Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
A revisão do código AI deve ser projetada como parte de uma proibição de porta de qualidade de pesquisa e desenvolvimento, não como um robô de aprovação automática. O sistema pode ler diferenças de pedido de fusão, documentos relevantes, resultados de teste, dependência em alterações e especificações do projeto, posição de problema de saída, declaração de risco, proposta de reparo e confiança. Cenários de alto valor incluem modelos de segurança repetidos, valores e limites vazios, SQL ou injeções de comando, vazamento de recursos, compatibilidade de interface e testes em falta. AI só pode fornecer pistas quando se trata de precisão de negócios, migração de dados, consistência distribuída e grandes mudanças estruturais, e responsabilidade final permanece com os revisores designados.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Um armazém não central e regras limitadas foram selecionadas para estabelecer uma linha de base.
Dependência da Chave de Validação
Apenas são geradas recomendações e não são automaticamente bloqueadas ou aprovadas solicitações de consolidação.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Detecção estatística, notificação incorrecta, aceitação e deficiências graves.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
A porta está fechada à regra da certeza minoritária quando a responsabilidade manual é mantida.
Como é que entendes isso no negócio?
Na modificação da interface de pagamento, o AI pode indicar que o log pode registrar números completos de cartões, falta de tiomers, etc. processamento e teste de ramos anormais, etc., não cobre a repetição, mas não pode confirmar as verdadeiras regras de liquidação da empresa por diferenças de código. Os revisores precisam decidir se permitem acesso em conjunto com o acordo de interface, calibre de negócios e histórico de produção. Os exemplos não representam o desempenho de um determinado cliente, e as conclusões reais precisam ser verificadas em conjunto com os limites de volume de negócios, amostra, sistema e responsabilidade da empresa.
O poço mais fácil de pisar.
"Nenhum problema" como prova de consolidação automática
Não há limite para a entrega de armazém e código sensível.
Apenas as estatísticas geram alguns comentários sem medir a aceitação e as deficiências
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
O sistema deve mostrar feedback de desenvolvedores com base nas deficiências conhecidas, alterações normais e mudanças de alto risco cegando para registrar memória, mau enunciação, execubilidade de recomendação, tempo de resposta e custo de problemas graves. O sistema deve mostrar a base e o código afetado, apoiar os desenvolvedores e esclarecer a linguagem, catálogo e tipo de risco não abrangidos pelo AI.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.