Журнал невыполненных работ по программному обеспечению редко остается организованным надолго. Ошибка поступает от клиента. Кто-то добавляет запрос на добавление функции. Регресс появляется после релиза. Документация требует обновления. Проблема с поддержкой на первый взгляд выглядит как ошибка, но оказывается...
Журнал невыполненных работ по программному обеспечению редко остается организованным надолго.
Ошибка поступает от клиента. Кто-то добавляет запрос на добавление функции. Регресс появляется после релиза. Документация требует обновления. Проблема с поддержкой на первый взгляд выглядит как ошибка, но оказывается, что это проблема конфигурации.
Тем временем разработчики уже каждый день что-то исправляют.
Очередь все еще растет.
Добавление агента кодирования AI может увеличить скорость внедрения, но это не упрощает автоматически рабочий процесс обслуживания. Если каждый элемент напрямую попадает из заявки в сгенерированный код, команде все равно придется выяснить, в чем проблема, можно ли ее воспроизвести, насколько рискованно изменение и каким доказательствам должен доверять проверяющий.
Лучший подход — рассматривать обслуживание программного обеспечения с помощью ИИ как рабочий процесс с четкими этапами.
ИИ может помочь с классификацией, исследованием, воспроизведением, внедрением, тестированием и предварительной оценкой.
Люди могут сохранять ответственность за решения, которые определяют, что на самом деле будет отправлено.
В этом руководстве показан один из практических способов структурирования этой системы.
1. Начните с отставания, а не с агента кодирования
Прежде чем добавлять агентов, определите типы работ, которые попадают в очередь обслуживания.
Простое начало