LinkedIn kod incelemesini eylemcilere açıyor, Copilot Slack'ten kod isteği çıkarıyor
LinkedIn çoklu eylemcilerle kod isteği inceliyor, Copilot Slack'ten değişiklik yapıyor. Panasonic filo arızalarını günlük tararken AWS'nin veri hattı örneği, üretimde eylemci yerine gözden geçirilmiş belirlenimci kod çalıştırıyor.
Yapay Zekâ··Akşam
LinkedIn inceleme yükünü birkaç eylemciye bölüyor
LinkedIn, her kod isteğini tek bir hazır inceleyiciye bırakmak yerine farklı model ve akıl yürütme biçimleri kullanan birkaç eylemciden geçiriyor. Eylemciler birbirinin bulgularını da denetliyor. Şirketin 1.727 kod isteğindeki 5.230 yorumu kapsayan değerlendirmesinde önerilerin yüzde 63,9'u uygulandı; kabul oranı eşzamanlılık hatalarında yüzde 100, güvenlik düzeltmelerinde yüzde 40,6 oldu. Kubernetes üzerinde çalışan olay güdümlü kuyruklar, kurum ilkeleriyle depoya özgü kuralları ayrı uyguluyor.[1]
Copilot sohbetten kod isteğine ilerliyor
GitHub'ın herkese açık önizlemesinde Copilot Business ve Enterprise kullanıcıları Slack'te @GitHub etiketiyle bir eylemci oturumu başlatabiliyor. Eylemci kod ve depo etkinliği sorularını yanıtlıyor, sorunları sınıflandırıyor, hataları güvenli bir bulut alanında inceliyor, değişiklik yapıp kod isteği açabiliyor. Oturum ekipçe paylaşılıyor; mevcut GitHub yetkileri geçerli kalıyor ve depo yöneticisi eylemcinin kod isteği birleştirilmeden önce ek onay isteyebiliyor.[2]
Üretim sınırı filo tanısıyla veri hattında farklı çiziliyor
Panasonic Avionics ile AWS'nin çok eylemcili akışı, uçak içi eğlence ve bağlantı arızaları için etkin filoyu kapsayan günlük tanı raporu üretiyor. AWS, hedeflenen kullanımlarda yüzde 20 ile yüzde 40 arasında verim artışı bildiriyor; ölçüm şirkete ait. AWS'nin ayrı veri operasyonları örneğinde ise alt eylemciler şema, kalite denetimi ve dönüşüm kodunu kurulum sırasında hazırlıyor. Çıktı gözden geçirilip yayına alındıktan sonra çalışan hatta eylemci değil belirlenimci kod kalıyor.[3], [4]
