AI-powered Software Delivery
Przyspiesz delivery dzięki CI/CD, zarządzaniu środowiskami i usprawnieniom w zakresie observability.
Więcej
Twój partner AI w programowaniu i przeglądzie kodu – od pierwszej linii kodu w IDE
po końcowy pull request.
Twój partner AI w programowaniu i przeglądzie kodu – od pierwszej linii kodu w IDE
po końcowy pull request.


CARE wspiera zespoły deweloperskie od pierwszej linii kodu po końcowy pull request. Pomaga programistom tworzyć, analizować i ulepszać kod bezpośrednio w IDE. Automatyzuje kontrolę jakości w procesach przeglądu kodu opartych na Git.
Szybsze generowanie kodu
Usuwanie problemów przed przeglądem kodu
Mniejsze obciążenie doświadczonych programistów
Wyższa jakość kodu i zgodność ze standardami
Wytwarzanie oprogramowania zorientowane na bezpieczeństwo
Rozwój kompetencji całego zespołu
CARE pomaga programistom analizować kontekst specyficzny dla Guidewire bezpośrednio w IDE – od encji i typelist po odwołania w PCF, użycia kodu i potencjalny wpływ zmian.
W IDE – od pierwszej linii kodu po końcowy commit
Przed utworzeniem pull requestu – CARE odpowiednio wcześnie analizuje i udoskonala kod
Podczas code review – pomaga szybciej uwzględniać zgłoszone uwagi
W CI/CD – zapewnia spójną kontrolę jakości
CARE IDE Plugin zapewnia agentowe wsparcie programistyczne w środowiskach takich jak Guidewire Studio, IntelliJ IDEA i Visual Studio Code. Realizuje zadania, wprowadza zmiany i usprawnia pracę programistów bez konieczności opuszczania IDE.
Poproś CARE o wyjaśnienie kodu, encji, typelist i odwołań do PCF
Deleguj zadania, a CARE zaproponuje lub wprowadzi odpowiednie zmiany
Uruchamiaj cykle kompilacji i poprawiania błędów bezpośrednio w IDE
Przeglądaj i zatwierdzaj zmiany przed ich zaaplikowaniem
Rezultat: mniej przełączania się między narzędziami, szybsza realizacja zadań i problemy wykrywane na wcześniejszym etapie, a nie dopiero podczas code review.
Konkretne uwagi i gotowe rozwiązania bezpośrednio w GitLabie, GitHubie, Azure DevOps lub Bitbucket.
Korzystaj z sugestii CARE, aby ograniczyć przełączanie się między narzędziami i zmniejszyć obciążenie poznawcze osób przeglądających kod
Poproś CARE o wyjaśnienie pull requestu, wskazanie zmian w logice biznesowej lub analizę dobrych praktyk właściwych dla danego języka programowania.
CARE automatycznie wykonuje działania w interfejsie Guidewire w przeglądarce, aby testować ekrany end-to-end.
Poproś CARE o przetestowanie metody — narzędzie samodzielnie tworzy i wprowadza test, a następnie kompiluje kod.
CARE odpowiada w wątku, proponuje poprawkę i pomaga doprowadzić go do zamknięcia.
CARE pomaga zespołom Guidewire podnosić jakość kodu już na wcześniejszych etapach procesu wytwarzania oprogramowania –
od wsparcia AI w IDE po szybsze i bardziej spójne przeglądy pull requestów.

Liderzy zespołów deweloperskich

Programiści
Poznaj nasze usługi wspierające rozwój oprogramowania
CARE IDE Plugin zapewnia wsparcie w programowaniu oparte na AI bezpośrednio w IDE, takim jak Guidewire Studio czy IntelliJ IDEA. Programiści mogą delegować złożone zadania, zadawać pytania, przeglądać kod w trakcie pracy, analizować wykryte problemy oraz stosować wybrane poprawki, zanim zmiany trafią do przeglądu w ramach pull requestu.
CARE powstał z myślą o realizacji projektów klasy enterprise. Wspiera zarówno wyspecjalizowane środowiska, takie jak Gosu i ubezpieczeniowe systemy core, jak i szerszy kontekst wytwarzania oprogramowania. Koncentruje się na bezpieczeństwie i możliwości dostosowania do potrzeb organizacji. Pomaga zespołom automatyzować cykl wytwarzania oprogramowania — od developmentu po QA — z wykorzystaniem ich własnych standardów i natywnego wsparcia dla Guidewire.
Specjalizacja w Guidewire i Gosu
CARE zaprojektowano specjalnie z myślą o Gosu, Guidewire oraz środowiskach ubezpieczeniowych systemów core. Narzędzie uwzględnia charakterystyczne wyzwania związane z jakością kodu w projektach ubezpieczeniowych, stosuje dobre praktyki Gosu i Guidewire, a w razie potrzeby współpracuje także z innymi językami programowania.
Code review oparte na AI
CARE to rozwiązanie do przeglądu kodu oparte na AI i wykorzystujące duże modele językowe (LLM). Może analizować tysiące linii kodu, identyfikować potencjalne problemy oraz proponować wygenerowane przez AI zmiany, które programiści mogą ocenić i zastosować w ramach swojego standardowego procesu pracy.
Wcześniejsza informacja o jakości kodu
CARE pomaga programistom wykrywać i usuwać problemy w IDE, zanim kod trafi do przeglądu w ramach pull requestu.
Integracja z procesem wytwarzania oprogramowania
CARE działa w IDE, procesach przeglądu kodu opartych na Git oraz CI/CD, bez tworzenia dodatkowej ścieżki weryfikacji. Sugestie i uwagi mogą być przekazywane bezpośrednio w używanym systemie kontroli wersji.
Kontrola procesu code review w organizacji
CARE ogranicza liczbę powtarzalnych czynności związanych z przeglądem kodu, a jednocześnie pozostawia zespołowi pełną kontrolę nad ostatecznymi decyzjami, zatwierdzaniem zmian i zasadami nadzoru.
Programiści mogą korzystać z CARE w ramach swoich standardowych procesów opartych na Git. Mogą odpowiadać w wątkach utworzonych przez CARE w merge requeście lub oznaczyć CARE w nowym komentarzu — tak jak zwykłego użytkownika. CARE odpowiada z uwzględnieniem kontekstu, przedstawiając wyjaśnienia, alternatywne rozwiązania, przykłady kodu oraz zaktualizowane wersje kodu Gosu i testów jednostkowych.
Tak. CARE może generować nowy kod Gosu, refaktoryzować istniejący kod oraz tworzyć lub aktualizować testy jednostkowe na podstawie zmian w pull requeście. Ten asystent oparty na AI pomaga programistom szybciej wprowadzać poprawki i stosować dobre praktyki, jednocześnie pozostawiając zespołowi pełną kontrolę nad tym, które zmiany zostaną ostatecznie scalone.
Tak. Wiedzę CARE można wzbogacić o własne dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, takie jak wewnętrzne wytyczne dotyczące programowania, reguły biznesowe czy dokumentacja projektowa. Dzięki temu CARE może lepiej rozumieć specyficzny kontekst biznesowy organizacji i stosować jej własne dobre praktyki wraz ze standardowymi wytycznymi Gosu i Guidewire.
Nie. CARE nie gromadzi ani nie przechowuje kodu źródłowego czy danych klientów. Opcjonalne analizy informacji zwrotnych pojawiających się w wątkach CARE można włączyć wyłącznie w celu doskonalenia usługi. Połączenie z modelem LLM jest szyfrowane, a dane wrażliwe mogą być maskowane za pomocą Google DLP, co pomaga spełnić rygorystyczne wymagania dotyczące bezpieczeństwa i zgodności.
CARE można zintegrować z procesami CI/CD zespołów korzystających z GitHuba, GitLaba, Azure DevOps i Jenkinsa. Narzędzie umożliwia automatyczny przegląd kodu i kontrolę jakości w ramach istniejącego procesu wytwarzania oprogramowania, pomagając wykrywać problemy, zanim kod przejdzie do kolejnych etapów pipeline’u.
CARE jest dostarczany jako gotowy do użycia plik JAR, który można uruchomić lokalnie lub zintegrować z istniejącym pipeline’em. Konfiguracja początkowa, obejmująca zdefiniowanie takich parametrów jak identyfikator merge requestu, klucz repozytorium, bazowy adres URL projektu i token dostępu, zajmuje zazwyczaj około 2–5 minut. Następnie CARE może automatycznie uczestniczyć w przeglądzie każdego nowego pull requestu.
CARE jest przeznaczony przede wszystkim dla zespołów pracujących z systemami opartymi na Guidewire i Gosu, zwłaszcza przy dużych lub krytycznych biznesowo projektach ubezpieczeniowych. Największą wartość zapewnia podczas aktywnego developmentu, kiedy przeglądy kodu wspierane przez AI mogą ograniczyć obciążenie wynikające z częstych zmian. CARE nie tylko sprawdza kod, lecz także pełni funkcję semantycznego reviewera opartego na AI, pomagając projektantom rozwiązań i architektom oceniać intencję zmian, stosowane wzorce oraz ich wpływ na system. Ogranicza to pracę manualną, wspiera przestrzeganie dobrych praktyk Guidewire i Gosu oraz przyspiesza realizację złożonych programów.
Nie. CARE wspiera doświadczonych reviewerów. Automatyzuje powtarzalne kontrole, pomaga egzekwować dobre praktyki Guidewire i Gosu oraz dostarcza oparte na AI wnioski dotyczące architektury i semantyki kodu, które zazwyczaj wymagają udziału doświadczonych specjalistów. Ostateczna akceptacja pozostaje po stronie zespołu. Dzięki temu przeglądy wspierane przez AI przebiegają szybciej, a kod w projektach Guidewire i Gosu zachowuje bardziej spójną, wysoką jakość.