이 같은 프로젝트의 구현 옵션의 예입니다.
이 페이지는 이러한 프로젝트가 일반적으로 분석, 구현 및 허용되는 방법을 설명하는 데 사용되며 특정 클라이언트와 해당하지 않습니다, 또는 패키지 아이디어, 데모 인터페이스 또는 측정 데이터 프로젝트 성능. 페이지 내용 및 공공 범위 이해
누가 그것을 사용하고, 무엇 시스템의 일, 무엇 가치?
제품 관리자, 연구 및 개발 엔지니어, 테스터, 기술 관리자 및 배달 팀
기본 설정은 선택 시트 디자인, 인터페이스 템플릿 또는 테스트에 의해 생성 된 고주파 임무를 위해 설치됩니다. 코딩 코드 사양, 데이터 사전, 구조 결정, 구성 요소 및 보안 규칙; 그리고 Copilot을 사용하여 프로젝트, 수요, 지점 및 현재 코드 컨텍스트를 상속합니다. 키 결과 및 특정 작업은 부트 작업 인력에 의해 확인됩니다.
핵심 기능
(c) 저자화 재료에 관련 정보를 찾고 단순히 발견되지 않은 결론을주는 것보다 검토 가능한 소스로 돌아갑니다.
작업 인력을 지원하여 "사업 객체 모델링"단계에서 작업을 수행하고 처리 상태를 확인하고 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.
DDL 및 마이그레이션 초안에서 작업 완료 작업 인력을 지원, 처리의 상태를보고 수동으로 이상한 결과를 확인합니다.
"Advanced Code-Aide" chain의 운영 인력을 지원하며, 비정상적인 결과의 처리 및 수동 검증의 상태에 대한 관점에서 지원합니다.
작업 인력을 지원하여 'test-based case generation' 단계에서 작업을 완료하고 처리 상태와 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.
사용자의 ID에 따라 제한 데이터 및 작업은 액세스, 변경 및 민감한 동작 기록을 유지합니다.
사업 가치
다음은 동일한 프로젝트에 우선적으로 지정할 수있는 값 방향이며 고정 진행을 나타내지 않습니다. 형식 프로젝트는 기업 's 자신의 비즈니스 기반을 먼저 설정해야합니다.
중복 템플릿 인코딩 감소
사업 규범은 R & D에서 사용할 수 있습니다
검색 결과를 찾을 수 없음 한국어 사전에 작성
RD-AI 품질은 지속 가능한 측정의 채택
사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?
이 페이지는 AI 생성 코드가 아키텍처 검토, 테스트 및 변경 관리를 건너갈 수 있다는 것을 제안하지 않는 유사한 프로젝트 프로그램의 예입니다.
필요한 용어와 테이블, 필드, 인터페이스 naming 사이 균일 한지도의 부족
AI은 DLDDs와 코드를 신속하게 생성 할 수 있지만 인덱스, 바인딩 및 호환성을 무시할 수 있습니다.
모델은 사업 프레임 워크, 데이터 사양 및 역사적인 건축 결정에 대해 알려지지 않습니다.
창고 또는 데이터베이스에 직접 들어가면 보안 및 변화 위험을 줄일 수 있는 콘텐츠를 생성
코드 채택, 반환 및 모델 비용에 대한 이유에 대한 지속 가능성 측정의 부족
그런 프로젝트를 어떻게 끊기지?
첫 번째 단계는 프로세스, 데이터, 시스템 의존성 및 특이한 경계를 식별하는 실제 사업 할당에 의해 정의됩니다. 다음은 이 경우 채택되거나 권장되는 구현의 순서입니다.
선택 시트 디자인, 인터페이스 템플릿 또는 테스트에 의해 생성되는 고주파 임무를 위한 기본
코드 코드, 데이터 사전, 아키텍처 결정, 구성 요소 및 보안 규칙을 Collating
Copilot은 프로젝트, 수요, 지점 및 현재 코드 컨텍스트를 상속합니다.
DDLs의 발생을 위한 구문, naming, 색인, 마이그레이션 및 롤백 체크를 실행하십시오
모든 변경은 코드 평가, 자동 테스트 및 제어 된 스트리밍 라인을 통해 환경에 입력
기록 권고, 채택, 수정, 방어 및 버전, 연속적으로 반환 고정 작업
이 프로젝트의 좋은 아이디어는 판단하고 싶습니까?
프로젝트 컨설턴트 's 마이크로 테터를 추가하여 현재 문제를 나타내는, 시스템, 예상된 go-live 및 예산 수준의 타이밍, 우리는 첫 번째 기간과 주요 위험의 범위를 결정하는 데 도움이 될 것입니다.
누가 무엇을 책임지고 있습니까? 어떤 조건이 먼저 확인되어야합니까?
당사자의 책임
미션과 위험 경계는 건축, 개발, 테스트 및 운송 팀과 확인
콜라보레이션, 데이터 사전, 코드 예, 건축 결정 및 평가 임무
copilot, 지식 검색, 창고 및 스트리밍 통합 용량 개발
구성 코드 품질, 보안, 호환성, 마이그레이션 롤백 및 버전 회귀 테스트
바인딩 및 경계
AI에 의해 생성된 SDL, 부호 및 스크립트는 수동으로 평가되고 자동적으로 시험되어야 합니다
생산 데이터베이스 변경은 모델에 의해 직접 구현 될 수 없으며 승인 및 발급 시스템의 대상이되어야합니다.
개인 코드의 데이터 적용, 라이온스 및 모델 서비스에 의존하는 사전 확인
개량된 R & D 효율성은 임무의 suitability에, 규범 질, 팀 채택 및 기술설계 기초 달려 있습니다
첫 단계에 가능한 포함을 위한 기능 단위
모듈의 이름은 최종 인용 범위가 아닙니다. 공식 항목은 사용자, 입력 출력, 권한, 인터페이스, 이상한 프로세스 및 항목 또는 아닙니다의 항목 별 확인이 필요합니다.
배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?
리뷰의 기술
페이지는 고객의 프로젝트 자료가 있는 주장이 아닙니다. 다음의 검증 가능한 레코드는 계약 범위에 따라 형식적인 구현을 위해 설치되어야 합니다.
추천된 합격 및 검사 baseline
고정 작업 설정에 데이터 모델, DDL 및 초안 코드는 품질 기본으로
관련 규범, 데이터 사전 또는 상황에 대한 추천을 생성
모든 코드 및 데이터베이스 변경은 제대로 평가, 테스트 및 승인
엑세스 액세스, 민감한 코드 누출 및 팁은 일상적인 차단 또는 알람으로 주입
모델 또는 지식 업데이트는 응용 프로그램, 수정, 방어 및 보안 결과의 비교를 허용
기업은 모델링, 지식, 통합 코드 및 자산 평가를 통해 수행 할 수 있습니다.