当前位置：首页 > news >正文

AI工具赋能需求管理 Jira

news 2025/10/31 20:30:01

使用国内AI工具集成Jira和Confluence是完全可行的方案，而且在数据合规、访问速度和使用习惯上都有优势。以下是详细的方案：

一、国内主流AI工具选择

1. 大语言模型（替代ChatGPT）

· DeepSeek（我本身）：通过API提供强大的自然语言处理能力，性价比高

· 百度文心一言：成熟的企业级API服务，中文理解优秀

· 阿里通义千问：阿里云生态整合好，技术实力强

· 讯飞星火：在语音、多模态方面有特色

· 智谱GLM：清华技术背景，代码生成能力强

2. 专注办公场景的AI工具

· 字节跳动飞书：虽然不直接集成Jira，但其AI能力可以借鉴

· WPS AI：文档处理能力强大，可与Confluence协同

· 腾讯混元：通过云服务API调用

二、集成方案详解

方案A：使用现有支持国内AI的插件

1. 国内开发者开发的Jira插件

· 搜索关键词：在Atlassian Marketplace搜索“AI”、“智能”、“文心”、“通义”等

· 典型插件：有些国内开发者开发的插件已经集成了多家国内AI厂商

· 优势：开箱即用，配置简单

2. 通用AI集成插件

· 如 AI Power-Up for Jira 或 Smart Assistant 类插件

· 这些插件通常支持自定义API端点，可以配置为调用国内AI服务

方案B：自行开发轻量级集成（推荐技术团队）

这是最灵活、成本可控的方案：

技术实现路径：

1. 创建中间层服务：用Python/Node.js写一个简单的Web服务

2. 配置API路由：接收Jira/Confluence的webhook请求

3. 调用国内AI：将需求文本发送到选择的国内AI服务

4. 返回结构化结果：将AI生成的内容返回给Jira/Confluence

三、具体配置流程

以DeepSeek API集成为例：

步骤1：申请API权限

· 访问DeepSeek开放平台注册开发者账号

· 创建应用，获取API Key

· 查看计费标准（通常有免费额度）

步骤2：开发集成服务

```python
# 示例Python代码
import requests
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

def call_deepseek_api(prompt):
headers = {
'Authorization': f'Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
'model': 'deepseek-chat',
'messages': [
{'role': 'system', 'content': '你是一个专业的需求工程师，擅长编写清晰的需求文档...'},
{'role': 'user', 'content': prompt}
]
}
response = requests.post('https://api.deepseek.com/chat/completions',
headers=headers, json=data)
return response.json()['choices'][0]['message']['content']

@app.route('/generate-user-story', methods=['POST'])
def generate_user_story():
jira_data = request.json
requirement = jira_data.get('description', '')

prompt = f"""
请将以下需求转化为标准的用户故事：
原始需求：{requirement}

请按照以下格式输出：
作为[角色]，我希望[完成什么功能]，以便[达到什么商业价值]。

验收标准：
1. [标准1]
2. [标准2]
"""
generated_content = call_deepseek_api(prompt)
return jsonify({'content': generated_content})
```