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2024年グローバルDevSecOps調査で明らかになった、3つの注目すべき結果
今年の調査では、AIが台頭する中、組織における投資の優先分野が変化し、AIによりチームの働き方にどのような影響が生じているかが明らかになりました。
AIと機械学習
GitLab Duo開発の現場から：AIと根本原因分析を併用したCI/CDパイプラインの修正
AIを活用したGitLabの根本原因分析が、破損したCI/CDパイプラインの修復にどのように役立つかについて、具体的なシナリオと実習問題を交えながら解説します。
AIと機械学習
「GitLab Duo開発の現場から」シリーズ
プロダクトチームとエンジニアリングチームが執筆するこのブログシリーズでは、AIイノベーションの舞台裏をご紹介するとともに、DevSecOpsワークフローを支える最新のAI機能を詳しく解説します。
AIと機械学習
GitLab Duo開発の現場から： AI生成コードに対するセキュリティ確保と徹底的なテスト
GitLab DuoとGitLab Pages、コードサンプルとプロンプトを使用して、AI生成コードの信頼性とセキュリティを強化する方法をステップごとにご紹介します。
AIと機械学習
GitLab Duo開発の現場から： AIモデルの大規模な検証とテスト方法
LLMをどのように評価し、ユースケースに適合させ、ユーザーにとってより良い回答が得られるように微調整しているのか。その舞台裏をご紹介します。
製品
CI/CDカタログがGAに：パイプラインをゼロから構築する必要はもうありません
GitLab 17.0でCI/CDカタログが一般公開（GA）されました。事前構築済みのパイプラインコンポーネントを検索・共有・再利用してワークフローを標準化・スケールさせる方法と、DevSecOpsチームの効率化に役立つ機能をご紹介します。
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