أين توجد مكاتب LinearB في الخليج؟

غير متوفر.

من هم عملاء LinearB في الشرق الأوسط؟

غير متوفر.

ما هو العنوان المحلي لـ LinearB؟

929 كولورادو أفينيو، سانتا مونيكا، كاليفورنيا، 90401، الولايات المتحدة.

هل منصة LinearB متاحة باللغة العربية؟

غير متوفر.

هل تستخدم منصة LinearB الذكاء الاصطناعي؟ وأين

نعم، تستخدم منصة LinearB الذكاء الاصطناعي بطرق متعددة لتعزيز وظيفتها وتقديم رؤى أعمق حول عمليات تطوير البرمجيات. فيما يلي المجالات الرئيسية التي تمت فيها دمج الذكاء الاصطناعي في منصة LinearB:

1. الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل التعليمات البرمجية

قامت LinearB بدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساعدتها على قياس تأثير التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك تصنيف طلبات السحب (PRs) التي تحتوي على تعليمات برمجية مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للفرق بتتبع ومقارنة المقاييس مثل وقت الدورة، وتكرار النشر، ومعدل الفشل في التغيير للتعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مقابل التعليمات البرمجية المكتوبة بواسطة البشر.

2. مقاييس ورؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليلات متقدمة ورؤى حول دورة تسليم البرمجيات. يتضمن ذلك قدرات تنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) للاستعلامات داخل التطبيق، مما يمكن المستخدمين من طرح أسئلة محددة حول مقاييس تطويرهم وتلقي إجابات تفصيلية.

3. أتمتة سير العمل

يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة جوانب متعددة من سير عمل التطوير. على سبيل المثال، يستخدم روبوت WorkerB الخاص بـ LinearB الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام مثل تنبيهات الأداء، وإشعارات مراجعة التعليمات البرمجية، وغيرها من المهام المتكررة، مما يقلل من الضغط الفكري ويحسن الكفاءة.

4. الذكاء الاصطناعي في الأمان

تستكشف LinearB دمج الذكاء الاصطناعي في تدابير الأمان، مما يعزز القدرة على التعرف على التهديدات الأمنية والاستجابة لها بشكل أكثر فعالية. يتضمن ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة الاستجابة للحوادث الأمنية وتحسين الوضع الأمني العام.

5. الذكاء الاصطناعي للإنتاجية المطورين

تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي لتعزيز إنتاجية المطورين من خلال أتمتة مراجعات الكود وغيرها من المهام الروتينية. يساعد ذلك المطورين على التركيز على الجوانب الأكثر تعقيدًا وإبداعًا في عملهم، وبالتالي تحسين الكفاءة والإنتاجية بشكل عام.

6. ميزات الذكاء الاصطناعي التجريبية

تقوم LinearB بتطوير ميزات ذكاء اصطناعي تجريبية مثل معالجة اللغة الطبيعية للاستعلامات داخل التطبيق وتوليد قواعد لعمليات Git. هذه الميزات حاليًا في إصدار بيتا الخاصة ومن المتوقع أن يتم إصدارها للعملاء قريبًا.

ما هو الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه LinearB؟ Chat GPT، إلخ

1. دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي

قامت LinearB بدمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل GitHub Copilot، وAmazon CodeWhisperer، وTabnine في منصتها. تساعد هذه الأدوات في توليد التعليمات البرمجية وتستخدم لتصنيف طلبات السحب (PRs) التي تحتوي على التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. يتيح ذلك للفرق تتبع ومقارنة المقاييس لتعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي مقابل التعليمات البرمجية المكتوبة بواسطة البشر، مما يوفر رؤى حول تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على عمليات تطوير البرمجيات.

2. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تقوم LinearB بتطوير ميزات تجريبية تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للاستعلامات داخل التطبيق. يتيح ذلك للمستخدمين طرح أسئلة محددة حول مقاييس تطويرهم والحصول على إجابات دقيقة. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين الاستفسار عن وقت الدورة لفريق معين والحصول على استجابات دقيقة بناءً على البيانات التي تجمعها المنصة.

3. مقاييس ورؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليلات متقدمة ورؤى حول دورة تسليم البرمجيات. يتضمن ذلك قدرات تنبؤية والقدرة على توليد قواعد لعمليات Git. تساعد هذه الرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي الفرق على تحديد الاختناقات، وتحسين سير العمل، واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات لتحسين الكفاءة العامة.

4. أتمتة سير العمل

تستخدم LinearB الذكاء الاصطناعي لأتمتة جوانب متعددة من سير عمل التطوير. على سبيل المثال، يستخدم روبوت WorkerB الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام مثل تنبيهات الأداء، وإشعارات مراجعة التعليمات البرمجية، وغيرها من المهام المتكررة، مما يساعد على تقليل الضغط العقلي وتحسين الكفاءة.

5. الذكاء الاصطناعي في الأمان

تستكشف LinearB دمج الذكاء الاصطناعي في تدابير الأمان، مما يعزز القدرة على التعرف على التهديدات الأمنية والرد عليها بشكل أكثر فعالية. يتضمن ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة الاستجابة للحوادث الأمنية وتحسين الوضع الأمني العام.

6. قياس تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي

طورت LinearB حلاً لقياس تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على تسليم البرمجيات. يتضمن ذلك تصنيف الطلبات تلقائيًا التي تحتوي على تعليمات برمجية مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي ومقارنة مقاييس النجاح مع تلك التي تنتج من غير الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الميزة قادة الهندسة في فهم العائد على استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن المزيد من تبني الذكاء الاصطناعي.

هل تعتبر LinearB شركة ويب 3؟

غير متوفر.

هل هناك أي مكونات ويب 3؟

غير متوفر.