軟件開(kāi)發(fā)流程的8個(gè)步驟流程圖
AI項(xiàng)目的持續(xù)集成持續(xù)部署實(shí)踐背景:解決軟件開(kāi)發(fā)中的部署痛點(diǎn)在開(kāi)發(fā)AI工具的過(guò)程中,每次在本地完成功能和測(cè)試后,傳統(tǒng)部署方式需要重復(fù)執(zhí)行打包、上傳服務(wù)器、服務(wù)重啟等繁瑣操作。整個(gè)過(guò)程步驟多,耗時(shí)長(zhǎng),且容易出現(xiàn)人為失誤。目前通過(guò)采用Git+GitHub+Vercel的自動(dòng)化流程后,代碼從提交到部署上線的流程固后面會(huì)介紹。
反也者,道之動(dòng):首先打破程序性知識(shí)的人,更容易成功在職場(chǎng)中,程序性知識(shí)是我們接觸得最多的一種知識(shí)。程序性知識(shí)是關(guān)于如何做某事的知識(shí),以需要遵循的一系列步驟的形式出現(xiàn)。例如,安排會(huì)議的步驟、客戶跟進(jìn)的流程、社群運(yùn)營(yíng)的流程、軟件開(kāi)發(fā)的流程、事后復(fù)盤(pán)的流程等。職場(chǎng)層級(jí)最低的時(shí)候,程序性知識(shí)占據(jù)的比重最高,而且以等我繼續(xù)說(shuō)。
編程 AI Claude 4 系列登場(chǎng),可自動(dòng)寫(xiě)代碼 7 小時(shí)專(zhuān)為處理復(fù)雜的推理流程和軟件開(kāi)發(fā)場(chǎng)景設(shè)計(jì)。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,該模型在SWE-bench 基準(zhǔn)測(cè)試(評(píng)估模型解決真實(shí)GitHub 問(wèn)題的能力)中準(zhǔn)確率達(dá)到72.5%;在TerminalBench 測(cè)試(在多步驟終端代碼生成任務(wù)中驗(yàn)證模型表現(xiàn))中準(zhǔn)確率為43.2%。更令人矚目的是,Opus 4 在軟件環(huán)境中展現(xiàn)還有呢?
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人工智能涌起“代理潮” OpenAI即將推出AI代理工具Operator并通過(guò)該公司的應(yīng)用程序編程接口面向開(kāi)發(fā)者。OpenAI沒(méi)有立即回應(yīng)置評(píng)請(qǐng)求。該計(jì)劃的發(fā)布將是更廣泛行業(yè)向人工智能代理軟件推進(jìn)的一部分,人工智能代理軟件可以在最少的監(jiān)督下為用戶完成多步驟任務(wù)。Anthropic推出了一個(gè)類(lèi)似的代理,可以實(shí)時(shí)處理用戶計(jì)算機(jī)上發(fā)生的事情,并還有呢?
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