MappingSpace融合了当前AIGC领域的最新进展,将大语音模型chatGPT用于生成研发过程文档,大大提升了研发进度。研发工程师能够在MappingSpace中,直接生成需求、架构、测试用例等研发过程文档,并能将其直接生成研发任务,进行任务跟踪。九大管理场景:①需求管理,②工作项管理,③测试管理,④基线管理,⑤变更管理,⑥发布管理,⑦在线评审,⑧文档管理,⑨敏捷看板。
AI补充:对已有的研发过程文档,使用AI技术进行补充及完善;
AI绘图:基于架构设计文档,生成可编辑的静态架构图、动态架构图等,大幅提高架构师的工作效率;
AI代码:基于已有的详细设计文档,生成代码框架,大幅提高编码工程师的编码速度。
CEO-罗宇超:工作经验5年,德国卡尔斯鲁厄大学硕士-汽车技术,前蔚来汽车智能座舱部门高级软件质量工程师,负责智能座舱部门软件研发质量及流程设计、前上汽零束高级软件质量工程师。
石先生:DevOps运维前王牌互娱全球云运维高级工程师、两届全球微软MVP获得者、AWSDevOps 高级认证,AWS Networking高级认证,阿里云ACP工程师认证,腾讯云TCP工程师认证,CKA(Kubernetes认证管理员)。
陈先生:后端开发,淮坊学院信息科学学士,前亿咖通、群核信息全栈高级工程师。
肖先生:后端开发,北京大学计算机硕士,以实习生身份加入云体科技,目前工作满1年,作为后端核心开发人员之一。研究方向:TCP/IP网络架构。
杨先生:前端开发,东北农业大学软件工程学士,前中软国际、普华讯光前端高级工程师。
评价单位:“科创中国”创业投资专业科技服务团 (北京创业投资协会)
评价时间:2023-07-31
综合评价
该成果技术主要是提高效率,利用了chatGPT技术,所处的市场竞争较激烈,其中不少同类型产品已有相关大厂深度捆绑。后续应补充我们具体的优势及在市场推广上我们会有哪些举措,在团队人员配置上尤其是市场端应该有所补充。
总体而言,该项目材料尚有较多需完善说明的地方,当前不能做出有效的判断。建议深耕研发,完善团队,提高竞争力。
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