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Funcionalidade de Reasoning

O menu de Reasoning do AI Cockpit oferece um recurso poderoso que permite implementar funcionalidades automaticamente com base em histórias e subtarefas do seu quadro de projeto. Essa funcionalidade preenche a lacuna entre o gerenciamento de projetos e a implementação de código, analisando descrições de histórias e gerando o código correspondente automaticamente.

Visão Geral​

A funcionalidade de reasoning permite que você:

  • Conecte-se aos seus projetos do AI Cockpit: Selecione entre suas organizações e projetos disponíveis
  • Importe histórias do quadro: Carregue automaticamente histórias e subtarefas do seu quadro de projeto
  • Analise requisitos: A IA analisa descrições de histórias e critérios de aceitação
  • Gere implementações: Pesquise automaticamente em sua base de código e implemente funcionalidades em contexto

Como Funciona​

1. Seleção de Projeto​

Primeiro, você precisa selecionar sua organização e projeto a partir das opções disponíveis no AI Cockpit:

Reasoning Project Selection

A interface permite que você:

  • Escolha entre suas organizações disponíveis
  • Selecione um projeto específico dentro dessa organização
  • Visualize descrições e detalhes do projeto

2. Carregamento de Histórias e Subtarefas​

Depois de selecionar um projeto, o menu de reasoning carregará todas as histórias e subtarefas disponíveis do seu quadro de projeto:

Reasoning Stories List

As funcionalidades incluem:

  • Funcionalidade de busca: Encontre rapidamente histórias específicas usando a barra de pesquisa
  • Detalhes da história: Visualize descrições completas da história, regras de negócio e critérios de aceitação
  • Gerenciamento de subtarefas: Acesse e gerencie subtarefas individuais dentro das histórias
  • Carregamento de contexto: Clique em "Clique para carregar tarefas para esta história" para visualizar as subtarefas

3. Análise e Implementação da História​

O sistema de reasoning analisa de cada história:

  • Contexto: Compreendendo os requisitos de negócio e as necessidades do usuário
  • Regras de negócio: Identificando as regras específicas que precisam ser implementadas
  • Critérios de aceitação: Garantindo que todos os requisitos sejam atendidos na implementação
  • Requisitos técnicos: Determinando a abordagem técnica necessária

Principais Funcionalidades​

Implementação Automática de Código​

  • Implementação de código com base nas histórias e subtarefas selecionadas
  • Criação e modificação automática de arquivos dentro do projeto
  • Integração de contexto do quadro para geração precisa de código
  • Implementação passo a passo seguindo os requisitos da história

Análise Inteligente​

A análise é acionada automaticamente quando você seleciona histórias e subtarefas, fornecendo:

  • Compreensão detalhada dos requisitos
  • Orientação para implementação técnica
  • Recomendações de estrutura de código
  • Integração com a base de código existente

Exemplo de Fluxo de Trabalho​

  1. Selecione a Organização: Escolha "AI Cockpit 2.0" no menu suspenso de organizações
  2. Escolha o Projeto: Selecione "AI Cockpit - Enterprise" na lista de projetos
  3. Navegue pelas Histórias: Revise as histórias disponíveis como "AICGI-2917: Melhoria na Identificação de Bugs"
  4. Carregue as Subtarefas: Clique para carregar tarefas de histórias específicas
  5. Execute a Análise: Clique em "Run Reasoning" para iniciar o processo de implementação

Exemplos de Histórias​

Melhoria na Identificação de Bugs (AICGI-2917)​

Contexto: Melhoria no sistema de rastreamento de bugs para o projeto Track and Field Requisitos:

  • Identificação e categorização claras de bugs
  • Relatórios eficientes e acompanhamento da resolução
  • Captura de comentários do usuário durante o relato de bugs
  • Classificação de severidade (baixa, média, alta) e tipo (funcional, visual, desempenho)

Revisão do Indicador de Atividade do Usuário (AICGI-2899)​

Contexto: Revisar e atualizar os indicadores de usuários ativos Requisitos: Melhorias no sistema para um melhor acompanhamento da atividade do usuário

Configuração do Monitor de Linguagem (AICGI-2894)​

Contexto: Configuração de pipelines de CI/CD para microsserviços Lambda Requisitos:

  • Configuração de repositório para o Motor de IA e processo RAG
  • Configuração de pipeline automatizado de build, teste e implantação

Melhores Práticas​

  1. Descrições Claras de Histórias: Garanta que suas histórias tenham descrições detalhadas e critérios de aceitação
  2. Organização Adequada: Mantenha seus projetos bem organizados no AI Cockpit
  3. Revise Antes da Implementação: Sempre revise o plano de implementação gerado
  4. Abordagem Iterativa: Trabalhe nas histórias sistematicamente para obter os melhores resultados

Benefícios​

  • Desenvolvimento Mais Rápido: Gere código automaticamente a partir dos requisitos
  • Consistência: Mantenha padrões de codificação consistentes em todas as implementações
  • Rastreabilidade: Conexão direta entre requisitos e código
  • Qualidade: Análise orientada por IA garante uma implementação abrangente

A funcionalidade de reasoning transforma seu fluxo de trabalho de gerenciamento de projetos, preenchendo automaticamente a lacuna entre o planejamento e a implementação, tornando o desenvolvimento mais eficiente e garantindo que os requisitos sejam traduzidos com precisão em código funcional.