En la última versión de GitLab, 18.7, se ha presentado una característica innovadora llamada flujos personalizados. Esta herramienta nos permite definir workflows de inteligencia artificial y compartirlos a través de nuestra organización, lo que facilita la aplicación de la inteligencia artificial en todas las áreas del ciclo de vida del desarrollo de software.
Lo que resulta interesante es que los flujos personalizados se definen a través de un archivo config.yml que proporciona un esquema para crear estos workflows de inteligencia artificial. Esto nos permite personalizar los flujos según nuestras necesidades y agregar más información, como editar el prompt, por ejemplo. Una vez que creamos un flujo, podemos compartirlo con otros usuarios y hacer que esté disponible para todos los proyectos dentro de un grupo superior.
Llama la atención cómo los flujos están habilitados dentro de un grupo superior dentro de una instancia de GitLab. Esto nos permite consumir la nueva versión de un flujo y actualizar nuestros proyectos de manera suave, evitando cualquier cambio que pueda romper la aplicación.
Para utilizar un flujo personalizado, podemos ir a la sección de automatización y flujos en nuestro proyecto y seleccionar la nueva versión del flujo. También podemos ir a la sección de disparadores de nuestro proyecto para comprender mejor cómo comenzar a utilizar este flujo personalizado. Una vez que creamos un problema y mencionamos el nombre de la cuenta de servicio y proporcionamos un prompt simple, el flujo comenzará a ejecutarse de inmediato.
Lo que resulta especialmente útil es que podemos ver más información sobre el flujo y depurar cualquier problema que ocurra con el flujo. Esto nos permite asegurarnos de que todo funcione correctamente y que podamos obtener los resultados deseados.
En resumen, los flujos personalizados en GitLab 18.7 nos ofrecen una forma innovadora de aplicar la inteligencia artificial en el desarrollo de software. Con esta herramienta, podemos definir workflows de inteligencia artificial y compartirlos a través de nuestra organización, lo que facilita la aplicación de la inteligencia artificial en todas las áreas del ciclo de vida del desarrollo de software.
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