LigaAI x Jihu GitLab, AI 시대 R&D 효율성 향상의 새로운 패러다임 모색

오픈소스 중국 커뮤니티 팀이 공유라는 이름으로 오픈소스 중국 커뮤니티의 뒷이야기를 전하는 첫 생방송을 진행했습니다."

최근 LigaAI와 Jihu GitLab은 AI 시대의 R&D 효율성에 대한 새로운 패러다임을 모색하고, AI 기반 원스톱 R&D 효율성 솔루션을 제공하며 AI를 새로운 생산성으로 만들기 위해 협력할 것이라고 발표했습니다. 중국 프로그래머와 기업의 발전.

소프트웨어 연구 및 개발은 많은 사람, 프로세스 및 시스템이 참여하는 복잡한 프로젝트입니다. LigaAI와 Jihu GitLab은 안전하고 효율적인 전달 방법을 적극적으로 모색해 왔습니다. LigaAI는 수년간 "AI + R&D 협업" 분야에서 혁신을 이어왔습니다. 인공지능 기술을 핵심으로 하는 차세대 지능형 R&D 협업 플랫폼인 LigaAI는 AI와 강력한 다중 터미널 연결 기능을 통해 원스톱 수요 관리, 지능형 프로젝트 지원, R&D 통찰력 및 기타 제품과 서비스를 많은 기업에 제공합니다 . AI 시나리오를 통해 복잡성을 단순화하고 협업 효율성을 개선하며 R&D 팀에 권한을 부여하는 데 전념하는 LigaAI는 R&D 팀이 높은 품질과 효율성으로 혁신하고 성장할 수 있도록 더 스마트하고 가벼우며 효율적인 개념을 고수합니다.

수년간의 집중적인 개발 끝에 Jihu GitLab은 R&D, 제품, 운영 및 유지 관리, 테스트를 개선하여 민첩한 프로젝트 관리, 소스 코드 호스팅, CI/CD, 보안 규정 준수 및 기타 여러 기능을 포함하는 엔터프라이즈 수준의 통합 DevSecOps 플랫폼으로 발전했습니다. , 보안 다른 인력 간의 협업, 복잡한 도구 체인의 운영 및 유지 관리를 단순화하고 가치 흐름의 흐름을 가속화하여 소프트웨어 개발 효율성을 향상시키는 동시에 소프트웨어 개발의 안전성과 신뢰성을 보장합니다.

LigaAI와 Jihu GitLab의 협력은 AI 시대의 R&D 효율성 향상을 위한 새로운 패러다임을 구축할 것입니다.

패러다임 1: R&D 요구 사항의 지능적인 관리, R&D 효율성에 대한 새로운 통찰력

요구 사항 개발 프로세스 동안 제품, 설계, 개발, 테스트, 운영 및 유지 관리와 같은 여러 역할이 함께 작업해야 하며, 교차 기능 팀 간의 원활한 증분 이동이 R&D 효율성을 향상시키는 열쇠입니다. 전통적인 요구사항 관리 방법에서는 요구사항 문서 작성, 상태 업데이트 및 동기화, 프로젝트 진행 상황 추적으로 인해 인력 효율성이 낭비되는 경우가 많습니다. LigaAI에서 제품 관리자는 AI를 사용하여 자동으로 PRD 문서를 작성 하고 컨텍스트를 추가할 수 있으며 AI가 요구 사항의 품질을 분석 하고 한 번의 클릭으로 할 일 요구 사항을 생성하여 문서와 요구 사항 간의 양방향 연결을 빠르게 실현할 수 있습니다. 문서 품질 및 입력 효율성을 보장하고 모든 요구 사항을 완벽하게 추적하고 기록합니다.

수요 관리 측면에서 LigaAI는 개인 할일의 지능형 수집 , 일일/주간 보고서 자동 생성 , 프로젝트 진행 상황 및 위험 시각화 등 팀 효율성 향상을 위한 고급 기능도 제공합니다. R&D 인력은 AI 역량을 활용해 대규모 수요 데이터에서 해야 할 일, 진행 상황, 장애물, 위험 등 중요한 정보를 빠르게 얻을 수 있어 의사결정 효율성과 품질이 향상된다. LigaAI는 산업계와 연구계의 통합적 협업을 실현하고, R&D에 대한 새로운 관점을 제시하며, 진정한 가치 전달에 중점을 두고 있습니다.

효율적인 요구사항 관리는 신속한 소프트웨어 제공의 시작입니다. LigaAI는 수요 관리를 간단하고 스마트하며 효율적으로 만들고 R&D 인력이 수요를 보다 철저하게 이해할 수 있도록 지원합니다. Jihu의 소스 코드 호스팅 및 GitLab CI/CD 와 결합하면 소프트웨어 개발을 신속하고 고품질로 구현할 수 있습니다.

패러다임 2: 인간-기계 쌍 지능 프로그래밍, 코드 전달의 새로운 경험

코딩, 테스트, 검토 및 메인 브랜치로의 병합은 개발자를 위한 일반적인 코드 전달 프로세스입니다. AI를 사용하여 코드 작성을 지원하고 , AI를 사용하여 코드를 테스트하기 위한 테스트 사례를 자동으로 생성하고 , AI를 사용하여 코드를 검토할 "하드 코어" 감사자를 자동으로 추천하는 등 AI는 이 프로세스 의 모든 측면에 통합될 수 있습니다. AI의 도움으로 XP 쌍 프로그래밍에서 옹호되는 이 프로세스는 효율성 향상을 위해 자명합니다. 또한 AI는 신입 직원이나 코드 검토자가 코드 이면의 논리를 빠르게 이해할 수 있도록 코드 블록을 설명할 수도 있습니다 . AI는 R&D 인력을 위한 '개인 비서'로 변신해 AI와 함께 여행하고 무제한의 코딩 능력을 가질 수 있도록 해준다.

JiHu GitLab 자체는 소프트웨어 개발 프로세스를 표준화하고 코드 품질을 향상시키는 동시에 대규모 팀의 협업 및 R&D 경험을 향상시키기 위해 JiHu Flow를 완성했습니다. AI의 지원으로 이 워크플로를 통해 효율성이 향상될 것입니다. 그 가치도 더욱 증폭될 것입니다. Jihu GitLab은 AI를 사용하여 소프트웨어 개발 워크플로우를 강화하고 새로운 소프트웨어 제공 경험을 제공할 것입니다.

코드 제출 작업을 단순화하는 것도 사용자 경험 최적화의 중요한 부분입니다. 과거에는 개발자가 코딩을 완료한 후 작업 상태를 업데이트하기 위해 다른 도구로 전환해야 했으며 이로 인해 컨텍스트 전환 및 시기적절하지 않은 정보 동기화에 문제가 발생했습니다. LigaAI는 플러그인을 통해 요구 사항과 코딩 작업을 연결하여 통합 관리를 실현합니다. 이제 개발자는 개인의 해야 할 일과 수요 세부 사항을 직접 확인하고 , 프로젝트 상태를 동기화하고 , 제출 메시지 기능을 사용하여 앞뒤로 이동할 필요 없이 자동으로 IDE에 코드 정보를 제출하여 코딩 작성에 집중할 수 있습니다.

패러다임 3: 취약성 위험의 지능적인 해결, 보안 규정 준수를 위한 새로운 보호

보안은 소프트웨어 제공의 핵심입니다. 소프트웨어 코드 및 기능의 수가 증가함에 따라 보안 위험도 증가합니다. Agile 소프트웨어 제공 시대에는 소프트웨어 제공의 보안을 보장하기 위해 보안이 사전에 개입되어야 합니다. DevSecOps의 기원도 최근 몇 년간 뜨거운 주제였습니다. GitLab은 DevSecOps에서 수많은 기능을 개발했습니다. 다수의 보안 테스트 방법(7가지 주요 보안 테스트 방법)을 도입했을 뿐만 아니라 이러한 보안 방법을 내장된 CI/CD와 원활하게 통합하여 자동 검사를 실현합니다. 변경된 코드 , R&D 인력 또는 코드 검토자는 MR에서 스캔된 보안 취약점을 확인하고 복구 제안에 따라 신속하게 복구할 수 있으므로 취약점 복구 시간이 단축되고 변경된 코드의 보안이 향상됩니다.

그러나 이 경우 보안 보고서의 해석에는 여전히 전문적인 보안 지식이나 전문 보안 인력이 필요하며 취약점 발견은 대부분 테스트 단계에 있다. AI의 지원으로 보안 취약점 발견은 더욱 발전할 것입니다. 개발자가 코딩 할 때 AI는 코드의 잠재적인 보안 위험을 식별하고 테스트 단계에서 발견된 보안 취약점에 대한 수정 제안을 제공할 수 있습니다. 전문적인 보안 전문가가 개발자가 이해할 수 있는 말로 수리 제안을 하게 됩니다. 이를 통해 개발자는 다른 인력의 도움 없이 스스로 코드의 취약점을 해결할 수 있으며, 전체 보안 취약점 수리 주기가 크게 단축될 것이며, 코드의 보안이 보장됩니다.

또한 프로젝트 수준의 보안과 위험도 무시할 수 없습니다. LigaAI는 수많은 업계 모범 사례를 통합하고, 방대한 기본 데이터에서 팀, 프로젝트, 엔지니어링의 세 가지 차원을 포괄하는 많은 핵심 R&D 관리 지표를 분석하고 , 전체 프로세스에 걸쳐 소프트웨어 제공 성과를 동적으로 추적하고, AI 진단을 사용하여 안전성을 보장합니다. 프로젝트 납품.

프로젝트 과정에서 제품 관리자는 정량적 지표 데이터와 AI 기반 지능형 제안을 기반으로 팀과 프로젝트의 상태와 잠재적 위험을 이해하고, 기술 리더는 코딩 성과와 작업에 대한 통찰력을 빠르게 얻을 수 있습니다 . 엔지니어링 관점에서 본 R&D 팀. 순환 데이터 및 지점 처리 효율성을 위해 AI 지능형 전문가가 제공하는 진단 제안을 통해 CTO는 엔지니어링 병목 현상을 사전에 식별하고 정확하게 최적화할 수 있으며 조직의 R&D 효율성과 주요 장애물을 신속하게 분석할 수 있습니다. "성능 수준 벤치마크"를 기반으로 AI는 실제 상황을 기반으로 실행 가능한 솔루션을 제안하여 프로젝트를 성공적으로 완료할 수 있습니다.

마지막에 쓰세요

소프트웨어 연구개발 분야는 AI 시대에 접어들었다. 단순히 인력이나 전통적인 도구를 이용해 연구개발 효율성을 높이는 것은 AI의 힘을 활용해 기존 도구의 에너지를 증폭시키는 방법을 배우는 것이 별 효과가 없을 수 있다. 연구 개발 효율성을 높이는 것은 AI 시대에 모든 사람에게 필요한 일입니다. 모든 소프트웨어 담당자가 해야 할 일입니다. LigaAI와 Jihu GitLab은 이미 이 분야에서 많은 연구를 진행해 왔습니다. 저는 두 제품의 결합이 중국 프로그래머와 기업에 AI 기반 엔터프라이즈급 소프트웨어 개발 플랫폼이라는 새로운 생산성 도구를 제공할 수 있다고 믿습니다.

LigaAI 소개

LigaAI는 차세대 지능형 R&D 협업 플랫폼입니다. 인공 지능 기술을 핵심으로 하여 AI 시나리오를 통해 복잡성을 단순화하고 협업 효율성을 향상하며 R&D 팀의 역량을 강화하는 데 최선을 다하고 있습니다. LigaAI는 개발자의 특정 작업 시나리오에서 시작하여 인공 지능을 사용하여 개발자에게 복잡한 작업을 추상화하고 간단하고 지능적인 협업 경험을 제공합니다. 또한 다양한 유형의 조직을 위한 디지털, 개인화 및 지능형 솔루션을 제공합니다.

AI 효율성 엔진을 한 번에 구축할 수 있는 차세대 지능형 R&D 협업 플랫폼인 LigaAI를 경험해 주셔서 감사합니다!