Bagaimana Bug otomatis mengatur baris pemulihan dan masuk ke antrian restorasi
Proses bug sering tidak pendek dari pengembang, tapi lingkungan, log, langkah pemulihan, range dampak dan perubahan terkait tidak sepenuhnya siap. Kode dapat membantu dalam re- teknik, memilah, mengumpulkan bukti, replikasi minimum dan menghasilkan rancangan tugas perbaikan. Perubahan kode masih membutuhkan tinjauan manual, pengujian otomatis, analisis dampak dan espikan dari penggeser kembali.
Video ini digunakan untuk memahami ide otomatisasi Codex. Implementasi yang sebenarnya perlu dirancang sesuai dengan akses data, antar muka sistem, risiko operasional dan persyaratan persetujuan manual.
Mari kita lihat apa yang bisa kita lakukan.
Proses bug sering tidak pendek dari pengembang, tapi lingkungan, log, langkah pemulihan, range dampak dan perubahan terkait tidak sepenuhnya siap. Kode dapat membantu dalam re- teknik, memilah, mengumpulkan bukti, replikasi minimum dan menghasilkan rancangan tugas perbaikan. Perubahan kode masih membutuhkan tinjauan manual, pengujian otomatis, analisis dampak dan espikan dari penggeser kembali.
Isi video dari masalah ini sudah dibaca
Berikut ini adalah teks yang terstruktur dari video asli selama periode, yang memungkinkan untuk membaca cepat, diskusi internal dan pencarian.
1.
Bugs lambat, dan seringkali tidak sulit untuk berubah, tapi tidak lengkap, digandakan, dan tidak dapat mengulangi. Kode dapat pertama kali meningkatkan kualitas cacat.
Masalah
Lembar kerja tidak memiliki versi dan lingkungan, masalah yang sama diulang, log tidak diubah oleh kode yang terkait dan sistem dikembalikan setelah perbaikan.
Model
Repertoar dari repertoar memerlukan lingkungan, langkah pemulihan minimal, cakupan dampak dan sertifikasi kriteria.
Proses
Komposer naskah, Log dan Monitor, konsolidasi pertanyaan berulang, muncul kembali dalam lingkungan yang berwenang, menganalisa jalur kode, mengusulkan kandidat untuk perbaikan dan menjalankan tes.
Konteks 5
Stabil rekurrences menghasilkan tes dan perbaikan; sesekali malfungsi fokus pada logging dan percobaan; dan masalah keselamatan harus memasukkan proses yang terkendali.
Teknologi 6
Pertama, pengalihan cacat; kemudian agen kode bekerja di cabang yang terpisah; kemudian manual, gudang dan CI terhubung ketika dewasa, menciptakan bukti-berdasar PR.
7. Implementation
Pilih modul frekuensi tinggi untuk menjalankan empat minggu percobaan.
Pendekatan
Automasi R & D pertama kali disahkan oleh masing-masing Bug.
Apa yang harus kita lakukan dengan adegan ini?
Bug Terdiri, Proyek Rekonsiliasi, Data Rekonsiliasi, dan Inspektasi Sistem menjadi sebuah program yang dapat diakses, dapat diterima dalam alur kerja. Disekitar "Bagaimana Bug secara otomatis mengelompokkan dan masuk ke dalam antrian pemulihan", masukan nyata, hak akses alat, akses manual, pemrosesan dan indikator penerimaan operasional harus didefinisikan sebelum memutuskan apakah akan menggunakan aturan, skrip, API, Codex atau lain AIAgen.
Verifikasi kondisi, kewajiban, sumber data dan pengecualian dilakukan menggunakan sampel nyata, dan presentasi tidak digunakan sebagai pengganti bukti produksi.
Verifikasi kondisi, kewajiban, sumber data dan pengecualian dilakukan menggunakan sampel nyata, dan presentasi tidak digunakan sebagai pengganti bukti produksi.
Verifikasi kondisi, kewajiban, sumber data dan pengecualian dilakukan menggunakan sampel nyata, dan presentasi tidak digunakan sebagai pengganti bukti produksi.
Jalan yang disarankan untuk perbaikan
- 1Mengumpulkan bukti dari log, data, dan operasi nyata
Memilih tugas-tugas baru-baru ini dan perwakilan dan anomali, mengidentifikasi peserta, keluaran masukan, biaya waktu dan saat ini.
- 2Definisi dari tingkat keparahan, orang yang bertanggung jawab, ketergantungan dan kriteria penerimaan
Distinksi antara aksi yang dijalankan sendiri, memerlukan konfirmasi manual dan melarang proses otomatis.
- 3Mr. S., Recover dan Draft Reporation
Mulailah dengan draft, salinan atau adegan terbatas, dan menjaga normal transferer dan mundur.
- 4Loop tertutup selesai melalui pengujian regresi, izin dan rilis retreat
Pengamatan terus-menerus akurasi, adopsi, siklus pemrosesan, kesalahan dan hasil bisnis yang nyata.
Bagaimana cara mengotomatisasi penerimaan dan inspeksi itu sangat efektif.
Penerimaan tidak hanya didasarkan pada apakah demonstrasi tunggal berjalan. Hasil berikut harus diamati terus menggunakan sampel independen dan anomali nyata, dan awal-modifikasi baseline dari kaliber yang sama harus dipertahankan:
- Tingkat keberhasilan yang berulang dan terurai
- Dari penemuan ke entri ke antrian pemrosesan
- Persentase dari tinjauan manual yang direkomendasikan secara otomatis
- Integritas bukti untuk kembali, publikasi dan pembalikan
Otorisasi, persetujuan, audit dan pengambilalihan manual juga harus diverifikasi ketika datang ke jumlah, komitmen pelanggan, privasi, kepatuhan, perubahan produksi atau operasi penghapusan.
Lanjutkan untuk mempelajari tentang program
AI Research and Development Effectiveness and Software Engineering Intelligence
Menyediakan platform efektivitas AI dan D, review kode AI, uji coba otomatisasi AI, perlu asisten analisis dan pengembangan sistem pengetahuan R & D, ketersediaan menghubungkan, repositori kode, CI / CD, cacat, dokumentasi dan proses distribusi, dan meningkatkan kualitas dan tracesabilitas pengiriman perangkat lunak.
Lihat rincianSumber daya terkaitOutsourcing dari Tim Teknik AI
Sertakan persyaratan, kode, tes, ulasan dan rilis dalam proses rekayasa yang dikelola
Lihat rincianSumber daya terkaitOutsourcing dari operasi sistem perangkat lunak
Menetapkan pemantauan, inspeksi, kegagalan, perubahan, backup dan mekanisme pemulihan
Lihat rincianSumber daya terkaitDaftar penerimaan proyek perangkat lunak
Kompleks penerimaan dan inspeksi dengan fungsional, data, teknik, keselamatan dan bukti transportasi
Lihat rincian