Home / Services / Trình phát triển AI, Code Review và phần mềm thử nghiệm nền tảng tự động

PROFESSIONAL SERVICE

Phát triển của một nền tảng tự động cho phát triển AI hiệu quả, đánh giá mã và thử nghiệm phần mềm

AI có thể hỗ trợ trong việc phân tích nhu cầu, hiểu mã, tạo ra các bài kiểm tra, tìm kiếm rủi ro, và sắp xếp thông tin để phát hành, nhưng nó không thể thay thế các đường cơ sở kỹ thuật. một trí thông minh thực sự hiệu quả phải kết nối các nhà kho, chi nhánh, xây dựng, kiểm tra, các lỗi và các kết quả sống, và cho phép mỗi lời đề nghị được theo dõi và xem xét.

Giảm dần trong phân tích và tài liệu sao chépXem xét và kiểm tra phản hồi đúng lúc hơnNghiên cứu, phát triển kiến thức và kinh nghiệm tai nạn tiếp tục chìm sâuAn toàn hơn trong việc sử dụng công cụ AI

Dưới sự đánh giá sơ bộ về dự án Dịch vụ xem

AI R & D- Kết nối cần xem lại tự động kiểm tra CN và phát hành tiến trình

Kết luận về quyết định

Làm thế nào mà sự phát triển hiệu quả và trí thông minh kỹ thuật phần mềm được kích hoạt

Quyết định truy cập vào cửa liên hợp hoặc công bố quá trình này được thực hiện bằng cách dùng những quy tắc lịch sử và những khuyết điểm thật sự để đánh giá những sai sót, sai lệch, bỏ bê, chấp nhận thủ công và xử lý thời gian.

START WITH EVIDENCE

Từ phán quyết sơ bộ đến chấp nhận và nhận hàng

Mức độ không chắc chắn được giảm đi bởi giai đoạn trước khi quyết định trên quy mô đầu vào và các phương thức hợp tác.

Giai đoạn 1

Phát triển các chẩn đoán cơ bản

Tìm những điểm tập trung để đợi, rồi trở lại làm việc và vấn đề chất lượng

Phân tích dòng nhu cầu, phục tùng, đánh giá, xây dựng, thử nghiệm, khai thác dữ liệu và chọn nhiệm vụ đầu tiên.

Giai đoạn 2

Bộ kiểm tra mã hóa dự án AI

Tạo những đánh giá lặp đi lặp lại với những thay đổi lịch sử và thiếu sót

Kiểm tra ngữ cảnh, quy tắc, kiến thức, mô hình và các đặc quyền công cụ, so sánh các đường cơ sở thủ công, gạch dưới nghiêm trọng và đánh giá sai.

Giai đoạn 3

Nền tảng và tiến trình

Tiến trình R & D sẽ được truy cập thông qua các khả năng đã được chứng minh

Kết nối nhà kho, CI/CD, các khiếm khuyết và hệ thống tài liệu để thiết lập các đề nghị, chặn, phê duyệt, kiểm toán và duy trì sự trở lại.

CLIENT INPUTS

Khuyên bạn sẵn sàng trước khi tiến hành

NameCần thiết, đánh giá, thử nghiệm, thiếu sót và tiến trình xuất bảnGhi nhận lịch sử, khuyết tật và các mẫu tai nạnMã hóa, luật lệ bảo mật và hạn chế khuôn khổCI/CD, nền tảng mã và giao diện hệ thống khe hởChất lượng, chu kỳ, tỷ lệ nhận nuôi và chi phí cơ bản

ACCEPTANCE EVIDENCE

Bằng chứng cho thấy sự chấp nhận.

Nguy cơ tìm thấy trên tập cố định thay đổi có thể lặp lạiChia số liệu thống kê cho những sai sót nghiêm trọng và sai chính tảMã và yêu cầu quyền được tách ra bởi dự án và nhân viênĐề nghị của AI sẽ không bỏ qua đánh giá và đại biểu của quyền hạnNameSinh vật, quy tắc, đánh giá, mã nguồn và việc triển khai thông tin có thể được tiếp quản.

Kết nối của sự hợp tác và trách nhiệm

Các mã nguồn và nhật trình được xác nhận bởi công ty; kiểm tra an toàn, giấy phép và trách nhiệm chất lượng chính thức không thể chỉ được giao cho mô hình.

Yêu cầu quản lý và mục đích tìm kiếm

Hiệu quả của AI R & D cần được giảm bằng cách đợi và trở lại làm việc, không phải bằng cách tăng số mã được tạo ra

Dự án nên chọn những nút cổ chai thật để thiết lập một đường cơ bản, cho phép AI cung cấp lời khuyên và tài sản tiềm năng, và xác định có nên hợp nhất hay không.

Kỹ thuật đòi hỏi

Làm thế nào AI giúp đỡ với việc phân tích nhu cầu

Các viên chức có trách nhiệm vẫn xác nhận phạm vi hoạt động của các hoạt động, dù các cuộc phỏng vấn được tổ chức, nhưng các cuộc xung đột được xác định, những ứng viên chấp nhận được tạo ra và thay đổi.

Chất lượng mã

AI Review để thay thế hướng dẫn

AI thực hiện một mô hình kiểm tra kép và theo dõi rủi ro, và xem xét cấu trúc, hiệu quả kinh doanh và những thay đổi rủi ro cao để giữ người được chỉ định.

Dự án thử ra

Những ví dụ về sự đáng tin cậy của thế hệ thử nghiệm AI

Chuyển kịch bản ứng cử viên thành một bài kiểm tra có thể xếp hạng và khẳng định rõ ràng rằng chi phí giám sát hiệu quả thống kê, phát hiện lỗi và bảo trì đã đạt được.

Các biện pháp

AI tính ROI như thế nào?

So sánh chu kỳ phân phát, ôn lại việc chờ đợi, trở lại làm việc, thoát khỏi khuyết điểm, giải thoát thành công và phục hồi thất bại, và tính phí tổn để xem xét và quản trị.

Những vấn đề mà doanh nghiệp thường phải đối mặt

Thiếu sự theo dõi giữa nhu cầu, mật mã, kiểm tra và thiếu sót

Xem lại chất lượng phụ thuộc vào một số nhỏ các kỹ sư cao cấp và phản hồi là chậm

Việc kiểm tra tự động không đủ và khả năng dự phòng vẫn còn phụ thuộc vào lợi nhuận bằng tay tập trung

Mỗi cá nhân công cụ AI là phân loại và quyền sử dụng mã nguồn và hiệu ứng không thể quản lý

Dịch vụ cốt lõi của chúng tôi

Phân tích các yêu cầu, điều kiện chấp nhận và phân tích nhiệm vụ kỹ thuật

Thư viện mã hóa, thay đổi tác động, đặc tả và đánh giá mạo hiểm

Môđun, giao diện, lời khuyên kiểm tra kết thúc và ví dụ

Phân loại rối loạn, phân tích bản ghi, sợi chủ và sửa chữa hợp lệ

kiến thức cơ bản, quyết định kiến trúc và tài liệu đồng bộ hóa liên tục

GitHub, GitLab, Gitee, CI/CD và Dilemmacition

Cửa ra mô hình, quyền sử dụng mã nguồn, kiểm tra, đánh giá và chi phí quản lý

PROJECT DECISION PATH

Tiếp tục đánh giá trong bối cảnh của dự án hiện tại

Giới hạn dịch vụ, ngân sách và phương thức thực hiện cho các giai đoạn khác nhau của dự án không giống nhau và có thể được đánh giá thêm với những điều sau đây.

Đội chuyển hàngBộ phận Cung cấp và hỗ trợ kỹ thuật AI R & DPhát triển ứng dụng ứng dụng và sản xuất cơ sở dữ liệu AI NameKiểm tra mã dự án phần mềmNhận diện khả năng xây dựng, phụ thuộc, thử nghiệm, an toàn và chấp nhận rủi ro Đánh giá chất lượngTrình quản lý ứng dụng và mô hình AITạo bộ tác vụ, xếp hạng lỗi và trả lại liên tục Xem lại các biên giớiAI Review như là một thay thế cho việc đánh giá bằng tayPhân biệt giữa kiểm tra động sản, sát nhập của barfeping cửa và trách nhiệm kỹ thuật cuối cùng Chất lượng thử raTrình thử ra tự động truy cập vào quá trình sản xuất AIChe đậy sự chấp nhận bằng những khuyết điểm lịch sử, những lời khẳng định, sự ổn định và rủi ro Chủ đề bảo mậtThử nghiệm ứng dụng an toàn và đội đỏ AIKiểm tra mã nguồn, công cụ, mẹo và rủi ro chuỗi cung ứng

Dự án có thể chuyển đổi

Giới hạn giao hàng cuối cùng được xác định theo phạm vi dịch vụ, giai đoạn xây dựng và các phương thức của sự hợp tác, và được miêu tả dưới đây là kết quả chung.

DELIVERABLEBáo cáo cơ bản về nghiên cứu và quá trình phát triển và hiệu quả

DELIVERABLETrợ lý nghiên cứu và phát triển AI

DELIVERABLEKho chứa, dòng chảy nước và giao diện hệ thống cho các khuyết tật

DELIVERABLEQuy tắc, kiến thức, tiền boa và bộ sưu tập đánh giá

DELIVERABLEPhát ngôn viên quyền hạn, chất lượng và sự nhận con nuôi

DELIVERABLETriển khai, đào tạo và thao tác tài liệu

Ngân sách dự án được đánh giá như thế nào

Phạm vi dịch vụ và các vòng lặp kinh doanh phải hoàn thành trong giai đoạn đầu tiên: làm sáng tỏ nhu cầu, chấp nhận và kiểm tra điều kiện và phân tích đặc nhiệm, mã hóa kho chứa, thay đổi tác động, đặc điểm và đánh giá rủi ro

Mức độ toàn vẹn của các mã, dữ liệu, hệ thống, thiết bị và tài liệu đã có, và phạm vi của việc kiểm tra, chuyển đổi hoặc tái tạo

Số giao diện bên thứ ba, trách nhiệm phối hợp, chất lượng dữ liệu, bồi thường bất thường và hợp tác nhà cung cấp bên ngoài

Các yêu cầu phi chức năng như hiệu suất, tiện dụng, an ninh, quyền hạn, kiểm toán, tuân thủ và truy cập cửa sổ

Giao hàng sâu và trách nhiệm lâu dài: kiểm tra tính toán, chất lượng và bảng nhận nuôi, triển khai, đào tạo và tài liệu hoạt động, và đảm bảo chất lượng, giữ hòa bình liên tục phạm vi

Những hoàn cảnh này không đề nghị sự bắt đầu ngay lập tức của sự phát triển toàn diện.

Mục tiêu dự án, những người có trách nhiệm và tiêu chuẩn chấp nhận chưa được thiết lập

Tài khoản khóa, dữ liệu, giao diện hoặc quyền kinh doanh không sẵn sàng

Chỉ cần tìm kiếm mức giá tối đa hoặc chu kỳ rất ngắn, và các thử nghiệm cần thiết và kiểm soát chất lượng không được chấp nhận

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Công nghệ phát triển của AI và kỹ sư phần mềm thông minh từ cầu đến kết quả chấp nhận

Những phương pháp sau được dùng để giải thích phương pháp thực hiện, tính toán dữ liệu và giới hạn trách nhiệm, và không được dùng như một ủy nhiệm để phán xét dự án theo các danh sách chức năng.

Đường cơ sở thao tác 01

Trước tiên, chúng ta ghi lại tình trạng thật trước khi sửa đổi.

Dự án bắt đầu với sự lựa chọn một liên kết kinh doanh cần cải tiến nhất, phỏng vấn người dùng và lấy mẫu thực tế gần đây. khối lượng xử lý, thời gian chờ, số lượng công việc, số lượng bất thường và điểm liên lạc bằng tay được ghi lại quanh “Điều kiện cần thiết, chấp nhận điều kiện và phân tích kỹ thuật; nếu dữ liệu không đầy đủ, thì đường hầm sẽ được sử dụng trong một đến hai tuần liên tiếp.

Đường cơ bản cũng nên chỉ ra phạm vi của các số liệu thống kê và loại bỏ. ví dụ, xử lý thời gian bắt đầu với sự sẵn sàng của thông tin hoặc với sự phục tùng đầu tiên của khách hàng, ngoại lệ không bao gồm giao diện bên thứ ba, và sửa đổi bằng tay là việc đọc lại hoặc xử lý lại một số ít.

02 vòng đóng đầu tiên

Kiểm tra các giả định phím với phạm vi tối thiểu có thể dùng

Vấn đề đầu tiên, không tìm cách bao gồm mọi lĩnh vực, là tạo một vòng lặp kín quanh “Tìm kiếm, thay đổi ảnh hưởng, tiêu chuẩn và đánh giá rủi ro, có thể vận hành theo cách thật: đầu vào, quy tắc xử lý, hành động hệ thống, vai trò có trách nhiệm, chuyển động bất thường và kết quả cuối cùng.

Đánh giá cần tương ứng với mỗi cảnh kinh doanh, vai trò người dùng và mẫu chấp nhận. Những vấn đề không cung cấp dữ liệu, giao diện hoặc người ra quyết định nên được bao gồm như là một giai đoạn trước hoặc sau đó, và không nên được bao gồm lặng lẽ trong một đề nghị cố định tầm.

• Dự án thực hiện

Làm cho quá trình này một kết quả có thể đảo ngược và có thể đảo ngược

Một đường dẫn điển hình là phân tích quá trình R&D và dữ liệu lịch sử, chọn những công việc có giá trị cao đầu tiên, thiết lập ranh giới đánh giá và bảo mật, phát triển một nền tảng cho bổ sung và giao diện với hệ thống. Mỗi sân khấu nên có kết quả hiển thị như biểu đồ lưu, mẫu, giao diện, hồ sơ thử nghiệm, triển khai các phát biểu hay đang chạy.

Chương trình biểu diễn sân khấu không “có vẻ thích hợp để làm việc ở vùng này, nhưng nên dùng một mẫu đại diện để bao gồm các tiến trình thông thường, các trường thất lạc, yêu cầu lặp đi lặp lại, quyền hạn không đủ, thời gian tràn ngập và dữ liệu bất thường từ các dịch vụ bên ngoài, và để xác định những vấn đề chỉ xảy ra trong môi trường sản xuất lúc đầu.

4 giờ, có người nhận và kiểm tra.

Chấp nhận và chấp nhận thông thường bằng cách giao hàng, bằng chứng và chỉ thị

Dự án nên ít nhất hòa hợp tiến trình R & D với báo cáo cơ sở hiệu suất, AI trợ lý và D hoặc nền tảng hiệu suất, nhà kho, dòng chảy và hệ thống suy giảm, và xác nhận mã nguồn hoặc cấu hình, quản lý tài khoản, xây dựng, sao lưu dữ liệu, phản hồi lại dữ liệu và trách nhiệm bảo trì sau đó. Ngoài việc chấp nhận chức năng, quyền truy cập, hiệu quả, hiệu quả, ghi lưu, khả năng phục hồi và huấn luyện người dùng quan trọng để đảm bảo rằng nhóm có khả năng sử dụng và hiểu các ranh giới hệ thống độc lập độc lập.

Một chuỗi 800 mục mỗi tháng, trung bình 18 phút mỗi đơn vị, và tốc độ trả về 12 phần trăm chỉ là một ví dụ, không phải là một hiệu suất của khách hàng. một dòng nên được theo sau bởi bốn đến tám tuần liên tục quan sát tại cùng một khối, trước khi đánh giá liệu có nên giảm khả năng phân tích và tài liệu, một phản hồi ôn lại và kiểm tra đúng lúc hơn, và một sự suy giảm về kiến thức và kinh nghiệm tai nạn tiếp tục.

Từ khoá và mô tả nội dung

Trang này chứa nội dung tổ chức về các vấn đề dịch vụ thực sự như AI hiệu quả & D, AI, đánh giá mã AI, kiểm tra phần mềm, AI thử nghiệm tự động. Từ khóa được dùng để giúp đỡ người dùng và tìm kiếm hệ thống xác định chủ đề, mà không cần ngụ ý cam kết đến các hiệu ứng cố định; phạm vi, chu kỳ, ngân sách và chỉ thị được dựa trên dự án, hợp đồng và đường cơ bản.

DELIVERY PATH

Đính kèm và giao hàng

Mỗi giai đoạn có những mục tiêu rõ ràng, vai trò tham gia và kết quả có thể đánh giá được, và những quyết định quan trọng không bị bỏ lại cho đến cuối dự án.

01Phân tích các tiến trình R & D và dữ liệu lịch sử

02Chọn tác vụ giá trị cao thứ nhất

03Thiết lập ranh giới đánh giá và bảo mật

04Phát triển nền tảng bổ sung và giao diện hệ thống

05Tiến trình thử ra định giá mức thấp

06Tua lại chu kỳ chất lượng và tiếp tục mở rộng

LEARN BEFORE YOU BUILD

Hiểu biết phim ảnh về các vấn đề hoạt động liên quan

Truy cập vào các trung tâm học tập

Dưới đây là sự dạy dỗ nội dung của dự án Sala nguyên thủy và không phải là bằng chứng cho thấy kết quả của dự án của khách hàng.

Khóa học phim gốc

Làm thế nào lỗi tự động sắp xếp dòng phục hồi và đi vào hàng đợi phục hồi

Quá trình lỗi thường không thiếu các nhà phát triển, nhưng môi trường, bản ghi, các bước phục hồi, phạm vi tác động và các thay đổi liên quan chưa được chuẩn bị đầy đủ. Cổ phần có thể giúp đỡ trong việc tái cấu hình, sắp xếp, thu thập bằng chứng, sao chép và tạo ra tác vụ sửa chữa tối thiểu. Mã vẫn cần sự xem xét hướng dẫn, tự động kiểm tra, phân tích tác động và khả năng phản bội.

Để biết thêm thông tin.Khóa học phim gốc

Cách web và hệ thống kinh doanh tự động kiểm tra các tiến trình phím

Việc kiểm tra trang web chỉ 200 để trả lại không chứng minh rằng đăng ký, đăng nhập, hóa đơn hoặc dữ liệu thực sự sẵn sàng. Dòng phụ tùng làm việc kiểu khoá người dùng, thu thập các lệnh, trả lời, bản ghi và kết quả, và thông báo những người chịu trách nhiệm khi thất bại. Số thanh tra nên sử dụng dữ liệu riêng lẻ và quyền hạn tối thiểu, và phải được đặt khi nào việc thanh toán thực sự hoặc việc sản xuất được thực hiện thay đổi.

Để biết thêm thông tin.

FAQ

FAQs

Những vấn đề thông thường nhất trước khi hợp tác được trình bày rõ ràng.

Bộ xem xét mã AI có thể thay thế bằng tay xem xét lại không?+

Không, AI là thích hợp để mở rộng phạm vi kiểm tra và cảnh báo trước về rủi ro, nhưng cấu trúc, quy tắc hoạt động, hậu quả an ninh và cuối cùng việc kết hợp trách nhiệm vẫn cần các kỹ sư để phán xét.

Liệu bài kiểm tra AI có nghĩa là sự kiểm tra bảo hiểm đã tăng lên?+

Cần phải xác định xem xét thử nghiệm này có bao gồm những rủi ro thật sự, có đúng hay không, và có thể phát hiện sự thiếu sót lịch sử, chứ không chỉ tăng số trường hợp.

Làm thế nào mà các doanh nghiệp bảo vệ mã nguồn sử dụng công cụ mã hóa AI?+

Nên kiểm tra các thuật ngữ dùng cho dịch vụ mô hình và quyền kiểm soát kho, các dữ liệu khóa và nhạy cảm nên được tránh và kết quả của việc xem xét công cụ, mô hình, người dùng và mã cuối cùng nên được ghi chép.

DECISION FAQ

Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.

Sổ tay thông minh AI, Co-Aciate, Research and Development Makeness and profectness

Có thể nào lập trình mã AI thay thế mã hướng dẫn

AI là thích hợp để xác định các lỗi trùng, gọi nguy hiểm, mất kiểm tra, vấn đề tiêu chuẩn và thay đổi tác động dẫn đến, và cho các nhà phê bình; nhưng cấu trúc đánh đổi, quy tắc kinh doanh, ranh giới quyền hạn và nhu cầu ẩn vẫn cần có trách nhiệm từ những người quen thuộc với hệ thống. Mục tiêu hợp lý hơn là có AI thực hiện vòng đầu tiên kiểm tra, và tập trung vào những phán đoán có rủi ro cao.

Xem câu trả lời đầy đủSổ tay thông minh AI, Co-Aciate, Research and Development Makeness and profectness

Điều kiện nào cho việc tự động hóa AI để thử nghiệm trong các dự án sản xuất?

AI có thể giúp tạo ra các thử nghiệm, duy trì các ví dụ, phân tích thất bại và các biên giới bổ sung, nhưng các dự án sản xuất vẫn cần thiết môi trường thử nghiệm ổn định, dữ liệu có thể lặp lại, xác nhận chắc chắn và đánh giá thủ công. Mô hình không thể được tạo ra theo nhiều cách tương đương với tăng cường chất lượng. Tiến trình quan trọng, kiểm soát lỗi, thất bại nên được chứng minh trước khi dòng được bật lên, và mô hình hoặc gợi ý thay đổi không thay đổi kết quả giảm dần trong im lặng.