- Herramientas para crear bases de conocimientos operativos y procedimientos operativos estándar: Atlassian Jira Service Manager, Freshservice Knowledge Base, ServiceNow Knowledge Management y Zendesk Guide.
- Herramientas de análisis de archivos de registro con IA: Datadog, Dynatrace, LogicMonitor, Logz.io, New Relic, Splunk y Sumo Logic.
- Herramientas para visualizar la infraestructura de la nube pública: Cloudcraft, Hava y Lucidscale.
- Herramientas para diagramar la arquitectura, secuencias y otros flujos: Draw.io, Figma, Eraser, Lucidchart, Miro y Visio.
Proporcionar a los agentes de IA documentación que puedan utilizar
Si bien muchos agentes de IA que generan código analizan la base del código, un número cada vez mayor de ellos también pueden analizar la documentación del software para agregar contexto.
«Cuando se documenta cada cambio de código, los agentes de IA pueden comprender no solo lo que hace el código, sino también por qué se escribió de esa manera, y este contexto histórico transforma a la IA de un asistente de codificación a un miembro informado del equipo», dice Andrew Filev, director ejecutivo y fundador de codificador zen. «Este conocimiento institucional, previamente encerrado en la cabeza de los desarrolladores o disperso en los hilos de Slack, se convierte en inteligencia procesable y de búsqueda que mejora cada interacción posterior con la IA».
Los equipos de Devops deberían considerar alimentar a los generadores de códigos de IA con documentación sobre API, historias de usuarios con criterios de aceptación, estándares de codificación, principios de arquitectura, archivos README, pautas de codificación segura, reglas de privacidad de datos y referencias de cumplimiento.
