Home / FAQs / AI Smart Worksheet, Co-Associate, Research and Development Effectivency and Application Safety
QUESTION & ANSWER

Bisakah AI mengulas kode menggantikan Ulasan Kode Manual?

AI cocok untuk mengidentifikasi duplikasi cacat, panggilan bahaya, tes hilang, normatif dan dampak perubahan, dan untuk peninjau, tetapi penjualan struktur-off, aturan bisnis, batas-batas otoritas dan kebutuhan tersembunyi masih membutuhkan tanggung jawab dari mereka akrab dengan sistem. Tujuan yang lebih masuk akal adalah untuk memiliki AI melakukan putaran pertama pemeriksaan, dan untuk fokus secara manual pada penilaian berisiko tinggi.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Review kode AI harus dirancang sebagai bagian dari larangan kualitas penelitian dan pengembangan, bukan sebagai robot persetujuan otomatis. Sistem dapat membaca perbedaan permintaan merger, hasil yang relevan, ketergantungan pada perubahan dan spesifikasi proyek, pernyataan masalah keluaran, pernyataan, usulan dan kepercayaan diri. Skenario nilai tertinggi termasuk mengulang model keamanan, nilai kosong dan batas-batas, SQL, atau perintah penyaringan sumber, kecocokan antar-muka dan uji coba.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Apakah kode memungkinkan untuk mengirim ke model eksternal atau harus dikerahkan secara pribadiApakah ada spesifikasi yang jelas, pengujian dan sejarah kekurangan data untuk proyekApakah salah pelaporan akan membuat pengembang mengabaikan masalah sebenarnya?Direktori, bahasa dan risiko mana yang harus ditinjau oleh orang yang ditunjuk
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Sebuah gudang non-core dan aturan terbatas dipilih untuk membangun dasar.

02

Dependence Kunci Validasi

Hanya rekomendasi yang dihasilkan dan tidak ada permintaan konsolidasi secara otomatis diblokir atau disetujui.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Deteksi statistik, laporan yang salah, penerimaan dan kekurangan serius.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Pintu tertutup untuk aturan keyakinan minoritas ketika kewajiban dewasa dan manual dipertahankan.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Dalam modifikasi antar muka pembayaran, AI dapat menunjukkan bahwa log dapat merekam nomor kartu lengkap, kurangnya thiomer, etc proses dan pengujian cabang yang tidak normal, dll., jangan menutupi pengulangan, tetapi tidak dapat mengkonfirmasi aturan penyelesaian yang sebenarnya oleh perbedaan kode saja. Pemirsa perlu memutuskan apakah memungkinkan akses dalam hubungannya dengan perjanjian antar muka, perusahaan kalibrasi dan riwayat produksi. Contoh tidak mewakili kinerja dari klien tertentu, dan pengumumannya membutuhkan batas-batas bisnis, dan juga hak cipta yang harus diverifikasi dalam sistem kerja dan juga harus diverifikasi.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

"Tidak masalah" sebagai bukti konsolidasi otomatis

Tidak ada batas pada pengiriman gudang dan kode sensitif.

Hanya statistik menghasilkan beberapa komentar tanpa mengukur penerimaan dan kekurangan

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Sistem ini seharusnya menampilkan umpan balik dari pengembang berdasarkan kekurangan yang diketahui, perubahan normal dan resiko tinggi, perubahan yang membutakan untuk merekam, salah pernyataan, merekomendasi keselarasan, waktu respon dan biaya masalah serius. Sistem ini seharusnya menunjukkan dasar dan kode yang terpengaruh, mendukung pengembang dan mengklarifikasi bahasa, katalog dan tipe risiko tidak tercakup oleh AI.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi