Żądanie pull request miało być tylko kilkoma wierszami kodu łączącego API i szybkim testem, wykonanym przed kolacją. Zamiast tego jest godzina 23:47, a kompilacja kończy się niepowodzeniem z powodów ukrytych gdzieś w starszej wersji modułu, którego nikt nie dotykał od lat. Najnowszy inżynier po cichu wyszukuje w Google skróty, których nie nauczono go podczas wdrażania.
Ta powtarzalna praca i wiedza plemienna uwięziona w starych repozytoriach często wyczerpują Teams.
Amazon Q Developer został stworzony, aby rozwiązywać takie problemy. Rozumie on bazę kodu, usługi i kontekst, dzięki czemu pisanie kodu przypomina kontynuację rozmowy, w której już uczestniczysz.
W tym artykule omówimy, w jaki sposób Amazon Q pomaga w generowaniu kodu, kluczowe funkcje, z których korzystają programiści, oraz zespoły, dla których rozwiązanie to sprawdza się najlepiej.
Dodatkowo omówimy również, co się dzieje, gdy samo generowanie kodu nie wystarcza i dlaczego niektóre zespoły decydują się na bardziej zakończone systemy, takie jak ClickUp. 🤩
Czym jest Amazon Q Developer?
Amazon Q Developer to generatywny asystent AI firmy AWS, stworzony, aby pomagać programistom i specjalistom IT w tworzeniu, obsłudze, zarządzaniu i optymalizacji aplikacji w Amazon Web Services.
Zapewnia wsparcie oparte na AI bezpośrednio w narzędziach programistycznych , takich jak środowiska IDE (VS Code, JetBrains, Visual Studio), wiersz poleceń, konsola AWS, a nawet aplikacje do czatu, takie jak Slack i Microsoft Teams.
W swej istocie jest to oparty na AI współpracownik, który rozumie pytania w języku naturalnym dotyczące kodu, architektury, struktury projektu i najlepszych praktyk, dostarczając trafne i praktyczne odpowiedzi. Dzięki oparciu na Amazon Bedrock, generatywnej platformie AWS opartej na AI, posiada dogłębną wiedzę na temat zasobów AWS i rzeczywistych cykli pracy programistycznych.
🔍 Czy wiesz, że... „Kryzys oprogramowania ” z lat 60. odnosi się do niemożności nadążania rozwoju oprogramowania za szybkim postępem sprzętowym, co było wynikiem kosztownych, opóźnionych, zawodnych i złożonych projektów. Termin ten, ukuty podczas konferencji NATO w 1968 r., podkreślał porażkę np. systemu IBM OS/360, co doprowadziło do powstania inżynierii oprogramowania.
Jak rozpocząć pracę z Amazon Q Developer
Oto jasny, krok po kroku opis tego, jak rozpocząć pracę z Amazon Q Developer bez zmiany sposobu pracy lub nauki nowego cyklu pracy. 👇
Krok 1: Wybierz miejsce, w którym chcesz korzystać z Amazon Q Developer
Amazon Q Developer działa w wielu środowiskach, więc możesz zacząć od tego, które najbardziej Ci odpowiada.
Można go używać w:
- Środowiska IDE: JetBrains (IntelliJ IDEA i inne), VS Code, Visual Studio, Eclipse
- Wiersz komend: macOS, Linux (AppImage/Ubuntu), Windows
- Konsola zarządzania AWS: bezpośrednio w ramach konta AWS
- GitLab Duo z Amazon Q: podgląd dla użytkowników samodzielnie zarządzających GitLab Ultimate
- Doświadczenie programisty Amazon Q: do zadań związanych z transformacją i modernizacją
Jeśli już piszesz kod w środowisku IDE lub terminalu, to jest to najszybszy sposób, aby zacząć.
Krok 2: Zainstaluj Amazon Q Developer
Instalacja zajmuje tylko kilka minut.
➡️ Dla środowisk IDE:
- Pobierz wtyczkę Amazon Q Developer dla swojego redaktora.
- Wsparcie dla środowisk IDE obejmuje JetBrains, VS Code, Visual Studio i Eclipse.
➡️ Dla wiersza komend:
- Pobierz Amazon Q Developer CLI dla swojego systemu operacyjnego.
- Działa na systemach macOS, Linux i Windows.
Po zainstalowaniu Amazon Q staje się częścią redaktora lub terminala, nie jest potrzebna żadna oddzielna aplikacja.
🔍 Czy wiesz, że... Perfekcjonizm jest istotnym czynnikiem powodującym wypalenie zawodowe w branży tworzenia oprogramowania, często podsycanym przez binarną naturę kodu: albo działa, albo nie. Ta rzeczywistość typu „wszystko albo nic”, w połączeniu z subiektywnością, często wpędza programistów w cykl niekończącej się refaktoryzacji i zwątpienia.
Krok 3: Uwierzytelnij swoje konto
Po instalacji należy się zalogować, aby Amazon Q mógł spersonalizować odpowiedzi i uzyskać dostęp do kontekstu AWS.
Możesz uwierzytelnić się za pomocą:
- AWS Builder ID, idealny dla osób indywidualnych i szybkich ustawień
- Centrum tożsamości IAM jest najlepszym rozwiązaniem dla zespołów i środowisk Enterprise.
Ten krok bezpiecznie tworzy połączenie między Amazon Q a Twoim środowiskiem AWS.
Krok 4: Zacznij korzystać z Amazon Q Developer
Po uwierzytelnieniu możesz od razu rozpocząć pracę.
W środowiskach IDE Amazon Q Developer pojawia się bezpośrednio na pasku aktywności lub jako dedykowane okno narzędziowe, w zależności od używanego redaktora. Możesz rozmawiać z nim podczas pracy, generować nowy kod, refaktoryzować istniejącą logikę lub zadawać pytania dotyczące projektu, konkretnych błędów lub usług AWS.
W wierszu komend Amazon Q Developer jest dostępny bezpośrednio w terminalu. Można go wywołać bezpośrednio, aby generować fragmenty kodu, uzyskać wyjaśnienia lub poprosić o sugestie podczas przeglądu kodu, a wszystko to bez opuszczania CLI lub przerywania cyklu pracy.
🔍 Czy wiesz, że... ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), zaprezentowany w 1946 roku, ważył ponad 27 ton i zawierał 18 000 lamp elektronowych. Zamiast wpisywać kod, jak robimy to dzisiaj, pierwsi programiści musieli podłączać i odłączać kable oraz ustawiać przełączniki, aby uruchomić obliczenia, co znacznie różniło się od współczesnych środowisk IDE.
Krok 5: Użyj Amazon Q Developer w konsoli AWS (opcjonalnie)
Jeśli poświęcasz więcej czasu na zarządzanie infrastrukturą niż na pisanie kodu, konsola jest doskonałym punktem wyjścia.
- Zaloguj się do konsoli zarządzania AWS (lub utwórz bezpłatne konto AWS).
- Wybierz ikonę Amazon Q z paska bocznego strony głównej konsoli.
- Zadawaj pytania dotyczące usług AWS, konfiguracji lub najlepszych praktyk.
W konsoli Amazon Q może również:
- Pomóż rozwiązywać problemy sieciowe za pomocą narzędzia VPC Reachability Analyzer.
- Zalecaj odpowiednie typy instancji Amazon EC2 w oparciu o obciążenie pracą i kontekst użytkowania.
Dzięki temu decyzje dotyczące architektury i operacyjne są szybsze i łatwiejsze.
Najważniejsze funkcje Amazon Q dla programistów związane z generowaniem kodu
Amazon Q Developer koncentruje się na przyspieszeniu codziennej pracy programistycznej poprzez wbudowanie sztucznej inteligencji bezpośrednio w proces rozwoju. Oto kilka podstawowych funkcji tego agenta AI do kodowania:
Sugestie kodu wbudowanego i autouzupełnianie
Amazon Q Developer zapewnia sugestie kodu w czasie rzeczywistym podczas pisania, pomagając w szybszym pisaniu kodu bez zakłócania procesu kodowania. Po zainstalowaniu rozszerzenia Amazon Q sugestie te są domyślnie włączone — wystarczy zacząć pisać kod lub komentarze, a Q zacznie odpowiadać.
Podczas wpisywania Amazon Q sprawdza:
- Twoja aktualna linia kodu lub komentarz
- Wcześniej napisany kod w tym samym pliku
- Nazwy plików, zmienne, stałe i funkcje, które są już zdefiniowane
- Usługi AWS, istniejące bazy kodu, zestawy SDK i biblioteki, z których korzystasz
W oparciu o ten kontekst serwis dostarcza sugestie, które mogą mieć zakres:
- Pojedyncza linia kodu
- Zakończone wyrażenie lub blok
- Cała funkcja z obsługą błędów i komentarzami
W redaktorze pojawią się dokładne sugestie, które można natychmiast zaakceptować za pomocą klawiatury. Jeśli sugestia nie jest zgodna z oczekiwaniami, można kontynuować pisanie.
Z czasem sugestie te można dostosować do wewnętrznych bibliotek zespołu, zastrzeżonej logiki i preferowanego stylu kodowania. Autouzupełnianie wydaje się mniej ogólne i bardziej dostosowane do rzeczywistego działania bazy kodu, co zwiększa wydajność programistów.
🧠 Ciekawostka: W 1953 roku John W. Backus i jego zespół w IBM opracowali Speedcoding (lub Speedcode), aby złagodzić ogromne trudności związane z programowaniem komputera IBM 701 przy użyciu surowego kodu maszynowego. Ta sprzeczność między łatwością programowania a wydajnością jest jednym z najwcześniejszych udokumentowanych impulsów do automatyzacji kodowania.
Tłumaczenie języka naturalnego na kod
Amazon Q Developer pozwala również pisać kod przy użyciu prostego języka angielskiego. Zamiast zaczynać od pustego pliku lub szukać przykładów, możesz opisać, co chcesz zbudować, a Q przetłumaczy tę intencję na działający kod.
Możesz wykonywać takie czynności, jak:
- Opisz funkcjonalność w komentarzu, a otrzymasz pełną funkcję.
- Poproś Q o utworzenie interfejsów API, procedur obsługi Lambda lub logiki konfiguracyjnej w prostym języku.
- Wyjaśnij, co chcesz osiągnąć, a nie jak to napisać linia po linii.
Na przykład, możesz napisać komentarz typu „Utwórz zasób S3 i przechowuj pliki przesłane przez użytkowników”, a Amazon Q może wygenerować wymagany kod, importy i wywołania AWS SDK na podstawie tego opisu.
To podejście oparte na języku naturalnym sprawdza się również w przypadku bardziej ustrukturyzowanych zadań:
- Tłumaczenie definicji infrastruktury między formatami (np. konwersja jednej struktury IaC na inną za pomocą CLI)
- Generowanie kodu szablonowego dla aplikacji bezserwerowych
- Tworzenie logiki ustawień, uprawnień i definicji zasobów na podstawie krótkiej podpowiedzi
Niestandardowe dostosowanie kodu do Twojej bazy kodu
Domyślnie narzędzia AI dostarczają ogólnych sugestii. Jednak Amazon Q Developer idzie o krok dalej, umożliwiając dostosowanie generowania kodu i odpowiedzi na czacie przy użyciu własnej prywatnej bazy kodu. Oznacza to, że Q wie, jak pisać kod i uczy się, w jaki sposób Twój zespół pisze kod.
Dostosowywanie kodu jest dostępne w ramach poziomu Amazon Q Developer Pro i jest konfigurowane przez administratora.
Proces przebiega według jasnego przepływu:
- Połącz swoje repozytoria kodu: administrator bezpiecznie przeprowadza połączenie repozytorii z GitHub, GitLab, Bitbucket lub Amazon S3.
- Twórz dostosowania: Amazon Q analizuje kod i tworzy niestandardowy model. Ocena skuteczności pokazuje, jak skuteczne może być dostosowanie.
- Aktywacja i kontrola dostępu: Dostosowanie jest aktywowane i udostępniane określonym użytkownikom lub Teams.
- Korzystaj z niego w IDE: programiści wybierają niestandardowy profil w obsługiwanych środowiskach IDE, takich jak VS Code lub JetBrains, i natychmiast zaczynają otrzymywać dostosowane sugestie i odpowiedzi na czacie.
Model jest okresowo aktualizowany, aby odzwierciedlać zmiany w bazie kodu, dzięki czemu rekomendacje pozostają aktualne wraz z ewolucją systemu.
❗️ Uwaga: Cały kod używany do dostosowywania pozostaje prywatny dla Twojej organizacji. Nie jest on używany do szkolenia modeli podstawowych AWS, a niestandardowe sugestie mają tylko widoczność dla autoryzowanych programistów w ramach Twojego konta.
Możliwości agentyczne dla złożonych zadań
Amazon Q Developer nie ogranicza się do sugerowania kodu lub odpowiadania na pytania. Może również pełnić rolę agenta, co oznacza, że może planować, rozumować i wykonywać złożone, wieloetapowe zadania w Twoim imieniu przy minimalnej wymianie informacji.
Opisujesz cel w języku naturalnym, a Amazon Q ustala, jak go osiągnąć. Rozłada żądanie na logiczne kroki, decyduje, jakich narzędzi użyć, wykonuje działania i powtarza proces, aż zadanie zostanie zakończone.
Obejmuje on specjalnie zaprojektowane agenty, z których każdy koncentruje się na konkretnej części cyklu życia oprogramowania. Oto kilka z nich, które pomogą Ci efektywnie wykorzystać AI w tworzeniu oprogramowania:
1. Agent programistyczny (/dev)
Kiedy jesteś gotowy do stworzenia nowej funkcji lub naprawienia błędu, to właśnie do tego agenta zwracasz się w pierwszej kolejności. Pomaga on wdrażać funkcje lub naprawiać błędy w wielu plikach. Opisujesz zmianę prostym językiem, a agent analizuje istniejącą bazę kodu, tworzy plan krok po kroku i pokazuje, co zamierza zmodyfikować.
Jest to szczególnie przydatne w przypadku zmian obejmujących wiele warstw, takich jak wspólna aktualizacja interfejsów API, logiki biznesowej i konfiguracji.
🧠 Ciekawostka: Kultowy program „Hello, World!” stał się sławny w latach 70. jako standardowy pierwszy program dla początkujących, umacniając swoją pozycję w kulturze programowania dzięki pracy Briana Kernighana w Bell Laboratories.
2. Agent testujący (/test)
Po wdrożeniu kodu kolejnym oczywistym krokiem jest testowanie, którym zajmuje się agent, koncentrując się na poprawie pokrycia testowego. Identyfikuje on elementy wymagające przetestowania, generuje testy jednostkowe (w tym przypadki skrajne i scenariusze awarii), tworzy makiety w razie potrzeby i uruchamia testy w środowisku IDE.
3. Agent przeglądający (/review)
Zanim cokolwiek zostanie scalone, warto skorzystać z pomocy drugiej osoby. W tym miejscu do akcji wkracza agent przeglądający. Działa on jako automatyczny recenzent kodu, skanując kod pod kątem zagrożeń bezpieczeństwa, problemów związanych z jakością i naruszeń najlepszych praktyk, takich jak ujawnione dane uwierzytelniające, niebezpieczne zapytania lub słabe obsługiwanie błędów.
4. Agent dokumentacji (/doc)
A kiedy wszystko jest już gotowe do wysyłki, dokumentacja często staje się problemem ostatniej chwili. Agent dokumentacji zajmuje się tym, generując lub aktualizując dokumentację projektu poprzez analizę bazy kodu.
Może tworzyć lub odświeżać pliki README, wyjaśniać interfejsy API i dokumentować kluczowe komponenty, dzięki czemu nie musisz pisać wszystkiego ręcznie.
Przykłady zastosowań Amazon Q dla zespołów programistycznych
Od przyspieszenia rozwoju funkcji po uproszczenie natywnych dla chmury cykli pracy — Amazon Q Developer jest przeznaczony dla zespołów tworzących i utrzymujących aplikacje w AWS.
Te przykłady pokazują, gdzie najlepiej sprawdza się to w prawdziwych cyklach pracy inżynieryjnej, jak zespoły wykorzystują to poza podstawowymi sugestiami kodu i jak korzystanie z tych praktyk wspomaganych przez AI może pomóc Ci stać się lepszym programistą.
Generuj testy jednostkowe dla istniejących projektów
Dzięki Amazon Q Developer pisanie testów jednostkowych przestaje być powolnym, ręcznym zadaniem i staje się częścią codziennego cyklu pracy. Zamiast ręcznie tworzyć przypadki testowe, uruchamiasz agenta testów jednostkowych za pomocą prostej podpowiedzi /test w swoim IDE.
📌 Jak to działa w praktyce:
Możesz zaznaczyć funkcję lub uruchomić /test bezpośrednio na czacie Amazon Q. Q analizuje bazę kodu, rozumie jej kontekst i automatycznie generuje odpowiednie testy jednostkowe. Obejmuje to typowe ścieżki, skrajne przypadki i scenariusze błędów, które łatwo przeoczyć.
⚡️ Co sprawia, że jest to przydatne:
- Generuje pliki testowe lub dodaje je do istniejących
- Tworzy makiety i obsługuje wyjątki
- Zwiększa zasięg bez powtarzalnych zadań
Zanim cokolwiek zostanie dodane, Amazon Q prosi o Twoją zgodę. Sprawdzasz zmiany, akceptujesz te, które chcesz, i zachowujesz pełną kontrolę.
W wyniku uzyskuje się szybsze pokrycie testowe, bardziej niezawodny kod i więcej czasu poświęconego na tworzenie funkcji zamiast pisania powtarzalnych testów.
Przeprojektuj i zoptymalizuj starszą wersję kodu
Starsza wersja kodu często spowalnia pracę zespołów ze względu na złożoną logikę, przestarzałe wzorce i ryzykowne zmiany. Amazon Q Developer pomaga bezpiecznie to uporządkować bezpośrednio w środowisku IDE.
📌 Jak refaktoryzować za pomocą Amazon Q:
Otwórz plik, zaznacz kod, który chcesz ulepszyć, i poproś Amazon Q o jego refaktoryzację lub optymalizację, używając prostej podpowiedzi, takiej jak „uprość tę logikę” lub „zoptymalizuj pod kątem wydajności”.
Amazon Q najpierw przedstawia jasny, krok po kroku plan wyjaśniający:
- Co się zmieni
- Dlaczego zmiana jest potrzebna
- W jaki sposób poprawia czytelność, wydajność lub łatwość konserwacji?
Możesz zadawać pytania, udoskonalać podejście lub całkowicie zrezygnować. Po zatwierdzeniu zaktualizowany kod można wstawić jednym kliknięciem. W wielu przypadkach Q aktualizuje lub generuje również testy, dzięki czemu można natychmiast zweryfikować zmiany.
Przyspiesz wdrażanie nowych programistów
Wdrażanie nowych pracowników zazwyczaj wiąże się z przeglądaniem nieznanego kodu, nieaktualnych dokumentów i mnóstwem pytań. Amazon Q Developer przyspiesza ten proces, działając jak wbudowany przewodnik w środowisku IDE.
📌 Oto, w jaki sposób pomaga:
- Szybsze zrozumienie bazy kodu: nowi programiści mogą poprosić Amazon Q o wyjaśnienie plików, funkcji lub cykli pracy i uzyskać odpowiedzi bezpośrednio powiązane z rzeczywistym kodem.
- Automatyczne uzupełnianie braków w dokumentacji: Korzystając z agenta /doc, Q może generować pliki README lub dokumentację na poziomie folderów poprzez analizę repozytorium. Pomaga to nowym pracownikom szybko zrozumieć architekturę, przepływ danych i kluczowe komponenty.
- Naucz się standardów poprzez praktykę: Amazon Q generuje kod zgodny z istniejącymi wzorcami i bibliotekami wewnętrznymi, pomagając nowym programistom pisać poprawny kod od samego początku.
📖 Przeczytaj również: Szablony tworzenia oprogramowania
Najlepsze praktyki dotyczące generowania kodu przez programistów Amazon Q
Amazon Q Developer działa najlepiej, gdy traktujesz go jak inteligentnego programistę pracującego w parze. Oto kilka praktyk, które pomogą Ci uzyskać dokładne, użyteczne wyniki, jednocześnie zachowując kontrolę nad bazą kodu.
- Zacznij od istniejącej struktury: Dodaj importy, definicje klas lub szkielety funkcji, zanim poprosisz Q o wygenerowanie logiki, aby zrozumiał zakres i intencję.
- Utrzymuj porządek w plikach: podziel niepowiązane logiki na oddzielne pliki lub moduły, aby uniknąć dezorientacji modelu w wyniku mieszania kontekstów.
- Wykorzystaj czat do złożonych zadań: przejdź od sugestii wbudowanych w tekst do panelu czatu, gdy zadanie wymaga wyjaśnienia, iteracji lub krok po kroku uzasadnienia.
- Bądź konkretny: dokonaj wzmianki o języku, frameworku, wersji i oczekiwanym wyniku zamiast zadawać ogólne pytania.
- Dodaj prawdziwe dane wejściowe: wklej odpowiednie fragmenty kodu, komunikaty o błędach lub próbki danych, aby Q mogło przeanalizować rzeczywisty problem.
- Przed zaakceptowaniem przeczytaj: Sprawdź wygenerowany kod pod kątem poprawności, problemów bezpieczeństwa i zgodności z celami projektu.
Ograniczenia Amazon Q Developer
Amazon Q Developer jest potężnym narzędziem, ale nawet najlepsze redaktory kodu mają swoje ograniczenia. Należy pamiętać o limitach narzędzia, ograniczeniach technicznych i operacyjnych, aby realistycznie planować jego wykorzystanie i uniknąć niespodzianek w miarę wzrostu skali wdrożenia.
- Miesięczny limit transformacji kodu: ogranicza automatyzację transformacji kodu do 4000 linii kodu miesięcznie w warstwie Pro, agregowanych na poziomie konta.
- Limit cykle pracy sterowane przez agentów: Zezwala na tylko 30 wywołań agentów miesięcznie w środowiskach IDE i Amazon CodeCatalyst dla agentów programistycznych.
- Ograniczaj podsumowania pull requestów: generuj do 20 podsumowań pull requestów miesięcznie w CodeCatalyst.
- Zmniejsz obciążenie w bezpłatnych warstwach: stosuje niższe limity dla użytkowników AWS Builder ID i IAM w porównaniu z użytkownikami warstwy Pro.
- Egzekwuj limity rozmiaru podpowiedzi: akceptuje maksymalnie 4000 znaków na podpowiedź czatu, co może ograniczyć bardzo duże lub złożone żądania.
- Wymaga weryfikacji przez człowieka: czasami generuje niekompletny lub nieprawidłowy kod, co sprawia, że przegląd przez programistę jest obowiązkowy.
- Ogranicz zaawansowane cykle pracy: utrudnia automatyzację dużych ilości danych lub wysoce specjalistycznych zadań bez wsparcia na poziomie Enterprise.
📮 ClickUp Insight: 12% respondentów twierdzi, że agenci AI są trudni do ustawienia lub połączenia z ich narzędziami, a kolejne 13% twierdzi, że wykonanie prostych zadań za pomocą agentów wymaga zbyt wielu kroków.
Dane muszą być wprowadzane ręcznie, uprawnienia muszą być ponownie definiowane, a każdy cykl pracy zależy od łańcucha integracji, który z czasem może ulec przerwaniu lub zmianie.
Dobra wiadomość? Nie musisz „połączać” superagentów ClickUp z zadaniami, dokumentami, czatami ani spotkaniami. Są oni natywnie osadzeni w Twoim obszarze roboczym ClickUp i korzystają z tych samych obiektów, uprawnień i cykli pracy, co każdy inny współpracownik.
Ponieważ integracje, kontrole dostępu i kontekst są domyślnie dziedziczone z obszaru roboczego, agenci mogą natychmiast działać w różnych narzędziach bez konieczności stosowania niestandardowych połączeń. Nie musisz już konfigurować agentów od podstaw!
Alternatywa dla Amazon Q Developer
Amazon Q Developer sprawdza się dobrze, gdy głównym zapotrzebowaniem jest pomoc w zakresie kodu na poziomie IDE, zwłaszcza w ekosystemie AWS. Jednak wraz ze wzrostem zespołów wiele z nich napotyka na limity i zdaje sobie sprawę, że dostarczanie oprogramowania to znacznie więcej niż tylko pisanie kodu. Nowoczesne tworzenie oprogramowania wymaga systemu typu „wszystko w jednym”, który nie zmusza programistów do łączenia pięciu różnych narzędzi.
W tym miejscu pojawia się ClickUp for Software Teams, pierwsze na świecie zintegrowane środowisko pracy oparte na sztucznej inteligencji, które łączy planowanie, realizację, dokumentację, współpracę i kod w jednym miejscu. Obejmuje ono cały cykl życia oprogramowania (SDLC), a sztuczna inteligencja jest wbudowana bezpośrednio w każdą warstwę pracy, eliminując rozproszenie zadań.
Oznacza to, że ClickUp rozumie pełny kontekst projektu: na czym polega zadanie, dlaczego jest ważne, kto jest za nie odpowiedzialny, gdzie znajduje się w sprincie i jaka dokumentacja już istnieje.
Zobaczmy, w jaki sposób platforma wykracza poza pomoc na poziomie IDE, stając się prawdziwą alternatywą dla Amazon Q Developer! 💁
Odpowiadaj na pytania dotyczące pracy dzięki ClickUp Brain
Modele LLM doskonale rozumieją język. Jednak bez rzeczywistego kontekstu nadal opierają się na domysłach.
ClickUp Brain to kontekstowe narzędzie AI, które łączy wszystkie elementy w Twoim obszarze roboczym ClickUp. Łączy zadania ClickUp, dokumenty, rozmowy i historię projektów, dzięki czemu jego odpowiedzi odzwierciedlają rzeczywistą sytuację, a nie tylko to, co zostało wpisane w podpowiedź.
Oto, co zespoły mogą zrobić dzięki tej AI dla zespołów programistycznych:
- Podsumuj postępy sprintu, przeszkody i decyzje, korzystając z danych projektu na żywo.
- Zadawaj pytania i uzyskaj odpowiedzi oparte na rzeczywistej historii zadań.
- Twórz fragmenty kodu w dokumentach lub zadaniach, używając podpowiedzi w języku naturalnym.
- Odnieś oceny produktów i opinie użytkowników do rzeczywistych potrzeb i priorytetów użytkowników.
Na przykład, jeśli rozważasz pomysł na aplikację do poprawy zdrowia psychicznego, możesz poprosić ClickUp Brain o pomoc w sprawdzeniu, czy produkt pasuje do rynku. Czerpie on informacje z Twoich dokumentów, notatek badawczych i rozmów, opierając odpowiedzi na rzeczywistym kontekście projektu.
🧠 Ciekawostka: Komputer pokładowy Apollo Guidance Computer (AGC) z 1969 r. działał przy użyciu zaledwie 72 kilobajtów pamięci (w potocznym języku często podaje się wartość 64 KB+). Ta minimalna, ręcznie tkana pamięć rdzeniowa była mniejsza niż ilość danych potrzebna do przechowywania jednego zdjęcia w wysokiej rozdzielczości na nowoczesnym smartfonie.
Wyszukuj w całym obszarze roboczym ClickUp Enterprise Search
ClickUp Enterprise AI Search działa w tle, aby każdy plik, notatka i integracja były natychmiast wykrywalne. Łączy wszystkie narzędzia, takie jak dokumenty, zadania, czaty, spotkania, a nawet aplikacje zewnętrzne, takie jak Drive, Slack, Gmail i Notion, w jedną warstwę wyszukiwania opartą na sztucznej inteligencji.
Możesz zadawać bezpośrednie zapytania wysokiego poziomu, takie jak „Jakie są najważniejsze problemy naszych klientów w tym miesiącu?” lub „Które funkcje blokują ten sprint?” i uzyskać odpowiedzi oparte na danych z rzeczywistego obszaru roboczego.
🚀 Zaleta ClickUp: Jeśli kiedykolwiek przerwałeś debugowanie, aby przejrzeć stare zgłoszenia, dokumenty, wątki GitHub lub notatki ze spotkań, wiesz, jak szybko zmiana kontekstu zabija impet.
ClickUp Brain MAX rozwiązuje ten problem. Zapewnia on komputerowy system sztucznej inteligencji, który działa w obszarze roboczym ClickUp, zewnętrznych narzędziach do koordynacji sztucznej inteligencji oraz w Internecie. Możesz rozmawiać z zaawansowanymi modelami sztucznej inteligencji, takimi jak Brain, Claude, Gemini, OpenAI i innymi, aby analizować błędy, przeglądać kod, podsumowywać wymagania lub generować dokumentację.
Kiedy przeszkodą jest pytanie „Gdzie to zostało omówione?” lub „Jakie są najnowsze specyfikacje?”, funkcja Universal Search w Brain MAX pobiera kontekst z zadań, dokumentów, GitHub, plików i rozmów w jednym miejscu.
Uruchamiaj autonomiczne cykle pracy za pomocą agentów ClickUp
Zastanawiasz się, jak wykorzystać AI do automatyzacji zadań? Trafiłeś we właściwe miejsce.
Super agenci ClickUp to wspierani przez AI współpracownicy, którzy działają w Twoim obszarze roboczym; można ich oznaczać, przypisywać im zadania lub uruchamiać automatycznie. Agenci ci wykonują również wieloetapowe operacje logiczne, zamiast udzielać pojedynczych odpowiedzi.
W przeciwieństwie do tradycyjnych asystentów AI lub botów opartych na regułach, agenci ClickUp mają:
- Pamięć: pamięć krótkotrwała, długotrwała, epizodyczna i preferencyjna, dzięki czemu pamiętają, jak działa Twój zespół.
- Inteligencja kontekstowa: ciągła świadomość aktualizacji projektu, decyzji i zmian
- Autonomia: zdolność do rozumowania, delegowania zadań podwładnym i zakończenia cykli pracy od początku do końca.
- Zarządzanie przez ludzi: wyraźne uprawnienia, dzienniki audytowe i punkty kontrolne zatwierdzania
- Świadomość otoczenia: mogą proaktywnie wykrywać zagrożenia, przeszkody lub spostrzeżenia bez ciągłych podpowiedzi.
To sprawia, że zasadniczo różnią się one od agentów powiązanych z IDE lub skryptów automatyzacji.
Wgląd w superagentów ClickUp:
Stwórz własnego superagenta ClickUp
📌 Opcja 1: Utwórz superagenta za pomocą narzędzia Natural-Language Builder
Jest to najszybszy sposób na rozpoczęcie pracy i jest zalecany dla większości zespołów. Oto jak to działa:
- Otwórz AI z paska bocznego Global Navigation.
- Wybierz jedną z następujących opcji: Wybierz szablon z katalogu agentów Zacznij od zera, używając prostego zapytania w języku angielskim (np. „Skonfiguruj asystenta cyklu pracy z zawartością”)
- Wybierz szablon z katalogu agentów.
- Zacznij od zera, używając prostego zapytania w języku angielskim (np. „Skonfiguruj asystenta cyklu pracy nad zawartością”).
- Odpowiedz na dodatkowe pytania konstruktora.
- Przejrzyj profil agenta na pasku bocznym.
- Aktywuj agenta
- Wybierz szablon z katalogu agentów.
- Zacznij od zera, używając prostego zapytania w języku angielskim (np. „Skonfiguruj asystenta cyklu pracy dla zawartości”).
📌 Opcja 2: Stwórz superagenta od podstaw
Ta opcja zapewnia pełną kontrolę ręczną. Do zrobienia jest tylko:
- Otwórz AI z globalnej nawigacji i wybierz Wszystkie superagenty.
- Konfiguracja: Nazwa i opis Uprawnienia i widoczność Instrukcje i cele Wyzwalacze (ręczne, zaplanowane lub oparte na wydarzeniach)
- Nazwa i opis
- Uprawnienia i widoczność
- Instrukcje i cele
- Wyzwalacze (ręczne, zaplanowane lub oparte na wydarzeniach)
- Aktywuj agenta
- Nazwa i opis
- Uprawnienia i widoczność
- Instrukcje i cele
- Wyzwalacze (ręczne, zaplanowane lub oparte na wydarzeniach)
❗️ Notatka: Przed włączeniem agenta do aktywnych cykli pracy można go przetestować i ulepszyć. Można rozpocząć rozmowę prywatną, aby zadawać pytania, przekazywać opinie lub dostosowywać zachowanie, albo po prostu uruchomić go ręcznie, aby sprawdzić, jak działa zgodnie z harmonogramem. W razie potrzeby należy powtarzać tę czynność, dostosowując podpowiedzi, uprawnienia i narzędzia, aż agent będzie działał dokładnie tak, jak tego chcesz.
Naprawiaj błędy i dostarczaj funkcje dzięki ClickUp Codegen
ClickUp Codegen to zewnętrzny agent AI, który wykonuje zadania, tworzy funkcje i odpowiada na pytania związane z kodowaniem, używając języka naturalnego. Został zaprojektowany, aby pomóc zespołom programistycznym szybciej wprowadzać nowe funkcje, zmniejszać liczbę błędów, a nawet tworzyć gotowe do produkcji pull requesty.
Oto jak działa Codegen w ClickUp:
- Przypisuj zadania do agenta Codegen lub @wzmiankuj go w komentarzach do zadań jako wyzwalacz funkcji.
- Zautomatyzuj zadania programistyczne, odpowiadaj na pytania techniczne i pomagaj w kodowaniu bezpośrednio z poziomu ClickUp.
- Zintegruj z swoim obszarem roboczym, umożliwiając odczytywanie i aktualizowanie zadań, dodawanie komentarzy, przypisywanie zadań oraz interakcję z cyklem pracy swojego zespołu.
Aby korzystać z Codegen, administrator lub właściciel obszaru roboczego musi połączyć się z nim z App Center, a użytkownicy muszą posiadać konto Codegen. Po skonfigurowaniu każdy członek obszaru roboczego może współpracować z agentem Codegen.
📌 Przykład: Tuż po wydaniu produktu zgłaszany jest błąd produkcyjny. W ClickUp tworzone jest zadanie zawierające logi błędów, informacje o wpływie na użytkowników oraz linki do powiązanych funkcji. Zamiast przełączać się między narzędziami, możesz przypisać zadanie do agenta ClickUp Codegen Agent, aby rozpocząć dochodzenie.
Codegen odczytuje pełny kontekst zadania, śledzi odpowiednie części bazy kodu i identyfikuje skrajny przypadek powodujący awarię.
Po zidentyfikowaniu problemu Codegen generuje poprawkę zgodną z istniejącymi wzorcami i standardami kodu. Może aktualizować lub dodawać testy jednostkowe, aby uwzględnić scenariusz awarii i zapewnić, że błąd nie powróci.
Oto, co Abraham Rojas, kierownik zespołu dostaw w Pattern, miał do powiedzenia na temat korzystania z ClickUp:
Korzystamy z ClickUp do śledzenia naszych wewnętrznych projektów związanych z tworzeniem oprogramowania; zarządzanie wieloma projektami i zespołami ułatwia mi pracę. Jest to jedno z najlepszych narzędzi, z jakich dotychczas korzystałem do obsługi moich projektów scrumowych i nowoczesnych projektów agile.
Korzystamy z ClickUp do śledzenia naszych wewnętrznych projektów związanych z tworzeniem oprogramowania; zarządzanie wieloma projektami i zespołami ułatwia mi pracę. Jest to jedno z najlepszych narzędzi, z jakich dotychczas korzystałem do obsługi moich projektów scrumowych i nowoczesnych projektów agile.
Zamień pomoc w pisaniu kodu na wykonanie dzięki ClickUp
Kod generowany przez AI działa najlepiej, gdy jest dostosowany do sposobu pracy programistów. Amazon Q Developer dobrze radzi sobie z tym zadaniem w środowisku IDE, pomagając inżynierom zrozumieć istniejący kod, bezpiecznie refaktoryzować i szybciej dostarczać produkty, zwłaszcza w stosach opartych na AWS.
Jednak jego zakres ogranicza się do kodu. Nie widzi on dyskusji dotyczących planowania, kontekstu wsparcia ani dokumentacji wyjaśniającej, dlaczego coś istnieje.
Gdy kontekst znajduje się gdzie indziej, programiści nadal muszą samodzielnie poskładać całość w całość.
ClickUp podchodzi do tego inaczej. ClickUp Brain rozumie zadania, dokumenty i rozmowy, podczas gdy ClickUp Super Agents działa w tym kontekście w miarę rozwoju pracy. A ClickUp Codegen wiąże zmiany w kodzie bezpośrednio z rzeczywistymi wymaganiami. Razem tworzą one ujednolicony obszar roboczy, który zachowuje kontekst od planowania do wysyłki bez zakłócania przepływu pracy. Zarejestruj się w ClickUp za darmo już dziś! ✅