Alibaba Cloud DevOps AI アシスタントは、DevOps ワークフロー全体に組み込まれています。自然言語の入力を受け付け、要件、コードレビュー、パイプライン、定期タスクのためのコンテンツ生成、問題検出、構成作成を行います。このクイックスタートでは、有効化、課金、および 6 つの一般的な利用シーンについて説明します。
機能とアクセス
要件の作成、テストの設計、コードのレビュー、パイプラインの構成、または定期的なタスクのスケジュール設定など、どのような作業でも、必要なことを自然言語で記述できます。AI アシスタントがコンテンツを補完し、問題を検出し、構成を生成し、検出結果を要約することで、各ワークフローにおける手動手順を削減します。
利用シーンの概要
フェーズ | 一般的な課題 | AI アシスタントの価値 |
要件設計 | 不完全な要件記述と作成が困難な受け入れ基準。チャットログ、会議メモ、メールに散在する未加工の情報を、実行可能な要件にまとめることが難しい。 | 要件を迅速に完成させ、受け入れ基準を生成します。散在する情報を分割・統合し、構造化された実行可能な新しい要件を作成します。 |
テスト設計 | テストケースの作成に時間がかかり、カバレッジが不完全になりがちです。 | 要件に基づいてテストケースを自動的に生成します。 |
コードレビュー | 手動レビューはコストがかかり、問題を見逃しやすく、根本原因の特定に時間がかかります。多くの問題が発見された場合、手動での修正にはかなりの時間が必要です。 | リスクを自動的に特定し、根本原因を突き止め、修正の提案を提供します。バッチ処理や典型的な問題に対して、ワンクリックまたはインテリジェントな修正をサポートします。 |
ビルドとデプロイ | YAML の作成は手間がかかり、エラーのトラブルシューティングが困難です。 | 自然言語でパイプラインを生成または最適化し、障害原因を特定します。 |
定期タスク | 日次および週次レポートは、反復的な手動での作成が必要で、見逃しやすいです。 | 自然言語の記述に基づいて、スケジュール通りにレポートを自動的に生成し、配信します。 |
AI アシスタントへのアクセス
Alibaba Cloud DevOps では、2 つのエントリポイントから AI アシスタントにアクセスできます：
グローバルエントリ： Alibaba Cloud DevOps ページの上部にある [AI アシスタント] アイコンをクリックすると、いつでも対話を開始できます。
コンテキストエントリ： 複数のページ (作業項目、コードレビュー、パイプラインエディターページなど) には、コンテキストに応じた AI ボタンが用意されています。ボタンをクリックすると、現在のコンテキストに合わせて事前入力されたプロンプトで AI アシスタントとの対話を開始できます。
前提条件
AI アシスタントの有効化 (管理者)
AI アシスタントは、デフォルトですべてのメンバーに対して無効になっています。組織の管理者がこの機能を有効化し、アクセスを設定する必要があります：
Alibaba Cloud DevOps にログインし、[管理コンソール] に移動します。
AI アシスタントの設定項目を見つけ、有効化を完了します。
AI アシスタントを使用できるユーザーを指定します。デフォルトでは、どのメンバーもアクセス権を持っていません。管理者は手動でユーザーに権限を付与する必要があります (現時点では、ロールベースの権限付与はサポートされていません)。
AI アシスタントのエントリをクリックしたときに権限エラーが表示された場合は、組織の管理者に連絡し、AI アシスタントが有効になっており、ご自身のアカウントに権限が付与されていることを確認してください。
課金
Alibaba Cloud DevOps AI アシスタントは、StarOps (All-Domain Intelligent O&M Platform) のコア機能を使用しているため、課金は StarOps によって処理されます：
測定単位： クレジット (AI_Credits)。
使用量の表示： 組織の管理者は、 ページで AI アシスタントのクレジット消費量を確認できます。
請求元： 請求書は StarOps によって発行されます。詳細な課金ルールについては、「StarOps の課金情報」をご参照ください。
使用リファレンス：
コードレビュー (マージリクエストの AI レビューなど) は、1 回の実行あたり約 100 クレジットを消費します。
要件の最適化 (要件記述のスマート最適化など) は、1 回の実行あたり約 50 クレジットを消費します。
実際の消費量は、入力長、出力コンテンツ、および呼び出し回数によって異なります。正確な数値については、 ページをご利用ください。想定外の料金が発生しないよう、使用前にクレジットの消費ルールを理解しておく必要があります。
利用ガイドライン
AI アシスタントは、現在のコンテキスト (現在のプロジェクト、現在の作業項目、現在のリポジトリなど) に基づいて応答します。
機密性の高い操作については、AI は提案のみを行い、自動的に実行することはありません。
プロンプトを作成する際は、目標、背景、望ましい出力フォーマット、および制約を含めてください。
スタートガイド： 代表的なシナリオ
各シナリオは、エントリポイント、タスク例、プロンプトの例、期待される結果、次のステップのパターンに従います。
AI によるコードレビュー
エントリポイント： リポジトリ > マージリクエストの作成 > [AI レビューをリクエスト] をクリック
タスク例： マージリクエストを送信し、AI に初期コードレビューを実行させたい場合。
使用方法：
このシナリオでは、AI アシスタントのダイアログボックスに入力する必要はありません。[AI レビューをリクエスト] をクリックすると、AI アシスタントがマージリクエストに直接レビューコメントを投稿します。コメントに返信することで、特定の検出結果の説明や、より詳細な修正提案を AI に求めることができます。
期待される結果：
AI がマージリクエストのコメントに潜在的なバグやリスクをリストアップします。
AI がコードスタイル、パフォーマンス、セキュリティに関する最適化の提案を提供します。
AI が問題の深刻度レベルにラベルを付けます。
次のステップ： レビューコメントに基づいて問題を修正するか、コメントで関連する同僚に @メンションして確認を依頼します。
AI によるパイプラインの生成
エントリポイント： パイプラインリスト > [パイプラインのスマート作成] をクリック
タスク例 1： Alibaba Cloud DevOps のパイプラインを初めて使用し、パイプラインのルールや YAML 構文に不慣れなため、AI にパイプラインを迅速に生成させたい場合。
タスク例 2： チームが以前 Jenkins や GitLab CI を使用しており、Alibaba Cloud DevOps への移行を希望している場合。既存の CI 構成を Alibaba Cloud DevOps のパイプライン YAML に変換させたい場合。
プロンプトの例：
パイプラインの作成を手伝ってください期待される結果：
AI が実行可能な Alibaba Cloud DevOps パイプラインの YAML ドラフトを生成します。
AI が各ステージとステップの目的を説明します。
AI が置換が必要なパラメーター (イメージアドレス、環境変数、リポジトリ URL など) をハイライトします。
次のステップ： パイプラインを保存して実行します。エラーが発生した場合は、[スマートトラブルシューティング] をクリックします。AI が原因を分析し、修正策を提供し、パイプラインの YAML を自動修正することもできます。
AI 定期タスクの作成
エントリポイント： Alibaba Cloud DevOps ワークベンチ > [AI アシスタントタスク]
タスク例 1： 特定のプロジェクトの日次イテレーション進捗レポートを毎朝自動的に送信する場合。
タスク例 2： 週次のプロジェクト作業時間データを要約し、週次レポートを作成してチームに送信する場合。
タスクを作成する 2 つの方法：
方法 1： タスクリストから直接作成する
で、[タスクの作成] をクリックし、スケジュールを設定し、自然言語でタスクを説明します。 例:
毎日午前 9 時に、プロジェクト XXX の昨日の進捗レポートを生成し、DingTalk グループ XXX に送信してください。方法 2： 最初に対話でタスクを実行し、その後、定期タスクに変換する
AI アシスタントのダイアログボックスで、まずタスクのデモを実行します。例：
プロジェクト XXX の昨日の日次イテレーション進捗レポートを生成してください。複数回の対話を通じて、結果が満足のいくものになるまで、レポートのコンテンツ、フォーマット、データ範囲を調整します。
AI に次のように伝えます：
このレポートを、毎日午前 9 時に実行される定期タスクに変換してください。期待される結果：
AI アシスタントが要件を満たすレポートを生成します。
AI が定期実行ルール (毎日または毎週の特定時刻など) を設定します。
AI が配信先 (IM グループ、メール、アプリ内通知など) を指定します。
次のステップ： AI アシスタントタスクリストでタスクの実行履歴を確認し、定期タスクが期待どおりに実行されていることを確認します。いつでも編集して、コンテンツやスケジュールを調整できます。
AI による要件のインポート
エントリポイント： プロジェクト詳細ページ > 要件リスト > [要件のスマートインポート] をクリック
タスク例 1： プロダクトマネージャーが、複数の機能を含む PRD ドキュメントを持っており、それを Alibaba Cloud DevOps で個別の要件に分割し、開発チームに割り当てる必要がある場合。
タスク例 2： クライアントとの会議の後、複数の新しい要件を含む会議メモがあり、それを整理して追跡のために Alibaba Cloud DevOps にインポートする必要がある場合。
プロンプトの例：
@ProjectName Help me smart-import requirementsその後、AI アシスタントの指示に従ってドキュメントを提供します。添付ファイルをアップロードするか、オンラインドキュメントのリンクを提供できます。
期待される結果：
AI が見出しや構造に基づいてドキュメントを複数の要件項目に分割します。
AI が各要件のタイトルと説明を生成します。
次のステップ： AI のプロンプトに従って、要件タイプ、所有者、イテレーション、その他のフィールドを選択し、インポートを開始します。
AI による要件の最適化
エントリポイント： 要件詳細ページ > [コンテンツのスマート最適化] をクリック
タスク例： 要件に簡単な説明しかなく、コンテンツと構造の最適化が必要な場合。
プロンプトの例：
@RequirementID Smart-optimize the content期待される結果：
AI が要件記述に不足している情報を特定し、背景と目的を追加します。
AI がコンテンツの構造を最適化し、明確さと可読性を向上させます。
AI が受け入れ基準を生成または改善します。
次のステップ： 最適化されたコンテンツを確認し、変更のすべてまたは一部を受け入れます。必要に応じて AI に調整を依頼し続けることができます。
要件からのテストケース生成
エントリポイント： 要件詳細ページ > 関連テストケースリスト > [テストケースのスマート生成] をクリック
タスク例： 要件の作業項目があり、正常系、異常系、境界値のシナリオをカバーするテストケースを迅速に生成する必要がある場合。
プロンプトの例：
@RequirementID Smart-generate test cases期待される結果：
AI が複数のテストケースのタイトルを生成します。
AI が優先度レベル (P0/P1/P2) を割り当てます。
AI が前提条件、手順、期待される結果を提供します。
次のステップ： ワンクリックですべてのテストケースをインポートするか、特定のテストケースを選択的に保持します。
次のステップ
さまざまな Alibaba Cloud DevOps ページから AI アシスタントを開き、自然言語でタスクを記述することで、追加のシナリオを試すことができます。
ページでクレジットの使用量を監視し、組織全体での消費量を追跡します。
目標、背景、望ましい出力フォーマット、制約をプロンプトに含めることで、より高品質な AI の応答を得られるようにプロンプトを調整します。