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      PingCode AI發布，開啟智能化研發管理新時代
      
                    
                    
                    
                    
      
                         漢無為
                        
                        
                        2023-09-25
                        
                            
                        
                    
      
                    
      
                        
                        
      
                    
      
                    
                    
      
                        
      
                            
                        
      
                        
      
                            
                                
      
                                    
                                        
      

                                        
                                        

                                        
      PingCode的使命，始終是用技術驅動研發生產力。
      過去幾年，PingCode在研發管理領域持續引領創新，基于“自動化、數據化、智能化”的戰略三部曲，先后發布了研發【自動化】引擎、【效能度量】引擎，而對于最后一步“智能化”，我們早在2019年便成立了AI團隊，并作為公司核心戰略持續投入，探索服務于研發專業場景的【人工智能】引擎。
      自AI團隊成立以來，我們便致力于深度整合人工智能與研發管理的多個環節。比如：智能化地提取研發流程中的關鍵信息，以實現更加高效的信息同步；通過精準地理解和規劃任務分配，以提升整體研發流程的效率；以及如何讓研發文檔管理更加智能和高效等等。
      這一連串的創新和持續投入源于我們對人工智能在未來軟件開發中巨大潛力的堅定信仰，我們篤定在人工智能的加持下，開發者的生產力將得到10倍速的提升。
      2023年AI技術的大爆炸加速了PingCode智能化進程，GPT模型的誕生，讓AI賦能DevOps成為現實，也讓PingCode的智能化找到了得力的抓手：
      今天我們很興奮地宣布，PingCode v5.0 正式發布，PingCode AI上線，PingCode邁入智能化時代！
      讓我們一起來看看，PingCode AI為您帶來的智能化研發管理全新體驗：
      以下視頻來源于
      PingCode
            
                
         
                
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      PingCode AI
      專業人工智能驅動的研發管理工具

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      PingCode AI是PingCode智能化時代的基礎設施，他具備兩大核心能力：
      一是內置在PingCode研發管理全流程中的智能伙伴（AI-powered Copilot），讓用戶與PingCode的交互變得更加簡單高效，幫助用戶用好PingCode；
      二是智能化研發工作流（AI-powered Workflow），與通用大模型應用不同，PingCode AI基于多年來服務的數千家企業的強大研發工作流數據，并結合GPT大模型基礎，形成專業的研發管理大模型應用：它熟悉每一類團隊的流程規則、研發效率、協同習慣，在它的幫助下，研發團隊可以更有效地編碼、測試、發布軟件，快速識別和解決問題，從而改善團隊之間的協作，獲得高效、專業的DevOps研發管理智能化體驗。
      PingCode AI與PingCode產品矩陣深度整合，在信息同步、項目管理、知識管理、幫助中心、搜索引擎、數據檢索、效能度量等常見場景全面智能化升級：
      高效提取研發流程關鍵，信息同步智能化
      • 工作項智能摘要：自動歸納項目要點、任務、責任人，提高工作效率
      • 研發文檔洞見：即刻捕捉核心內容，海量文檔不再是障礙
      • 問題討論導航：快速提煉討論精華，信息無縫同步
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      理解并規劃任務分配，項目管理智能化
      • 自然語言理解：無需復雜的配置，直接告訴PingCode AI您的工作需求
      • 快速任務創建：無論是工作拆解還是缺陷修復，PingCode AI為您快速生成
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      輕松優化研發文檔，知識管理智能化
      • 內容增強：自動補充需求、競品分析、測試說明，讓文檔更完整
      • 文檔潤色：轉換語氣與文字表達，令內容更契合語境
      • 語法檢查：自動糾錯，保障文檔質量
      • 機器翻譯：即時翻譯工作內容，實現多語種團隊的無障礙溝通
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      實時智能助手服務，幫助中心智能化
      • 實時解答：針對PingCode的各個功能，快速為用戶提供解決方案
      • 自主學習：根據用戶的常見問題，持續優化答案庫，保證回答更精準
      • 替代客服：減少與人工客服的溝通時間，提升工作效率
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      一步獲取有效信息，搜索引擎智能化
      • 全局數據訪問：整合企業內產品需求、工作項、文檔等多數據源
      • 深度語義理解：準確識別用戶搜索意圖，直觀呈現答案及其來源
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      像與人溝通一樣查詢，數據檢索智能化
      • 無需學習：即使不會PQL語句，也能快速查詢，輕松獲取業務數據和信息
      • 準確匹配：智能理解查找需求，自動轉換自然語言為PQL，高效定位數據
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      觸手可及的數據助理，效能度量智能化
      • 研發效能度量：全面監控，實時反饋團隊與項目的研發進展與效率
      • 智能識別需求：準確洞察用戶統計與數據分析的需求
      • 一鍵報表生成：簡化操作，一鍵即可得到全面、深入的研發效能報表
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      PingCode AI
      幫助開發者思考和創造

      “開發者代表著數字化時代的生產力。然而，他們每個月需要花費上百個小時深入研究文檔和搜索結果，來弄清楚如何連接到 API、使用新數據庫或者了解同事們正在執行什么任務。
      PingCode AI希望幫助開發者將時間花在最重要的事情上：思考然后創造。
      我們相信每個開發人員的工作效率都可以提高 10 倍。這意味著 10 天的工作，1天內完成。10個小時的工作，1小時完成。10 分鐘的工作，只需向AI發送一個命令即可完成。這將極大程度解放開發者，放大他們最真實的自我表達，用人腦思維的速度構建和創造。
      在生產力革命的大命題下，AI能力將是PingCode持續的平臺級能力，在現有能力的基礎上，PingCode AI將飛速迭代，包括不限于以下場景：
      • 客戶提交的龐大需求和工單，將可能通過PingCode AI實現快速的需求判斷和分析，進而形成需求優先級和排期自動化
      • 需求到測試用例的過程，由PingCode AI來輔助完成
      • 代碼片段、代碼審查、自動化測試過程由PingCode AI來完成
      • 搜索將以全新的方式交互，客戶和信息的連接出現不同的體驗
      • PingCode AI將給出研發團隊最佳的負責人建議，讓對的人做對的事、輔助決策成為可能
      • 通過PingCode AI將自動實現流程定義，信息和人的流轉將簡單高效
      人類故事里，所有效率提升10倍或者100倍的地方，都必然是資源爆發式增長的地方：開發者，作為支撐AI賦能其他行業、領域的底座，會越來越多。服務開發者的PingCode也將必然迎來增長的強勁動力，PingCode會足夠好，以配得上AI時代的新開發者。
      Hello,World! Hello,PingCode AI!”
      —— PingCode CEO Anytao
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      PingCode AI
      Beta版現已開放內測

      作為中國智能化研發管理工具的代表，PingCode已經幫助超過6000家企業和研發團隊實現研發管理進化：
      
                                          		
                                
      
                                  
                        
      
                    
      



                
      
                
      
                    
                    
                        
      
                            
                                
        
                                    		
                        
        
                            
                
        
                
        
                
                
                
        
                
        


                

                
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