AutoPipelineAI：从自然语言生成上下文感知的 CI/CD 管道

现代软件开发依赖 CI/CD 管道来自动化测试、构建和部署操作。配置 DevOps 管道具有挑战性且耗时，因为开发人员必须了解特定于平台的语法并手动创建配置文件。这种复杂性可能会导致配置错误并降低生产力，特别是对于 DevOps 经验有限的开发人员而言。本文介绍了 AutoPipelineAI 系统，该系统使用自然语言描述生成 CI/CD 管道配置。提议的解决方案使用 大语言模型 (LLM) 来转换开发人员意图、分析存储库结构并为 GitHub Actions 和 GitLab CI/CD 等环境创建特定的管道脚本。它集成了存储库感知分析、自动验证系统和反馈机制，可确认所创建管道的准确性和可用性。我们介绍了系统架构、其实现以及评估框架，旨在衡量生成精度、配置有效性以及与手动创建管道相比减少的设置工作量。 AutoPipelineAI 说明了 LLM 如何简化 DevOps 配置的复杂性并增强开发人员对持续交付方法的访问。评估结果提供了早期证据，表明存储库感知、自然语言驱动的 CI/CD 生成是一种可行且有前途的范例，可降低 DevOps 配置的复杂性并实现更易于访问的软件交付自动化。