如何用人工智能加速研发进程

开发者代表着数字化时代的生产力。然而，他们每个月需要花费上百个小时深入研究文档和搜索结果，来弄清楚如何连接到 API、使用新数据库或者了解同事们正在执行什么任务。2023 年 AI 技术的大爆炸加速了研发管理过程的智能化进程，GPT 模型的诞生，让 AI 赋能DevOps成为现实。

就在近期，PingCode 发布了基于研发专业场景的【人工智能】引擎，成为国内首个将 AI 深度整合到研发领域的产品。

让我们一起来看看，PingCode AI能够为研发者带来哪些智能化研发管理全新体验：



PingCode AI 是 PingCode 智能化时代的基础设施，他具备两大核心能力：

一是内置在 PingCode 研发管理全流程中的智能伙伴（AI-powered Copilot），让用户与 PingCode 的交互变得更加简单高效，帮助用户用好 PingCode；

二是智能化研发工作流（AI-powered Workflow），与通用大模型应用不同，PingCode AI 基于多年来服务的数千家企业的强大研发工作流数据，并结合 GPT 大模型基础，形成专业的研发管理大模型应用：它熟悉每一类团队的流程规则、研发效率、协同习惯，在它的帮助下，研发团队可以更有效地编码、测试、发布软件，快速识别和解决问题，从而改善团队之间的协作，获得高效、专业的 DevOps 研发管理智能化体验。

PingCode 是一站式研发项目管理平台，PingCode AI 与 PingCode 产品矩阵深度整合，在信息同步、项目管理、知识管理、帮助中心、搜索引擎、数据检索、效能度量等常见场景实现了全面智能化辅助，比如：

高效提取研发流程关键，信息同步智能化

• 工作项智能摘要：自动归纳项目要点、任务、责任人，提高工作效率

• 研发文档洞见：即刻捕捉核心内容，海量文档不再是障碍

• 问题讨论导航：快速提炼讨论精华，信息无缝同步

理解并规划任务分配，项目管理智能化

• 自然语言理解：无需复杂的配置，直接告诉 PingCode AI 您的工作需求

• 快速任务创建：无论是工作拆解还是缺陷修复，PingCode AI 为您快速生成

轻松优化研发文档，知识管理智能化

• 内容增强：自动补充需求、竞品分析、测试说明，让文档更完整

• 文档润色：转换语气与文字表达，令内容更契合语境

• 语法检查：自动纠错，保障文档质量

• 机器翻译：即时翻译工作内容，实现多语种团队的无障碍沟通

实时智能助手服务，帮助中心智能化

• 实时解答：针对 PingCode 的各个功能，快速为用户提供解决方案

• 自主学习：根据用户的常见问题，持续优化答案库，保证回答更精准

• 替代客服：减少与人工客服的沟通时间，提升工作效率

一步获取有效信息，搜索引擎智能化

• 全局数据访问：整合企业内产品需求、工作项、文档等多数据源

• 深度语义理解：准确识别用户搜索意图，直观呈现答案及其来源

像与人沟通一样查询，数据检索智能化

• 无需学习：即使不会 PQL 语句，也能快速查询，轻松获取业务数据和信息

• 准确匹配：智能理解查找需求，自动转换自然语言为 PQL，高效定位数据

触手可及的数据助理，效能度量智能化

• 研发效能度量：全面监控，实时反馈团队与项目的研发进展与效率

• 智能识别需求：准确洞察用户统计与数据分析的需求

• 一键报表生成：简化操作，一键即可得到全面、深入的研发效能报表

据 PingCode 介绍，在未来，他们将持续的平台级能力，在现有能力的基础上，PingCode AI 将飞速迭代，包括不限于以下场景：

• 客户提交的庞大需求和工单，将可能通过 PingCode AI 实现快速的需求判断和分析，进而形成需求优先级和排期自动化

• 需求到测试用例的过程，由 PingCode AI 来辅助完成

• 代码片段、代码审查、自动化测试过程由 PingCode AI 来完成

• 搜索将以全新的方式交互，客户和信息的连接出现不同的体验

• PingCode AI 将给出研发团队最佳的负责人建议，让对的人做对的事、辅助决策成为可能

• 通过 PingCode AI 将自动实现流程定义，信息和人的流转将简单高效

PingCode AIBeta 版现已开放内测，大家可前往官网申请使用，审核通过后将开通。