近日，嘉為藍(lán)鯨DevOps 智能小嘉 CAgent 重磅接入了 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 模型，全面升級 AI??服務(wù)和輔助能力，借助 DeepSeek??高效的文本挖掘與信息提取能力、高效的推理和智能推薦系統(tǒng)以及跨模態(tài)數(shù)據(jù)分析能力和高效的深度學(xué)習(xí)推理加速能力，在需求、任務(wù)、測試、持續(xù)集成、數(shù)據(jù)洞察等領(lǐng)域?yàn)閳F(tuán)隊(duì)提供多樣化的解決方案與創(chuàng)意靈感，提升團(tuán)隊(duì)的研發(fā)效率與靈活性，最大化激發(fā)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)造力。

　　一、模型管理

　　智能小嘉 CAgent??擁有完整的模型管理能力，可靈活地選擇和配置模型。用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)場景和技術(shù)需求自主選擇國內(nèi)外主流模型提供商，無論本地私有化模型，或是云端模型，均可實(shí)現(xiàn)快速接入，自主配置。

　　二、智能問答助手

　　用戶遇到平臺使用問題、業(yè)務(wù)問題處理、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和檢索等場景時，通過查閱文檔、線下咨詢或在線檢索等方式往往獲取信息的效率和準(zhǔn)確性不高，影響工作效率。

　　小嘉知識庫，納入平臺操作指南、場景方案、合法的歷史數(shù)據(jù)甚至提供聯(lián)網(wǎng)搜索能力，在 DeepSeek-R1??等先進(jìn)模型的加持下，隨時隨地幫助用戶提升工作效率。

　　三、智能排錯

　　以流水線為例，用戶的流水線任務(wù)執(zhí)行后出現(xiàn)報(bào)錯，即使經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員也需要根據(jù)日志進(jìn)行錯誤分析和處理，這個過程往往耗時且處理效率不佳。

　　小嘉可以分析錯誤日志的上下文，結(jié)合小嘉的代碼能力和工程能力，通過智能修復(fù)建議的方式，給出初步的錯誤原因和推薦的解決辦法，用戶遇到問題再也不慌。

　　四、精準(zhǔn)生成需求

　　客戶提出的需求簡短且缺乏詳細(xì)背景，技術(shù)細(xì)節(jié)模糊，導(dǎo)致書寫詳細(xì)說明文檔耗時且容易忽略關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

　　將需求概述交給小嘉，小嘉能夠幫助生成一個詳細(xì)的需求初稿，填補(bǔ)所有邊界場景。只需要稍微修改一下，就可以擁有一份完整的需求文檔，省時又規(guī)范。

　　五、高效拆解任務(wù)

　　研發(fā)任務(wù)的拆分粒度參差不齊，需求功能間存在復(fù)雜依賴關(guān)系，導(dǎo)致任務(wù)工作量評估困難，資源分配不合理。

　　小嘉能夠幫助用戶理解需求，精準(zhǔn)提煉關(guān)鍵信息，生成流暢完整的任務(wù)內(nèi)容，并快速批量創(chuàng)建任務(wù)，從而簡化手工創(chuàng)建任務(wù)的過程，大幅節(jié)省時間。

　　六、自動生成用例

　　根據(jù)需求內(nèi)容拆分功能點(diǎn)時，需要過濾掉大量背景與說明信息，從海量文字中找到測試點(diǎn)，同時還得手動創(chuàng)建大量測試用例，費(fèi)時費(fèi)力。

　　小嘉能快速提取關(guān)鍵信息，并據(jù)此生成多條測試用例，全面覆蓋所有需求場景。無需再耗費(fèi)大量時間手動填寫，只需選擇并保存適合的用例，從而顯著提升用例創(chuàng)建的效率和準(zhǔn)確性。

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