Ini adalah contoh dari opsi implementasi untuk proyek serupa
Halaman ini digunakan untuk menggambarkan bagaimana proyek tersebut biasanya dianalisis, diimplementasikan, dan diterima, dan jangan sesuai dengan klien tertentu, atau ide paket, demonstrasi antarmuka atau pengukuran data ke kinerja proyek. Memahami isi halaman dan lingkup publik
Siapa yang menggunakannya, apa yang dilakukan sistem, apa nilainya?
Manajer produk, insinyur riset dan pengembangan, penguji, manajer teknis dan tim pengiriman
Dasar didirikan untuk misi frekuensi tinggi yang dihasilkan oleh desain lembar seleksi, antarmuka template atau uji; spesifikasi kode, kamus data, pembuatan struktur, komponen dan aturan keamanan; dan memungkinkan Copilot untuk mewarisi proyek, permintaan, cabang dan konteks kode saat ini. Hasil kunci dan tugas tidak biasa dikonfirmasi oleh kontraksi personil operasional.
Fungsi inti
(c) Untuk mencari informasi relevan dalam bahan otorisasi dan kembali ke sumber dapat dilihat ulang daripada hanya memberikan kesimpulan tidak berdasar.
Mendukung personil operasi untuk melakukan operasi di tahap "modelling objek bisnis", untuk melihat status pemrosesan dan secara manual mengkonfirmasi hasil abnormal.
Dukung personil operasi untuk menyelesaikan operasi di DDL dan rancangan migrasi, untuk melihat status pemrosesan dan secara manual mengkonfirmasi hasil abnormal.
Mendukung operasi personil operasional dalam rantai "Advanced Code-Aide", dalam pandangan dari keadaan pemrosesan dan validasi manual dari hasil abnormal.
Mendukung personil operasi untuk menyelesaikan operasi di tahap 'test- based case generation', untuk melihat keadaan pemrosesan dan secara manual mengkonfirmasi hasil abnormal.
Batasi data dan operasi menurut identitas pengguna dan jaga akses, perubahan dan catatan aksi sensitif.
Nilai untuk operasi
Berikut ini adalah petunjuk nilai yang dapat diprioritaskan untuk proyek yang sama dan tidak mewakili hasil tetap; proyek formal pertama-tama harus membangun bisnis perusahaan sendiri.
Kurangi pengkodean template duplikat
Normal bisnis tersedia dalam R & D
Buat isi yang diulas dan dites untuk meninggalkan tanda
Kualitas RD-AI versus adopsi dari langkah-langkah berkelanjutan
Apa kondisi di mana bisnis biasanya menghadapi masalah ini?
Halaman ini adalah contoh dari program proyek serupa yang tidak menyarankan bahwa kode generasi AI dapat melewatkan ulasan arsitektur, tes, dan manajemen perubahan.
Kurangnya peta seragam antara terminologi yang diperlukan dan tabel, lapangan, penamaan antar muka
AI dapat dengan cepat menghasilkan DLDD dan kode, tetapi mungkin mengabaikan pengindeksan, mengikat dan kompatibilitas
Model tidak diinformasikan tentang frameworks bisnis, spesifikasi data dan keputusan arsitektur historis
Menghasilkan konten yang dapat menimbulkan keamanan dan mengubah risiko jika memasuki gudang atau basis data secara langsung
Kurangnya ukuran ketahanan untuk adopsi kode, alasan untuk kembali dan biaya model
Bagaimana cara memecah proyek tersebut
Tahap pertama didefinisikan oleh tugas bisnis yang nyata yang mengidentifikasi proses, data, ketergantungan sistem dan batasan yang tidak biasa. Berikut ini adalah urutan implementasi yang diadopsi atau direkomendasikan dalam kasus ini.
Baseline untuk misi frekuensi tinggi yang dihasilkan oleh desain lembar seleksi, antar muka atau uji
Mengumpulkan kode, data kamus, arsitektur decision-pembuatan, komponen dan aturan keamanan
Biarkan Kopilot mewarisi projek, permintaan, cabang, dan konteks kode kini
Jalankan sintaks, penamaan, pengindeksan, migrasi dan rollback cek untuk generasi DDL
Semua perubahan masuk ke lingkungan melalui evaluasi kode, pengujian otomatis dan baris streaming yang dikendalikan
Resep rekaman, adopsi, modifikasi, kekurangan dan versi, dengan tugas tetap yang kembali secara terus menerus
Kau ingin menilai apakah ini ide bagus untuk proyekmu?
Tambahkan proyek konsultan mikro huruf untuk mengindikasikan masalah saat ini, sistem di tempat, waktu yang diharapkan tingkat hidup dan anggaran, dan kami akan membantu untuk menentukan lingkup periode pertama dan risiko utama.
Siapa yang bertanggung jawab untuk apa?
Tanggung jawab pihak
Batas misi dan risiko dikonfirmasi dengan arsitektur, pengembangan, pengujian dan tim transportasi
Mengumpulkan norma, kamus data, contoh kode, keputusan arsitektur - pembuatan dan evaluasi misi
Pengembangan kopilot, pengambilan pengetahuan, gudang dan kapasitas integrasi streaming
Kualitas kode organisasi, keamanan, kompatibilitas, migration roll-back dan pengujian regresi versi
Ikatan dan batas
Kode dan kode SDL yang dihasilkan oleh AI harus dievaluasi secara manual dan secara otomatis diuji
Perubahan basis data produksi tidak dapat diimplementasikan langsung oleh model dan harus subjek untuk persetujuan dan sistem penerbitan
Lipatan data untuk kode privat, ketergantungan pada lisensi dan layanan model memerlukan konfirmasi sebelumnya
Peningkatan efisiensi R & D tergantung pada kecocokan misi, kualitas normatif, adopsi tim dan dasar rekayasa
Modul kapabilitas untuk kemungkinan penyertaan dalam tahap pertama
Nama modul bukan jangkauan kutipan akhir. Masukan formal memerlukan konfirmasi itemby- item dari pengguna, keluaran masukan, ijin, antar muka, proses abnormal dan entri atau tidak.
Apa yang harus ditinggalkan saat pengiriman selesai?
Bukti teknis untuk tinjauan
Halaman ini tidak mengklaim memiliki bahan projek pelanggan; catatan yang dapat diverifikasi berikut harus didirikan untuk implementasi formal, menurut lingkup kontrak.
Rekomendasi penerimaan dan pemeriksaan dasar
Model data, DDL dan kode rancangan pada set tugas tetap adalah sampai ke dasar kualitas
Menghasilkan rekomendasi yang mengacu pada norma yang relevan, kamus data atau konteks
Semua kode dan perubahan basis data benar dievaluasi, diuji dan disetujui
Akses yang cepat, kebocoran kode sensitif dan tips yang disuntikkan ke dalam penyumbatan rutin atau alarm
Model atau pembaruan pengetahuan memungkinkan perbandingan dari aplikasi, modifikasi, kekurangan dan hasil keamanan
Enterprise mampu mengambil alih pemodelan, pengetahuan, kode terpadu dan penilaian aset