Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones
La revisión de código AI debe diseñarse como parte de una prohibición de puerta de calidad de investigación y desarrollo, no como un robot de aprobación automática. El sistema puede leer diferencias de solicitud de fusión, documentos relevantes, resultados de prueba, dependencia de las especificaciones de cambio y proyecto, posición de problema de salida, declaración de riesgo, propuesta de reparación y confianza.
¿Qué condiciones deben determinarse antes de que se haga el juicio?
La misma pregunta puede tener diferentes respuestas en diferentes fases de negocios, datos y proyectos. Se sugiere que se revisen las siguientes condiciones y que los resultados comunes en la web se incorporen en sus propios proyectos.
Orden de anticipación propuesta
Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.
Se seleccionaron un almacén no básico y reglas limitadas para establecer una base de referencia.
Dependencia de la clave de la validación
Sólo se generan recomendaciones y no se bloquean ni aprueban automáticamente solicitudes de consolidación.
Desarrollo de resultados evaluables
Detección estadística, denuncia, aceptación y serias deficiencias.
Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.
La puerta está cerrada a la norma de seguridad de las minorías cuando se mantiene la responsabilidad madura y manual.
¿Cómo lo entiendes en el negocio real?
En la modificación de la interfaz de pago, AI puede indicar que el registro puede registrar números completos de tarjetas, falta de tiómeros, etc. procesamiento y prueba de ramas anormales, etc., no cubre la repetición, pero no puede confirmar las verdaderas reglas de liquidación de la empresa por diferencias de código. Los evaluadores necesitan decidir si permitir el acceso en conjunción con el acuerdo de interfaz, el calibre de negocio y la historia de producción.
El pozo más fácil de seguir.
"No hay problema" como prueba de la consolidación automática
No hay límite en la entrega de almacén y código sensible.
Sólo las estadísticas generan algunos comentarios sin medir la aceptación y las deficiencias
¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?
El sistema debe mostrar comentarios de los desarrolladores basados en las deficiencias conocidas, cambios normales y cambios de alto riesgo cegados para recordar, mal estado, recomendación de cumplimiento, tiempo de respuesta y costo de problemas graves. El sistema debe mostrar la base y código afectado, apoyar a los desarrolladores y aclarar el lenguaje, catálogo y tipo de riesgo no cubierto por AI.
Al prepararse para comunicarse con proveedores o equipos internos, se recomienda que se introduzcan procesos actuales, muestras representativas, sistemas existentes, tiempo de planificación y niveles presupuestarios. En primer lugar, los elementos desconocidos están claramente marcados, y luego se toma la decisión de utilizar diagnósticos, PoC, proyectos de alcance fijo o investigación y desarrollo continuo, que generalmente es más fiable que una demanda directa de un precio y duración sin fronteras.