Az AI már egy ideje a legígéretesebb forradalmi technológia, és alkalmazása hamarosan mindenütt elterjedt lesz az iparban.
A PwC globális mesterséges intelligencia tanulmánya ezt megerősíti: az AI várhatóan 15,7 billió dollárral járul hozzá a globális gazdasághoz 2030-ban.
A mesterséges intelligencia gyakorlatilag minden iparágban a változások legfőbb forrása lesz. Folyamatosan fejlődni fog, és megoldja a hatékonyság, a pontosság és a termelékenység terén fennálló hiányosságokat.
A szoftverfejlesztő csapatok is kihasználhatják az AI-alapú eszközöket, hogy termelékenyebbé és hatékonyabbá váljanak.
Az AI automatizálhatja az ismétlődő feladatokat, mint például a kódgenerálás, tesztelés és hibakeresés a gyakori funkciók esetében. Ezáltal a fejlesztőknek több idejük marad a problémamegoldás kreatív aspektusaira és innovatív megoldások kidolgozására.
Az AI nagy kódbázisokat is elemezhet, hogy azonosítsa a potenciális hibákat, biztonsági problémákat vagy fejlesztendő területeket, ezzel értékes időt és erőfeszítést takarítva meg a fejlesztőknek. Olvassa el a cikket, hogy több felhasználási esetet és példát ismerjen meg arra vonatkozóan, hogyan segíthet az AI a szoftverfejlesztésben.
Az AI megértése a szoftverfejlesztésben
Nem, az AI nem fogja felváltani a szoftverfejlesztőket! Nem is jelent megoldást minden létező szoftverfejlesztési kihívásra.
Ehelyett egy hatékony eszközként használják, amely alakítja a terület jövőjét. Azok a technológiai vezetők, akik elfogadják az AI kódolási eszközöket és a mélytanulást, javíthatják csapataik termelékenységét és hatékonyságát, ami versenyelőnyt jelent a folyamatosan fejlődő technológiai környezetben.
Az AI-rendszerek már a kezdeti tervezési fázistól kezdve segíthetik a csapatokat hatékony, fenntartható megoldások kidolgozásában. Mivel az AI-eszközök felgyorsítják a döntéshozatalt, a kódolást, a dokumentálást és a szállítást, a szoftverfejlesztés teljes életciklusa zökkenőmentesebbé válik.
A hibakeresés várhatóan elavul, mivel az AI segít azonosítani és elemezni a kódot, hogy a problémákat gyorsabban lehessen kijavítani. Ez gyorsabb funkcióbevezetéshez, gyorsabb hibajavításhoz és rugalmasabb fejlesztési ciklushoz vezet.
Az AI gyakorlati alkalmazásainak megértéséhez nézzük meg a szoftverfejlesztés trendjeit és felhasználási eseteit.
Hogyan használható az AI a szoftverfejlesztésben különböző felhasználási esetekben?
Az AI számos lehetőséget kínál a szoftverfejlesztés számára, de ezeknek az eszközöknek a hatékony használatához tudni kell, mikor és hogyan kell őket integrálni a munkafolyamatba. Vessünk egy pillantást az AI és a gépi tanulás legígéretesebb alkalmazásaira, amelyek meghatározzák a kódolási folyamat és a termékfejlesztés jövőjét.
1. Automatizált kódfelülvizsgálat és tesztelés
A minőségbiztosítás az AI előtti korszakban a gyakori kódfelülvizsgálatok és manuális ellenőrzések rendkívül repetitív folyamatára támaszkodott. Az AI hatékonyságot visz ebbe a folyamatba azáltal, hogy a tesztelési folyamat nagy részét automatizálja.
Például az AI-alapú kódfelülvizsgálati eszközök, mint a Codacy, kiválóan alkalmasak a kódminőség javítására és a fejlesztési folyamat racionalizálására. Integrálható olyan népszerű fejlesztési platformokkal, mint a GitHub, a GitLab és a Bitbucket.
Ezek az eszközök hatalmas kódadatokon képzett gépi tanulási algoritmusokat használnak a kódbázis elemzésére, hogy felismerjék a kódhibákat, a potenciális hibákat és a biztonsági réseket.
Lényegében az AI kiegészíti az emberi tesztelést, hogy a legátfogóbb lefedettséget érje el. A/B tesztelést is végezhet, összehasonlítva a programváltozatokat az optimális megoldás azonosítása érdekében.
2. Dokumentáció létrehozása
Készítsen egyértelmű dokumentációt, például vizuális jelentéseket, amelyek segítenek a fejlesztőknek a problémák pontos meghatározásában és a projekt életciklusa során a következetesség biztosításában.
Például a DocuWrite.ai egy AI-alapú eszköz, amely segít a fejlesztőknek gyorsan és egyszerűen átfogó API-dokumentációt generálni közvetlenül a kódbázisukból. Átvizsgálja a kódot a függvénydefiníciók, kódparancsok és adatstruktúrák szempontjából, majd az elemzés alapján API-dokumentációt generál, amely tartalmazza a világos leírásokat, kódpéldákat, paraméteradatok és visszatérési értékeket.
3. Debugger
A hibakeresők hatékony eszközök, amelyek lehetővé teszik a programozók számára, hogy kielemezzék és kijavítsák kódjukat, megszüntessék a hibákat és biztosítsák a program zökkenőmentes működését. Ugyanakkor időigényesek is lehetnek, különösen komplex kódbázisok esetében.
A SinCode mesterséges intelligencia eszköz segítségével elemezheti a kód végrehajtásának nyomait, és pontosan meghatározhatja, melyik sor okozza a váratlan viselkedést. Gépi tanulást használ, hogy összefüggésbe hozza a kódváltozásokat a későbbi hibákkal, segítve a fejlesztőket a kiváltó ok hatékonyabb megértésében, különösen az időszakos vagy nehezen reprodukálható hibák esetében.
4. Refaktorálás
A refaktorálással javíthatja a kód olvashatóságát, karbantarthatóságát és teljesítményét. A refaktorálás nem ad hozzá új funkciókat és nem változtatja meg a program működését. Célja, hogy a meglévő kódot tisztábbá, hatékonyabbá és hosszú távon könnyebben kezelhetővé tegye.
Szoftverfejlesztőként használhatja a Sourcery programot, amely elemzi a kódot, és a bevált gyakorlatok és általános minták alapján javaslatokat tesz a refaktorálásra. Meg tudja határozni azokat a területeket, ahol a kód duplikációja kiküszöbölhető, a funkciók egyszerűsíthetők, vagy a változónevek leíróbbá tehetők. A Sourcery egyértelmű magyarázatokat és kódpéldákat nyújt a fejlesztőknek a javasolt refaktorálásokhoz, lehetővé téve számukra a kód minőségének hatékony javítását.
5. A régi kódok karbantartása
A régi kódok karbantartása azt a folyamatos folyamatot jelenti, amelynek során a régebbi kódbázisok működőképesek és naprakészek maradnak. Ezek a kódbázisok elavult programozási nyelven íródhattak, elavult könyvtárakat használhatnak, vagy egyszerűen csak hiányzik belőlük a modern kódolási gyakorlatok által hangsúlyozott szervezettség és áttekinthetőség.
A régi kódok karbantartásához a szoftverfejlesztők használhatják a DeepCode-ot, egy mesterséges intelligenciával működő eszközt, amelyet a fejlesztőknek a régi kódbázisok karbantartásához és fejlesztéséhez terveztek. A DeepCode hatalmas kódadatokon képzett gépi tanulási modelleket használ, hogy elemezze a kódot a nyílt forráskódú kódokban előforduló kódhibák, hibaproblémák és sebezhetőségek szempontjából. Emellett kontextusinformációkat is nyújt minden egyes problémához, beleértve a kódhivatkozásokat és a lehetséges javításokat.
Például a Synk egy iparágban egyedülálló folyamatot alkalmaz a Snyk Code-ot működtető DeepCode AI tudásbázis létrehozásához. A szimbolikus és generatív mesterséges intelligencia, több gépi tanulási módszer és a Snyk biztonsági kutatóinak szakértelme kombinálásával biztosítják a magas szintű pontosságot hallucinációk nélkül.
6. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP) integráció
Az AI segítségével egyszerűen leírhatja, mit szeretne, hogy a program csináljon, és máris megírhatja a kódot! Az NLP eszközök áthidalják a szakadékot az emberi nyelv és a kód között. A fejlesztők ezeket az eszközöket felhasználva természetes nyelvi követelményeket funkcionális kóddá alakíthatnak, csökkentve ezzel a kézi kódolás szükségességét és a programozási nyelvek új fejlesztői számára a belépési korlátokat.
Például az NLP integráció lehetővé teheti, hogy leírjon egy kívánt funkciót, például egy bejelentkezési képernyőt, amelyhez felhasználónév és jelszó szükséges az azonosításhoz, és az eszköz lefordíthatja ezt a leírást a bejelentkezési képernyő létrehozásához szükséges megfelelő kódra.
A szoftverfejlesztők kihasználhatják a Microsoft Copilot (nem tévesztendő össze a GitHub Copilot-tal) előnyeit, egy mesterséges intelligenciával működő eszközt, amely integrálja a természetes nyelvfeldolgozást (NLP), hogy a fejlesztők legjobb írásbeli segítőjévé váljon. Megérti az Ön által írt kódot. Nem csak a sorokat és funkciókat elemzi, hanem megérti az Ön alkotása mögötti logikát és szándékot is.
Az eszköz NLP-képességeit felhasználva fordítja le magyarázatát világos, tömör és jól strukturált dokumentációvá. Tegyük fel, hogy a kód egy részét átalakítja, és biztosra akar menni, hogy minden sértetlen maradt.
A Copilot elemezheti a változtatásokat és előre jelezheti a lehetséges mellékhatásokat. A kód összefüggéseinek és függőségeinek ismeretét felhasználva kiemeli azokat a területeket, ahol nem várt következmények léphetnek fel.
7. Copilot eszközök
Az AI copilot eszközök intelligens kódolási asszisztensek. Olyanok, mintha lenne egy munkatársad, aki megérti a kódolási stílusodat, emlékszik a projekted kontextusára, és előre tudja jelezni, mire lehet szükséged a következő lépésben.
A Copilots elemzi a meglévő kódot, a projekt felépítését és a kódolási stílust, és a gépelés közben releváns kódrészleteket, függvényhívásokat és változóneveket javasol. Ez a kontextusérzékeny intelligencia jelentősen csökkenti a hibák és az ismétlődő kódolási feladatok esélyét.
Az ilyen eszközök megértik a kód célját, és olyan sorokat vagy akár kódblokkokat javasolnak, amelyek zökkenőmentesen illeszkednek a projektbe. Ez különösen hasznos lehet ismeretlen könyvtárakkal vagy keretrendszerekkel való munkavégzés során, mivel a copilot eszköz a kontextus megértése alapján javasolhatja a helyes szintaxist és használatot.
Néhány népszerű copilot eszköz, amelyet használhat:
- GitHub Copilot (OpenAI Codex alapú)
- USP: Zökkenőmentes integráció a GitHubbal, kontextusérzékeny kódkiegészítés és többnyelvű támogatás
- Vélemény: „A legtöbb esetben olyan kódot javasol, amit egyébként is le kellene írnom, ha a javaslat helytelen, akkor egyszerűen elkezdem begépelni, amit akarok, és általában elég gyorsan rájön.” – MasterEvanK, Reddit
- Tabnine
- USP: Személyre szabott kódjavaslatok a kódolási stílus és a projekt kontextusa alapján, offline funkcionalitás és integráció különböző IDE-kkel
- Vélemény: „Gyorsan alkalmazkodik a kódstílusomhoz és formátumomhoz, frissül, hogy alkalmazkodjon az általam definiált változókhoz és függvényekhez. Gyorsan extrapolálja a kód irányát, és kontextusfüggő javaslatokat kínál. Felgyorsította a fejlesztési időmet, és segített az új nyelvek elsajátításában. Az is tetszik, hogy minden IDE-vel kompatibilis” – David C, G2
- Codeium
- USP: A kód minőségére és karbantarthatóságára összpontosít; elemzi a kódot a lehetséges problémák felderítése érdekében, javaslatokat tesz a refaktorálási lehetőségekre, és automatikusan generál dokumentációt.
- Vélemény: „A Codeium nagyon könnyen használható és igazán hasznos javaslatokat ad. Mivel minden helyben történik, rendkívül gyors, még távoli munkavállalóként is alig észrevehető.”– Eric Y. , G2
8. Speciális AI-botok
Az AI-modellek és a gépi tanulási algoritmusok a szervezet specifikus adataival – kódtárak, verziókezelő rendszerek, tudásmenedzsment platformok stb. – taníthatók. Ön egyedi AI-botokat hozhat létre, amelyek megértik az Ön egyedi rendszerét.
Például az AI fejlesztők számára történő demokratizálásával olyan platformok, mint a ChatGPT Playground és a Hugging Face lebontják a belépési korlátokat. Ezek a platformok előre betanított AI modelleket és eszközöket kínálnak, amelyeket a fejlesztők felhasználhatnak saját modelleik építéséhez. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy túllépjenek az előre elkészített megoldásokon, és az AI funkciókat alkalmazásaik speciális igényeihez igazítsák.
Ezek a botok hozzáférhetnek a természetes nyelvű információkhoz és elemezhetik azokat. Az új alkalmazottak – és még a tapasztalt mérnökök is – kérdéseket tehetnek fel és értékes útmutatást kaphatnak.
Nincs ötlete a kóddal kapcsolatban? A bot elemezheti a kódbázist, és megoldásokat vagy releváns dokumentációt javasolhat. Termelési teljesítményproblémával küzd? A bot a megfelelő mérnökökhöz vagy erőforrásokhoz irányíthatja Önt a probléma megoldása érdekében.
A generatív AI-botok áthidalják az elavult dokumentáció és az elveszett intézményi tudás által hagyott tudáshiányt, hogy minden tapasztalati szintű mérnököknek segítsenek a rendszereikben való eligazodásban, a válaszok megtalálásában és a termelékenység növelésében.
Kína legnagyobb e-kereskedelmi vállalata, az Alibaba öt AI-alapú csevegőrobotot használ a Taobao-n történő ügyfélkapcsolatok kezelésére, amelyek az Alibaba online ügyfélszolgálatának mintegy 75%-át és a telefonos ügyfélszolgálatának 40%-át teszik ki. Az első eredmények azt mutatják, hogy a csevegőrobotok 25%-kal növelték az ügyfélelégedettséget, és évente több mint 150 millió dollárt takarítottak meg a vállalatnak.
Az Alibaba elismeri, hogy az AI, eredményei ellenére, nem helyettesítheti teljes mértékben az emberi ügyfélszolgálatot. Az egyszerű kérdésekre az AI könnyedén tud válaszolni a felhasználóknak.
Komplex helyzetekben, például vitás ügyekben azonban az AI automatizálja a manuális feladatokat (a fellebbezés/utalvány részleteinek összegyűjtése és előzetes megoldások felkínálása). Ezután az emberek áttekintik az AI megállapításait és a kiegészítő információkat, hogy meghozzák a végső döntést.
Az együttműködés optimalizálása érdekében az Alibaba folyamatosan fektet be a zökkenőmentes ember-gép interakcióba. AI-botjaik folyamatosan figyelemmel kísérik az interakciókat, azonosítva az ügyfelek problémáit és az AI-támogatás korlátait.
9. Prediktív elemzés és projektmenedzsment
A feladatok, erőforrások és szoros határidők közötti egyensúlyozás gyakran olyan, mint a kötéltánc. Ezért a stratégiai tervezés és a hibátlan végrehajtás rendkívül fontos. Szerencsére azonban az AI belép a projektmenedzsment színterére, és hatékony eszközöket kínál a munkafolyamatok racionalizálásához és a nyereség növeléséhez.
Az AI képes elemezni az erőforrás-elosztást és a korábbi projektadatokat, és kristálygömbként előre jelezheti a jövőbeli ütemterveket, erőforrásigényeket és lehetséges akadályokat. Ezekkel az információkkal felvértezve a projektmenedzserek megalapozott döntéseket hozhatnak, hatékonyan oszthatják el az erőforrásokat és proaktívan csökkenthetik a kockázatokat.
Például az Odin egy generatív AI-alapú vállalati termelékenységi eszköz, amely integrálódik a ClickUp-pal, és egyszerűsíti a projektben való együttműködést és az erőforrások kezelését.
Az AI képes azonosítani azokat a ismétlődő feladatokat, amelyek lelassítják a csapat munkáját. Ezen feladatok automatizálásával értékes időt szabadít fel a fejlesztők számára, hogy azokra a kódolási kezdeményezésekre koncentrálhassanak, amelyek a legfontosabbak.
Nézzük meg, hogyan változhat meg egy szoftverfejlesztő élete egy AI-alapú projektmenedzsment megoldás segítségével!
AI szoftver használata szoftverfejlesztéshez (ClickUp segítségével)
Az AI szoftverek egyre inkább megváltoztatják a szoftverfejlesztés szabályait, és az egyik olyan szoftver, amely all-in-one megoldást kínál a fejlesztőknek, a ClickUp!
Nézzük meg, hogyan javítja a ClickUp és saját fejlesztésű AI technológiája, a Clickup Brain a szoftverfejlesztő csapatok képességeit:
1. AI-alapú központosított platform
A ClickUp szoftverfejlesztő csapatok projektmenedzsment platformja számos innovatív eszközt kínál a fejlesztés hatékonyságának növelésére:
- Dolgozzon zökkenőmentesen együtt csapatával útitervek, sprintek és backlogok segítségével – mindezt egyetlen, intuitív platformon belül.
- A ClickUp Dashboards a központi jelentési központja, amely teljes projektláthatóságot biztosít.
- A ClickUp Sprints automatizált prioritáskezeléssel és feladatkezeléssel segíti a munkafolyamatot. Könnyedén figyelemmel kísérheti az előrehaladást, és világos Burndown és Burnup diagramokkal láthatja a csapat eredményeit.
- A dinamikus ClickUp Gantt-diagramok szervezik a sprinteket, nyomon követik a mérföldköveket, és gyors frissítésekkel könnyedén alkalmazkodnak az akadályokhoz vagy a változó ütemtervekhez.
A ClickUp Brain-nel kombinálva a platform minden fejlesztő igényét kielégíti – a feladat-automatizálási funkcióktól, a kódminőség-ellenőrzésektől és a hibakeresési sablonoktól a praktikus AI-eszközökig.
A ClickUp Brain megkönnyíti a heti sprint frissítésekkel kapcsolatos munkát. Ez az intelligens asszisztens ennél is többet nyújt: jelentősen leegyszerűsítheti az egész szoftverfejlesztési folyamatot:
- Automatizált dokumentáció: Azonnali műszaki specifikációs dokumentumok létrehozása, ami értékes időt takarít meg Önnek.
- Gyorsabb kódfelülvizsgálat: Gyorsítsa fel a kódfelülvizsgálatot és tesztelést a gyors tesztesetek generálásával
- Hatékonyságnövelés: Szabadítson fel időt csapatának azzal, hogy az AI-eszközökkel elvégezteti a rutin feladatokat – frissítések generálása a standupokhoz, kommentek megválaszolása és jegyzetek összefoglalása – mindezt másodpercek alatt.
2. Automatizált hatékonyság a jobb projektfejlesztés érdekében
Növelje hatékonyságát és rangsorolja a fontos feladatokat a ClickUp Automations segítségével. Válasszon több mint 100 előre elkészített automatizálás közül, hogy egyszerűsítse a munkafolyamatokat, kezelje a rutin feladatokat és megkönnyítse a projektátmenetet.
A ClickUp Brain segítségével akár egyszerű angol nyelven is létrehozhat egyedi automatizálásokat.
Használja a ClickUp integrációkat a GitHub, GitLab és BitBucket külső eszközökkel való zökkenőmentes összekapcsoláshoz, és központosítsa a szoftverfejlesztést egyetlen platformon.
A ClickUp Forms segítségével összegyűjtheti a hibákat és a problémákat, majd azokat nyomon követhető feladatokká alakíthatja, amelyeket csapata prioritásként kezelhet. Emellett összekapcsolhatja a kapcsolódó problémákat, címkéket adhat hozzá, és egyéni mezők, állapotok és összesítések segítségével kezelheti a felhalmozódott feladatokat.
A fenti funkciók mellett használja a ClickUp szoftverprojekt-sablont, hogy jobban kezelhesse következő projektjét.
A szoftverprojektek gyorsan bonyolulttá válhatnak. De mi lenne, ha lenne egy módszer a folyamat egyszerűsítésére és a siker elérésére? Ez a sablon felkészít arra, hogy:
- Hozzon létre egy világos, végpontok közötti projektstruktúrát, biztosítva, hogy mindenki ugyanazon az oldalon álljon.
- Könnyedén nyomon követheti az előrehaladást, és biztosíthatja, hogy minden mérföldkő időben teljesüljön.
- Optimalizálja a csapattagok és az érdekelt felek közötti csapatmunkát egyedi állapotokkal, AI eszközökkel és rugalmas nézetekkel.
3. Előre elkészített sablonok a munkafolyamatok egyszerűsítéséhez
Használja a ClickUp Brain alkalmazást különböző szoftverfejlesztési projektek sablonjainak létrehozásához, vagy használja a szoftverfejlesztési sablonok könyvtárában található előre elkészített sablonokat. Egyszerűsítse és gyorsítsa fel a sprinttervezést, a sprinteseményeket, az agilis scrumot, az ütemterveket, a felhasználói történeteket, az alkalmazásfejlesztést és egyebeket.
ClickUp szoftverfejlesztési sablon
Például a ClickUp szoftverfejlesztési sablon egyszerűsíti a szoftverprojekt-menedzsmentet az elejétől a végéig – mindezt egy helyen.
Segítségre van szüksége a termék-, tervező-, mérnök-, minőségbiztosítási és DevOps-csapatok több eszközének kezelésében? Ez az all-in-one sablon mindent biztosít, amire a csapatának szüksége van ahhoz, hogy a ClickUp-ban azonnal munkába állhasson.
Használja a következőkre:
- Készítsen és tartson fenn egy világos termékfejlesztési tervet, biztosítva, hogy mindenki egyetértse a termék víziójával.
- A termékfunkciók hatékony megvalósítása egyszerűsített munkafolyamatokkal és rugalmas nézetekkel
- Az agilis módszerek (Scrum vagy Kanban) alkalmazásával egységes csapatként lehet megbirkózni a hibákkal és a fejlesztési kihívásokkal.
ClickUp szoftverváltozási napló sablon
És mi van, ha segítségre van szüksége a naplóváltozások benyújtásában és egy helyen történő rendszerezésében? A ClickUp szoftverváltozási napló sablonja leegyszerűsíti ezt a folyamatot, és teljes ellenőrzést biztosít Önnek azáltal, hogy központi hubot hoz létre az összes szoftveres tevékenységéhez.
Ez a következőket segíti elő a csapatának:
- Tartsanak pontos nyilvántartást minden szoftverváltozásról, biztosítva az átláthatóságot és a zökkenőmentes fejlesztési folyamatot egy táblázatszerű nézetben.
- Hozzon létre és rendeljen hozzá feladatokat az egyes változásokhoz, és kövesse nyomon a haladást valós időben egy áttekinthető ütemterv segítségével.
- Ötleteljen és finomítsa az ötleteket az érdekelt felekkel a beépített Docs és Whiteboards segítségével.
- A feladatok kategorizálása a könnyű nyomon követés és a haladás vizualizálása érdekében a Scrum vagy a ClickUp Kanban View egyértelmű szervezésével
- Automatizálja az értesítéseket, hogy minden lépésről naprakész legyen a változási folyamat során, így kiküszöbölve a kommunikációs hiányosságokat.
- A ClickUp Chat View vagy a Google Workspace vagy Zoom integrációk segítségével zökkenőmentesen megbeszélhetik az előrehaladást és megoldhatják a problémákat a megbeszéléseken.
- Figyelje és elemezze a feladatokat a szűk keresztmetszetek azonosítása és a csapat általános termelékenységének maximalizálása érdekében egy irányítópult segítségével.
Az AI jövője a szoftverfejlesztésben (és a ClickUp-ban)
Az AI a szoftverfejlesztők hatékony együttműködő partnere lesz, nem pedig versenytársa. Míg az AI kiválóan alkalmas feladatok automatizálására és a kódolás ismétlődő aspektusainak kezelésére, az emberi érintés továbbra is pótolhatatlan a tervezés, a kreatív problémamegoldás és az etikai döntéshozatal terén.
Az AI jövője a szoftverfejlesztésben fényes. Egyszerűsíti a munkafolyamatokat, javítja a szoftverek minőségét és kivételes felhasználói élményt nyújt.
Nem tudja, hol kezdje? Fokozza szoftverfejlesztő csapatának szuperképességeit AI-alapú eszközökkel és projektmenedzsment szoftverekkel, mint például a ClickUp.
Regisztráljon még ma a ClickUp-ra!