超越代码 AI 时代的软件交付加速指南

AI时代的软件交付加速指南 来到2030年。 好用的软件。开发者还需要不断改进AI系统，使其更公平、透明，甚至 更安全。马上开启AI旅程，助力开发者进行创新、开展协作并提升 效率。下面介绍如何实现。 目录 1．评估组织的准备状态 09 2．从影响较大的方面着手103．让流水线做好扩大规模的准备114．从小规模测试项目开始12 5．通过有效的变更管理轻松完成过渡16 6.．采用敏捷实践和DevOps 实践177．推动持续教育和培训18衡量、改进、重复。 8．追踪开发者效率9．监控代码准确率 2310.定期审查安全性25 简介 欢迎来到软件开发的新时代。如今，生成式AI 赋能的工具正在帮助开发者减少无谓的重复劳动，提升效率，进而改善客户体验并推动创新。IDC预测，到2027年，AI将能够自动生成代码，满足80%新型数字解决方案的功能性业务需求。1 生成式AI兴起的背景下，安全性、法规遵从和访问管理的需求只会不断增加。如果开发者深陷手动、重复且可自动化的任务中，则无法为您的业务创造持久的价值。 如果系统在正常运行时需要人工干预，则表明系统有bug。随着看系统越来越强大有关系统是否“正常运行”的标准也会不断提高。 Google站点可靠性工程 工具。但是，要将这个工具整合到现有团队和流程中，需要采取深思熟虑的策略，才能为您和团队创造最大价值。要成功采取这种新的工作方式，需要开发者接受 培训，并采用全新的效果衡量方法。 向您展示如何在构建现代应用时利用生成式AI。不妨现在就行动起来，因为您的竞争对手早已蓄势待发。 为顺利集成做好准备 生成式AI已经开始为开发者提供助力，比如生成代码、实现部署自动化，以及优化开发流程。但是，就像任何新工具一样，对于如何充分利用生成式AI来安全高效地加速软件交付，许多开发者仍充满疑问。 用的地方。从一开始就让组织找到正确的方向，充分发挥AI助理的优势。 38%17%全球有17%的组织已经有 38%的组织正在对生成 用1 以下4个步骤可助您确保在开发工作流中充分发挥生成式AI 的作用。 评估组织的准备状态。 了解软件交付流程的现状。2这个框架可帮助您衡量软件交付绩效，找到最值得改进的方面，并确定您是否已做好采用AI的准备。 件交付绩效。 从影响较大的方面着手。 优先考虑可立竿见影并产生较大影响的业务领域。 生成单元测试用例 代码自动补全 生成代码 让您的流水线做好扩大规模的准备。 因此，有必要确保您的 CI/CD 流水线能够应对增加的产出。 具的可伸缩性。同时，监控和调整资源使用情况也有助于确保数据流量的顺畅运行。 从小规模测试项目开始。 收集反馈，并在全面部署前做出必要调整。以下是确保小规模测试成功的一些建议。 小规模测试团队应该由具有不同资历的成员、来自不 同职能部门的代表以及采用多种技术栈的人员共同组成，它就像一个代表小组，能够代表整个开发组织。 这些指标应与您为 AI 编码助理建立的目标一致，要覆盖整个开发生命周期，例如：工作效率、代码质 量、开发者体验以及业务影响力。持续监控效果。 将经验应用到未来的集成中。 在小规模测试开始前建立清晰的基准并遵循上述建议，可帮助您全面了解AI编码助理对开发生命周期的影响，并以数据为依据来决定是否需要扩大采纳范围。 使用Gemini开始小规模测试项目。每个用例都是独特的。因此，找到适用于 您业务的流程和参数至关重要。从小规模测试团队开始，然后利用所得经验进一步大范围采用 AI创新，并与整个组织分享知识。Gemini助您轻松起步。 “我们之前在开发团队中使用CodeAssist进行的小规模测 并效率提升了大概33%。Jonathan Siddharth，Turing首席执行官兼联合创始人查看完整案例 充分利用您最宝贵的资产-开发者 技术团队可获得最大裨益。 运营、客户体验等其他业务领域的影响力。 担、减少重复性任务，并快速将新产品推向市场，从而满足市场需求。生成式AI无法取代人类的创造力。开发者从繁琐的任务中 解放出来后，可以将更多时间投入到创新和解决问题上。 人注入信心的最佳方式是确保他个获得适当的培训和支持，并掌握有效使用这些工具的知识。 以下是帮助开发团队做好准备的三个关键步骤。 通过有效的变更管理轻松完成过渡。 于价值更高的工作。AI助理为开发者带来的最大益处：1 更快地解决开发方面的问题 提高协作效率 提高工作满意度 采用过程中出现的这些文化和心理层面的问题后，完成过渡会更顺利。 采用敏捷实践和DevOps实践。 以促进AI的无缝集成并优化现有工作流。这包括测试用例自动化、持续集成和持续的开发实 践。制定明确的指南，指导开发团队以合乎伦理道德且有原则的方式使用生成式Al。指南应涵盖人工监督（这仍是流程中重要的一环）、模型偏见评估以及数据透明度和可追溯性。 大规模变革是通过不断积累而实现的。为充分发挥生成式 享他们在小规模测试和实验中获得的经验。建立合适的社区结构来支持您的团队，促进知识传播。 推动持续教育和培训。 训项目有助于开发者理解并有效使用最新工具和最佳实践。培训内容应包括：让开发者熟悉新的工作流和AI最佳实践，以提升工作效率。同时，要为开发者提供在安全且可扩展的环境中探索、实验和逐步改进的空间。除了正式培训外，尤其是对新开发者而言，获得接 受指导的机会也会有所裨益。这类额外的支持可确保开发者在全新AI工具的帮助下，能够更好地理解和掌握现有代码库。 Gemini Code Assist 可提升团队工作效率。 成代码和优化性能，同时更快速轻松地了解旧版代码。Gemini可帮助开发团队提高速度和工作效率，同时增强安全性。 GeminiCodeAssist帮助我们在各个方面取得了显著 进步。例如，开发者的环境设置速度比以前快了55%，代码的单元测试覆盖率提高了48%以上，60%的开发者表示，他们现在可以专注于更有意义的工作。FionaTan，首席技术官，Wayfair查看完整案例 我们正处在软件工程范式转移的风口，这场变革必绚丽夺目。 首席执行官兼联合创始人，Turing 衡量、改进、重复。 在以迭代方式将AI引入工作流的过程中，有必要同时追踪其有效性和进度。 以下是可提升监控效果的三个步骤。 追踪开发者满意度。衡量效率提升程度和开发者满意度的一种方法是 对使用新工具的开发者开展定期调查。如果不去衡量结果，又怎能发现产生的效益呢？通过记录常见痛点和节省的时间，可以了解生成式AI在减少手动编码和持续改进所生成的代码方面产生了怎样的效果。将“节省的时间”细分为不同类别会很有帮助，例如，可以分为：生成代码、创建测试、编写文档等类别。这样，您就可以找到改进最大的方面，并调查或优先处理变化较小的方面。 自动补全率和AI模型一直在不断改进，终有一日，AI生成的代码可能会直接用于生产用途。然而，人工反馈环始终是确保代码质量、检测bug 以及遵循Responsible Al 实践的关键环节。 改的比例。您还可以比较采用生成式 Al 前后的 bug数量，以评估该工具在提升代码质量方面的能力。注重对生成式AI创建的代码进行人工审核，确保符合编码标准和最佳实践。同时，要定期评估模型偏见，以确保输出内容保持公平和客观。 息息相关。通过使用您自己的代码库中的背景信息来训练模型，可以让AI模型更易于理解、更准确且更可信。您还可以使用“温度”选项来控制和自定义AI模型的输出。温度指的是回答的随机程度，较低的温度值适用于需要直接回答的场景，而较高的温度值则更适用于多元化和创造性的回答。建立信任的另一个重要因素是获得内部支持并解除员 工对工作保障的后顾之忧。不妨考虑制定内部部署计划，通过信息沟通鼓励在组织内采用 AI，将 AI定位为增强开发者能力，而非取代开发者的工具。 定期审查安全性。10 动解除这些风险 患于未然。 紧跟最新趋势。 致力于提供有关实践与能力的关键洞见，助力高绩效技术组织取得成功。其中，2024 年的报告深入探讨了Al、平台工程等对软件 开发和交付绩效的影响。 总结AI可以成为减轻重复劳动并提升开发者能力的强大工具。 从初步决定到实现商业价值，需要有精心的策划、支持和策略。您掌握的这些实践方法能够大幅提升软件交付效率。您和 团队会利用节省出来的时间创造什么？要开始尝试一下吗？与我们联系。