深入解析Atlassian Intelligence最新AI功能：编辑器中的生成式AI、智能摘要、AI工作分解、虚拟代理等-电子发烧友网

自去年推出Atlassian Intelligence以来，FanDuel、Workato和Ovo Energy等客户（超过 30,000家，而且还在不断增加中！）已经将团队合作提升到新的高度。他们表示，平均每周可节省45分钟以上的时间，展示了AI是如何提高人类工作表现的。

但正如我们从一开始就说过的，这仅仅是个开始。更多Atlassian Intelligence功能将在Atlassian云平台上普遍可用，同时我们还将对即将推出的功能进行预览！

本文，我们将深入探讨 Atlassian Intelligence优化个人工作方式、团队协作方式以及组织如何利用数据创造价值的十种新方式。

1. 编辑器中的生成式AI，创建适合您工作流程的多功能内容

早期用户喜欢在Confluence、Jira和Jira Service Management (JSM) 中使用我们的AI增强编辑器来更快地完成初稿、查找操作项并改进写作。现在，Trello和Bitbucket中的Atlassian Intelligence可帮助用户生成拉取请求摘要、发布说明和其他关键信息。

即将推出的AI增强编辑器将在Jira Product Discovery中可用。您还可以在提示中引用其他 Confluence页面和Jira工单。

Bitbucket 拉取请求摘要

2. AI驱动的智能摘要，总结信息，消除反馈疲劳，并快速了解其他团队的工作

Atlassian Intelligence已经在Confluence和JSM中提供了AI生成的摘要，可帮助团队快速掌握情况，以便立即采取行动。现在，您还可以在您的应用程序中获得智能摘要，包括 Atlassian应用程序和其他流行的应用程序，如Google Docs。

很快，评论摘要也将出现在Confluence页面。借助AI页面快速更新功能，您将获得页面最新更改的相关详细信息和上下文。非常适合您在外出度假或加入新项目时使用。

Confluence中的AI页面快速更新

3. Loom AI工作流，视频信息：仅次于面对面交流的选择

有没有试过解释如何重现错误或如何申请休假？您就会明白：有时演示比讲述更容易。但是，当您在分布式、大规模或两者兼顾的情况下工作时，就不仅仅是走到走廊那头做个演示那么简单了。

这就是Loom AI工作流大显身手的地方。它们可能不是Atlassian Intelligence的功能，但这些 AI驱动的功能对我们来说太好了，不能不提！它们可以将您的视频转换为Jira问题、Confluence页面和分步指南，并可以针对不同的受众进行自定义。

以下是Loom AI工作流程的功能：

快速报告错误：当 Loom 视频记录了错误时，Loom AI工作流会自动从演示中填充 Jira问题的数据。它甚至可以自动捕获控制台日志、网络请求等，以便开发人员更快地修复错误。

轻松记录流程：在Confluence中使用 AI工作流创建准确的文档时，可以简化入门和培训流程。AI工作流会按照视频中列出的步骤来制作SOP、分步指南等。

改进代码审查：用Loom替换实时代码审查，AI工作流会自动生成拉取请求说明、代码文档或来自您副本的QA步骤。

用于Jira的Loom AI

4. 白板中的AI，将想法付诸行动

通过在Confluence白板上集思广益来启动研讨会或即兴会议。Atlassian Intelligence将从 Jira Product Discovery 洞察、Jira工单和Confluence页面中提取灵感，并为其创建虚拟便笺。然后，AI通过在白板上将相似的想法组合在一起来帮助您进行整理。准备就绪后，您可以通过将白板转换为Confluence页面，或将Confluence页面转换为Jira工单来推进项目。

Confluence白板中的AI

5. AI工作分解，让AI将大型任务分割成小块

告别逐个创建问题的方式，让Atlassian Intelligence完成繁重的工作。只需选择您需要建议的问题类型，AI工作分解就会提出建议，将长篇故事分解为问题或将问题分解为子任务。在您自定义并批准后，将创建所有工作事项并正确嵌套。AI工作分解已开始推出测试版，并将很快向所有用户开放。

Jira 中的AI工作分解

6. AI问题改写器及相关资源，适用于精炼、易懂的问题

在团队和职能部门之间来回奔波很容易浪费时间。很快，您将拥有解决根本问题的工具：Jira 问题清晰度（Jira issue clarity）。无论是调整问题的格式，还是加入额外的信息，都能确保您拥有良好的交接体验，让每个人都能很好地理解和操作。

AI问题改写器是一个生成式AI提示选项，可在一致的框架中审查和重写问题描述，以构建清晰的工作任务——无论是针对bug重现的步骤、功能的验收标准，还是以易于遵循的方式完成任务所需的格式化步骤。

相关资源可自动从工具和文档中查找并显示关键信息，并将其链接到Jira问题，从而帮助团队减少查看多个地方以获取任务相关上下文所花费的时间。

Jira 中的问题改写器

7. 帮助中心的虚拟代理，随时随地为您提供卓越服务

自从实施JSM工具集（包括资产Assets和虚拟代理Virtual Agent）以来，FanDuel将需要人工干预的支持单削减了高达85%。

而且，它只会变得更好。虚拟代理将很快在Microsoft Te ams和JSM的帮助中心中提供。只需在帮助中心搜索框中输入问题，AI就会获取答案以及相关资源的链接。

JSM帮助中心中的虚拟代理

8. 自然语言AI自动化规则，自动消除繁琐，无需编码

使用自然语言创建自动化规则可以快速完成耗时的任务。只需描述您想要自动化的内容，AI 就会为您生成规则。在Confluence中使用AI创建规则的客户，其自动化任务数量是未使用AI的客户的5倍！想象一下他们节省的时间！现在，您可以在Confluence、Jira和JSM中使用自然语言创建自动化规则。

Jira 自动化规则生成器中的自然语言

9. AIOps，加强事件管理工作流程

首先是DevOps，然后是ChatOps，甚至是 HugOps。现在，JSM中的AIOps已经准备就绪——这对于需要在一连串警报中区分信号与噪音的“待命英雄”来说至关重要。Atlassian Intelligence即将帮助团队将类似的警报归类，检测模式并提出潜在的根本原因。不久之后，它还将能够推荐运行手册和知识库文章等资源，以提供省时的解决方案，并自动执行事故后审查，帮助您避免事故重复发生。

JSM中的 AIOps 警报分组

10. Atlassian Analytics，AI图表模板和洞察，轻松可视化和解释数据

团队已经使用Atlassian Intelligence将自然语言问题转换为Atlassian Analytics中的SQL，这样无论技术技能如何，都能够轻松挖掘数据。现在，AI还可以帮助您用自然语言解释数据。当您创建图表时（我们已经为此提供新模板），AI 搜索洞察会提供简要说明，以及有关趋势的有用注释，以便您更有信心地对数据采取行动。