雲效 AI 助手貫穿 DevOps 全流程，覆蓋需求設計、測試設計、程式碼檢閱、構建部署、定時任務等環節。通過自然語言互動即可完成內容補全、問題發現、配置產生、結論提煉等操作，減少重複性工作。本文介紹 AI 助手的功能概覽、開通配置、計費規則，並提供 6 個典型使用情境的操作樣本。
功能概覽
適用情境預覽
環節 | 典型痛點 | AI 助手價值 |
需求設計 | 需求描述不完整、驗收標準難寫；原始資訊鬆散，散落於聊天記錄、會議紀要、郵件等各處，難以直接形成可執行檔需求 | 快速補全需求、產生驗收項；拆分/整合零散資訊，產生結構清晰、可落地的新需求 |
測試設計 | 寫用例耗時、覆蓋不全 | 基於需求自動產生測試案例 |
代碼品質 | 人工 Review 成本高、容易遺漏，問題定位慢；檢測出的問題較多時，手工修複耗時 | 自動探索風險點、定位根因並給出修複建議；對批量或典型問題支援一鍵/智能修複 |
構建部署 | YAML 編寫繁瑣、報錯難排查 | 自然語言產生/最佳化流水線、定位失敗原因 |
定時任務 | 日報/周報重複手工整理、容易遺漏 | 按自然語言描述自動產生並定時推送報告 |
如何找到 AI 助手
雲效 AI 助手主要有兩個入口：
全域入口：雲效頁面頂部有 AI 助手表徵圖，單擊即可喚起 AI 助手會話，隨時提問。
情境化入口：雲效多個頁面提供了情境化的 AI 功能按鈕（如工作項目、程式碼檢閱、流水線編輯頁等），單擊後會喚起 AI 助手會話，並自動準備好對應情境的提示詞，可快速開始操作。
使用前準備
管理員開通與許可權配置
雲效 AI 助手預設全員不可用，需要組織管理員先開通並配置可用範圍：
進入管理後台：組織管理員登入雲效，進入管理後台。
開通 AI 助手：進入管理後台，找到 AI 助手相關設定，完成開通。
設定可用使用者：預設不開放給任何成員，管理員需手動設定哪些使用者可以使用 AI 助手（暫不支援按角色賦權）。
如果單擊 AI 助手入口後提示無許可權，需聯絡組織管理員確認是否已開通並配置使用許可權。
計費規則
雲效 AI 助手使用的是 StarOps（全域智能營運平台）的核心能力，計費由 StarOps 統一處理：
計量單位：積分（AI_Credits）。
查看消耗：組織管理員可前往雲效 頁面查看 AI 助手的積分消耗情況。單擊查看資源明細可查看詳細的積分使用記錄，支援時間範圍篩選和匯出 CSV。
賬單出處：賬單由 StarOps 出具，具體計費規則參考StarOps 計費說明。
消耗參考：
程式碼檢閱（如合并請求 AI 評審）一次大約消耗 100 積分。
需求最佳化（如智能最佳化需求描述）一次大約消耗 50 積分。
實際消耗會隨輸入長度、輸出內容、調用次數等因素波動，建議以 頁面顯示為準。建議使用前讓管理員瞭解積分消耗規則，避免產生意外費用。
使用約定
AI 助手基於當前上下文（當前專案、當前工作項目、當前程式碼程式庫等）回答問題。
涉及敏感操作時，AI 僅提供建議，不會自動執行。
提示詞建議包含：目標、背景、輸出格式、約束條件。
快速上手：6 個典型情境
每個情境按照"入口 → 樣本任務 → 提示詞樣本 → 預期結果 → 下一步操作"展開，可直接參照操作。
需求設計：讓 AI 協助批量錄入需求
適用入口：專案詳情頁 > 需求列表 > 單擊智能錄入需求
樣本任務 1：產品經理已經寫好 PRD 文檔，裡麵包含多個功能點，需要拆分成需求錄入雲效，再轉交Team Dev。
樣本任務 2：與客戶交流後產生了一份會議記錄文檔，裡麵包含多個新需求，需要整理出來錄入雲效進行跟蹤。
提示詞樣本：
@具體專案名稱 請幫我智能拆分需求然後按照 AI 助手的提示，提供具體的文檔。可以上傳附件，也可以提供線上文檔連結。
預期結果：
AI 根據文檔的標題和結構，拆分出多個需求條目。
AI 為每個需求產生標題和描述。
下一步：根據 AI 的提示，選擇好需求類型、需求負責人、迭代等欄位資訊，然後開始正式匯入。
需求設計：讓 AI 協助最佳化需求描述
適用入口：需求詳情頁 > 單擊智能最佳化內容
樣本任務：需求只填寫了簡單的描述，需要對內容和結構進行最佳化。
提示詞樣本：
@具體的需求ID 請智能最佳化內容預期結果：
AI 識別需求描述中的缺失資訊，補充背景和目標。
AI 最佳化內容結構，使需求更清晰、更易讀。
AI 產生或完善驗收標準。
下一步：查看最佳化後的內容，選擇採納全部或部分修改，必要時繼續讓 AI 調整。
測試設計：基於需求自動產生測試案例
適用入口：需求詳情頁 > 關聯用例列表 > 單擊智能產生用例
樣本任務：已有一個需求工作項目，需要快速產生覆蓋正向、反向、邊界情境的測試案例。
提示詞樣本：
@具體需求ID 請智能產生測試案例預期結果：
產生若干條用例標題。
標註優先順序（P0/P1/P2）。
給出前置條件、操作步驟、預期結果。
下一步：一鍵匯入測試案例，或選擇部分用例保留。
代碼品質：讓 AI 輔助程式碼檢閱
適用入口：程式碼程式庫 > 建立合并請求 > 單擊請求 AI 評審
樣本任務：提交了一個合并請求，想讓 AI 先做一次程式碼檢閱。
使用方式：
這個情境無需通過 AI 助手對話方塊提問。單擊請求 AI 評審後，AI 助手會直接通過合并請求評論寫下評審意見。可以繼續通過評論追問 AI，讓它解釋某條意見或給出更詳細的修改建議。
預期結果：
AI 通過合并請求評論列出潛在 Bug 或風險點。
給出代碼風格、效能、安全等方面的最佳化建議。
標註問題嚴重等級。
下一步：根據評審意見修改代碼，或通過評論 @相關同事確認。
構建部署：讓 AI 自動產生流水線
適用入口：流水線列表 > 單擊智能建立流水線
樣本任務 1：雲效流水線的新使用者，對流水線規則或 YAML 文法不太熟悉，想請 AI 協助快速產生一條流水線。
樣本任務 2：團隊之前使用 Jenkins 或 GitLab CI，現在打算遷移到雲效，希望 AI 把現有的 CI 配置轉換成雲效流水線 YAML。
提示詞樣本：
請幫忙建立一條流水線預期結果：
產生一段可啟動並執行雲效流水線 YAML 草稿。
說明每個階段和步驟的作用。
提示需要替換的參數（如鏡像地址、環境變數、程式碼程式庫地址）。
下一步：儲存並運行流水線。如果遇到報錯，單擊智能排查，AI 會協助分析原因並給出修複方案，還可以自動修複流水線 YAML。
定時任務：讓 AI 自動產生並推送報告
適用入口：雲效工作台 > AI 助手任務
樣本任務 1：每天早上自動發送某個專案的迭代進展報告。
樣本任務 2：每周匯總專案的工時資料，形成周報並發送給團隊。
建立方式有兩種：
方式一：直接在工作清單建立
前往雲效工作台 > AI 助手任務列表，單擊建立任務，設定好定時器，並用自然語言描述任務內容，例如：
每天早上 9 點，幫我產生專案 XXX 的昨日迭代進展報告，並發送到DingTalk群 XXX。方式二：先通過對話方塊跑通，再轉成定時任務
開啟雲效 AI 助手
幫我產生專案 XXX 昨日的迭代進展日報。通過多輪對話調整報告內容、格式、資料範圍，直到結果滿意。
把這個報告做成每天早上 9 點自動執行的定時任務。預期結果：
AI 助手產生一份符合要求的報告內容。
設定好定時執行規則（如每天/每周、具體時間點）。
指定發送目標（如 IM 群、郵件、站內訊息等）。
下一步：前往AI 助手任務列表查看任務運行記錄，確認定時任務正常執行；如需調整內容或時間，可隨時編輯。