് വ്യത്യസ്തമല്ല. GitHub-ൽ, ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും കമ്പനികളെ ഉപദേശിക്കുന്നു
  ചെറിയ തോതിലുള്ള പൈലറ്റ് പ്രോജക്റ്റുകളും ടീമുകളും ഉപയോഗിച്ച് AI ടൂളുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി പരിശോധിക്കാനും വിപുലമായ ഓർഗനൈസേഷനിലേക്ക് ടൂളുകൾ പുറത്തിറക്കുന്നതിന് മുമ്പായി എന്തെങ്കിലും വെല്ലുവിളികളും നേട്ടങ്ങളും തിരിച്ചറിയാനും ആരംഭിക്കുക.
• പ്രതികരണ ചക്രങ്ങൾ. എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകളിൽ നിന്ന് ഇൻപുട്ടും നിർദ്ദേശങ്ങളും ശേഖരിക്കുന്നതിന് നേതാക്കൾ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ സജ്ജീകരിക്കുകയും വർക്ക്ഫ്ലോകൾ തുടർച്ചയായി വിലയിരുത്തുന്നതിനും AI ഉപകരണങ്ങൾ വികസിത ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും ഈ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ഉപയോഗിക്കണം.
• നിലവിലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ AI സംയോജിപ്പിക്കുക. GitHub-ൽ, നിലവിലുള്ള ഡെവലപ്പർ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് ഏറ്റവും മികച്ച AI ടൂളുകൾ യോജിക്കുന്നതായി ഞങ്ങൾ കാണുന്നു-അതായത്, ഡവലപ്പർമാർക്ക് അവരുടെ നിലവിലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ ത്രൂപുട്ട് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഒരു പുതിയ വർക്ക്ഫ്ലോ പഠിക്കേണ്ട ആവശ്യം കുറവാണ്. എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾക്കായി, അവരുടെ ഡെവലപ്പർമാർ ഒഴുക്കിൽ തന്നെ തുടരുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും സന്ദർഭ സ്വിച്ചിംഗ് ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, ഇത് സ്ഥാപിത പ്രക്രിയകൾക്ക് തടസ്സമില്ലാതെ അനുയോജ്യമായ ശരിയായ AI ടൂളുകളും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമും തന്ത്രപരമായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്.
• ഡാറ്റയുടെ സ്വകാര്യതയ്ക്കും സുരക്ഷയ്ക്കും വേണ്ടി ടൂളുകൾ കർശനമായി വിലയിരുത്തുക. അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾക്കിടയിൽ, വെണ്ടർമാരോട് ഇതിനെ കുറിച്ച് ചോദിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
  ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങളും അവർ അവരുടെ ടൂളുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. കൂടാതെ, നിങ്ങളുടെ ടീമുകൾക്കൊപ്പം AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഉള്ള ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, കൂടാതെ ഈ ടൂളുകളുടെ ഉപയോഗത്തിന് ചുറ്റും സംഘടനാ നയങ്ങളും ഭരണ മാനദണ്ഡങ്ങളും സജ്ജീകരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ് (അതായത്, നിങ്ങളുടെ ഡെവലപ്പർമാർ അനുവദിച്ച ടൂളുകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്നും ഇൻറർനെറ്റിൽ സൗജന്യമായി ലഭ്യമല്ലാത്ത ടൂളുകളാണെന്നും ഉറപ്പാക്കുക).
• ഉൽപ്പാദനക്ഷമത നേട്ടങ്ങളും സംഘടനാ പ്രകടനവും നിരീക്ഷിക്കുക. നിരീക്ഷണത്തിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നതിന് സമാനമായി, എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ നിക്ഷേപത്തിന് മുൻഗണന നൽകണം
  എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകളുടെ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിലും കോഡ് ഗുണനിലവാരത്തിലും AI ഉപകരണങ്ങളുടെ പ്രകടനവും സ്വാധീനവും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങളിൽ. പുൾ അഭ്യർത്ഥനകൾ, കോഡ് ഡെലിവറി നിരക്കുകൾ, വിന്യാസ വേഗത എന്നിവയും അതിലേറെയും സംബന്ധിച്ച അളവ് ഡാറ്റ വിലയിരുത്തുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടണം. എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കളും അന്വേഷിക്കണം
  ഈ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെ കുറിച്ച് ഡവലപ്പർമാർക്ക് എങ്ങനെ തോന്നുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ഡവലപ്പർ സർവേകളിലൂടെ അളവ് നേട്ടങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നതിന്.
• ചെറുതായി ആരംഭിക്കുക - ഡെവലപ്പർ വർക്ക്ഫ്ലോയിലുടനീളം സ്കെയിൽ ചെയ്യുക. മുകളിലുള്ള ഒരു പോയിൻ്റ് ആവർത്തിക്കാൻ: AI ഉപയോഗിച്ച് ചെറുതായി ആരംഭിക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്, കൂടാതെ SDLC-യുടെ വ്യക്തിഗത ഭാഗങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ, പതിപ്പ് കൺട്രോൾ സൊല്യൂഷൻ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റുള്ളവ പോലുള്ള മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പൈലറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ എഞ്ചിനീയർമാരുടെ IDE-കളിൽ ഒരു AI കോഡിംഗ് ടൂൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നത് അർത്ഥമാക്കാം. ചുരുക്കത്തിൽ, നേതൃത്വം ഇന്ന് AI പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാൻ ആസൂത്രണം ചെയ്യണം, അതേസമയം അവരുടെ ഓർഗനൈസേഷനിലെ കൂടുതൽ കൂടുതൽ എസ്‌ഡിഎൽസിയിൽ AI ടൂളുകൾ എങ്ങനെ സ്കെയിൽ ചെയ്യാമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.

ഡോക്യുമെൻ്റേഷനും മികച്ച രീതികളും ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആന്തരിക ഉറവിട സംസ്കാരം കെട്ടിപ്പടുക്കുക. AI കോഡിംഗ് ടൂളുകളുടെ നേട്ടങ്ങൾ പരമാവധിയാക്കാൻ, എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ അവരുടെ ടീമുകളെ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പ്രോസസുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നതിനും ഇൻറർസോഴ്‌സ്-അല്ലെങ്കിൽ പൊതുവായുള്ള-നിർദ്ദിഷ്‌ട കോഡ്, പരിഹാരങ്ങൾ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഇതിനായി അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയുന്ന AI വീണ്ടെടുക്കൽ ടൂളുകൾ വഴി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികൾ എന്നിവ ഉണ്ടാക്കാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കണം. IDE യുടെ അകത്തും പുറത്തുമുള്ള വിവരങ്ങൾ. AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ പരമ്പരാഗത മാർഗങ്ങളേക്കാൾ വേഗത്തിൽ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ശരിയായ ഉള്ളടക്കം നേടാനും ഡവലപ്പർമാരെ സഹായിക്കുമെന്നതിനാൽ, മികച്ച സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ നിർമ്മിക്കുന്നത്. തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തലിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിനാൽ, സജീവമായ ഒരു ആന്തരിക സംസ്‌കാരം ഉള്ളത് ഇന്നും നാളെയും ഓർഗനൈസേഷനുകളെ വിജയിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കും. AI സൊല്യൂഷനുകൾ അതിവേഗം പുരോഗമിക്കുകയും വികസിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, വെണ്ടർമാരും പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ദാതാക്കളും ഈ ടൂളുകളിൽ ആവർത്തിക്കുന്നത് തുടരും-അത് കാലികമായി തുടരുകയും നിലവിലുള്ള പ്രക്രിയകളിലും ഭാവിയിലെ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലും എന്ത് മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ വരുത്താമെന്ന് വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നത് നിർണായകമാക്കുന്നു.

ഡെവലപ്പർമാരെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഒരു AI- സൗഹൃദ സംസ്കാരം സൃഷ്ടിക്കുക. AI തങ്ങളുടെ റോളുകൾ അനാവശ്യമാക്കുമെന്ന് ചില ഡവലപ്പർമാർ ആശങ്കപ്പെട്ടേക്കാം- എന്നാൽ അത് സത്യത്തിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ ആയിരിക്കില്ല. ചരിത്രപരമായി എസ്tagദേശീയ ഉൽപ്പാദന നിരക്കും ആഗോള ഷോറുംtagഎഞ്ചിനീയറിംഗ് കഴിവുകളുടെ ഇ, ഡെവലപ്പർമാരെ വേഗത്തിൽ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ നിർമ്മിക്കാനും പുതിയ കോഡ്‌ബേസുകൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാനും ജോലിയിൽ നൈപുണ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി സഹകരിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് AI സജ്ജമാണ്. AI യുടെ ഉപയോഗത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്കുള്ളിൽ നവീകരണത്തിൻ്റെയും പഠനത്തിൻ്റെയും ഒരു സംസ്കാരം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിന് അത് പ്രധാനം നൽകുന്നു.

എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്കായുള്ള ഈ AI റോഡ്‌മാപ്പ് ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് അല്ല-നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് AI എങ്ങനെ തടസ്സമില്ലാതെ സമന്വയിപ്പിക്കാമെന്ന് പരിഗണിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു തന്ത്രപരമായ ഗൈഡാണിത്. നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷന് ഏറ്റവും പ്രാധാന്യമുള്ളവയുമായി AI ടൂളുകൾ വിന്യസിക്കുക, ഒരു സഹകരണ സംസ്കാരം വളർത്തുക, നിങ്ങളുടെ ടീമിന് ശരിയായ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നിവയാണ് ഇത്. AI ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പ് വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, ഇത് പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കുന്നത് മാത്രമല്ലെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കാനും നവീകരിക്കാനും അതിശയകരമായ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു അന്തരീക്ഷം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ഇത്.

ഇത് നിങ്ങളോടൊപ്പം കൊണ്ടുപോകുക
സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ഇൻഡസ്‌ട്രി, എഐ വഴി പൂർണ്ണമായും വിപ്ലവകരമായി മാറുന്ന ഒരു ഘട്ടത്തിൽ എത്തിയിരിക്കുന്നു. AI വികസനത്തിൻ്റെ സവിശേഷ സവിശേഷതകൾ, അതിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, റിസോഴ്‌സ് ഡിമാൻഡുകൾ, വൈവിധ്യമാർന്ന ടൂൾചെയിനുകൾ, സഹകരണ സ്വഭാവം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ, ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ നിർമ്മിച്ച പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ആവശ്യമാണ്.
GitHub-നെ കണ്ടുമുട്ടുക
100 ദശലക്ഷത്തിലധികം ഡെവലപ്പർമാരുടെ ഭവനം, ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും വിശ്വസനീയവും ദത്തെടുക്കപ്പെട്ടതുമായ AI- പവർ ഡെവലപ്പർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമാണ് GitHub, അത് സ്കെയിലിൽ നവീനതകൾ അൺലോക്കുചെയ്യുന്നതിന് വേഗത്തിൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിർമ്മിക്കാനും സുരക്ഷിതമാക്കാനും ഷിപ്പുചെയ്യാനും ഓർഗനൈസേഷനുകളെ ശാക്തീകരിക്കുന്നു. സുരക്ഷിത സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിൻ്റെ വേഗത്തിലുള്ള ഡെലിവറി സുഗമമാക്കുന്നതിന്, സിഐ/സിഡി, ഓട്ടോമേഷൻ, ആപ്ലിക്കേഷൻ സെക്യൂരിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ്, ക്ലൗഡ് ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് എൻവയോൺമെൻ്റുകൾ, സഹകരണ ടൂളുകൾ, എഐ-പവർ കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള എൻ്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് ടൂളുകളെ ഞങ്ങളുടെ സമഗ്ര പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഇത് എല്ലാ ക്ലൗഡ് ദാതാക്കളുമായും പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പരിചയം ത്യജിക്കാതെ തന്നെ അവരുടെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെലിവറി സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ഉപസംഹാരം

“GitHub-ൻ്റെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം വളരെ സഹായകമായ പുതിയ ഫീച്ചറുകളുമായി നിരന്തരം വികസിക്കുന്നത് ഞങ്ങൾ കാണുന്നു. അടുത്തിടെ വ്യക്തമായ വിജയി GitHub Copilot ആണ്, അവിടെ ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ ടീമുകൾക്കൊപ്പം നടത്തിയ ട്രയലുകളിൽ നിന്ന് അതിശയകരമായ ഫലങ്ങൾ കണ്ടു.
Lucia Brizuela // സീനിയർ ടെക്നിക്കൽ ഡയറക്ടർ, Mercado Libre AI ഉപയോഗിച്ച് സ്കെയിലിൽ ഇന്നൊവേഷൻ അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ ആരംഭിക്കുന്നതിന്, GitHub എൻ്റർപ്രൈസ് ഇവിടെ സൗജന്യമായി പരീക്ഷിച്ചുനോക്കൂ.

കോപൈലറ്റ്
GHAS താരതമ്യം CTA ഡെമോ പേജ് വിലനിർണ്ണയം സൗജന്യ ട്രയൽ ബന്ധപ്പെട്ട ഉള്ളടക്കം

അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ

• GitHub എൻ്റർപ്രൈസിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക
• ഒരു പരീക്ഷണ പറക്കലിൽ GitHub Copilot എടുക്കുക
• നിങ്ങളുടെ GitHub എൻ്റർപ്രൈസ് ഡെമോ അഭ്യർത്ഥിക്കുക
• നിങ്ങളുടെ GitHub എൻ്റർപ്രൈസ് ക്ലൗഡ് ട്രയൽ സജ്ജീകരിക്കുക

ആഗോള ഇടപഴകൽ പ്രോഗ്രാമിനായുള്ള പ്രവേശനക്ഷമത ഗൈഡും ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റും

പ്രമാണങ്ങൾ / വിഭവങ്ങൾ

GitHub എങ്ങനെ എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് AI സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കാം [pdf] ഉപയോക്തൃ ഗൈഡ് എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എങ്ങനെ വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കാം, എൻ്റർപ്രൈസ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കാം, എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കാം, ടീമുകൾക്ക് AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കാം, SucAI സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കാം, AI സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വിജയകരമായി സ്വീകരിക്കാം, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ, AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ

റഫറൻസുകൾ

• ഉപയോക്തൃ മാനുവൽ