AI 影响分析

AI 影响分析衡量 GitLab Duo 对软件开发生命周期 (SDLC) 性能的影响。 此仪表板提供了在项目或组采用 AI 的背景下，关键 SDLC 指标的可见性。 您可以使用此仪表板来衡量哪些指标因您的 AI 投资而有所改善。

使用 AI 影响分析用于：

• 关联性观察：检查项目或组中 AI 使用趋势如何影响其他关键生产力指标。AI 使用指标显示最近六个月的数据，包括当前月份。
• GitLab Duo 使用情况快照：跟踪项目或组在过去 30 天内席位和功能的使用情况。

要了解如何优化您的许可证使用情况， 请参阅 GitLab Duo add-ons。

要了解更多关于 AI 影响分析的信息，请参阅博客文章 Developing GitLab Duo: AI impact analytics dashboard measures the ROI of AI。

要查看点击演示，请参阅 AI impact analytics product tour。

要了解概览，请参阅 GitLab Duo AI Impact Dashboard。

关键指标

• 已分配 Duo 席位参与度：在过去 30 天内被分配了 Duo 席位并使用了至少一个 AI 功能的用户百分比。 计算方式为使用 AI 功能的 Duo 席位用户数除以已分配的 Duo 席位总数。
• 代码建议：使用率：每月与代码建议互动的用户百分比。 计算方式为每月唯一的代码建议用户数除以每月总 unique contributors。 只有唯一的代码贡献者（具有 pushed 事件的用户）包含在计算中。
• 代码建议：接受率：过去 30 天内被代码贡献者接受的 GitLab Duo 提供的代码建议百分比。 计算方式为接受的代码建议数除以生成的代码建议总数。
• Duo Chat：使用率：每月与 GitLab Duo Chat 互动的用户百分比。 计算方式为每月唯一的 GitLab Duo Chat 用户数除以总 GitLab Duo 分配用户数。

指标趋势

指标趋势表显示最近六个月的指标，包括月度值、过去六个月的百分比变化和趋势迷你图。

生命周期指标

• Lead time
• Median time to merge
• Deployment frequency
• Merge request throughput
• Critical vulnerabilities over time
• Contributor count

AI 使用指标

代码建议：使用率：每月用户与 AI 代码建议的互动情况。

在 GitLab.com 上，数据每五分钟更新一次。 GitLab 仅在用户当月向项目推送代码时才计算代码建议使用情况。

AI 使用唯一用户率的月度比较能更准确地反映代码建议使用情况， 因为它消除了开发者经验水平、项目类型或复杂性等因素。

AI 使用趋势的基准是代码贡献者的总数，而不仅仅是拥有 GitLab Duo 席位的用户。 这个基准能更准确地反映团队成员的 AI 使用情况。

要分析使用 AI 的团队与不使用 AI 的团队之间的性能差异，您可以创建一个自定义的 Value Streams Dashboard Scheduled Report 基于有和没有 GitLab Duo 的项目和组的 AI 影响视图。

Duo RCA：使用率：每月用户与 Duo 根本原因分析的互动情况。

此指标跟踪选择 Troubleshoot 分析失败的 CI/CD 作业 的 Duo 用户百分比。

查看 AI 影响分析

先决条件：

• 必须启用 Code Suggestions。
• 对于 GitLab Self-Managed，必须配置 ClickHouse for contribution analytics。

1. 在左侧边栏，选择 Search or go to 并找到您的项目或组。
2. 选择 Analyze > Analytics Dashboards。
3. 选择 AI impact analytics。

要检索 AI 影响指标，您还可以使用 AiMetrics、AiUserMetrics 和 AiUsageData GraphQL APIs。 有关概览和示例查询，请参阅 issue 512931。