GitHub внедрил автоматизированный процесс на базе AI для улучшения управления вопросами доступности, что позволяет командам снижать время на обработку обратной связи в 4 раза. Это решение интегрировано с GitHub Actions и GitHub Copilot, позволяя быстро переводить полученные отчеты в приоритетные задачи для разработчиков.
Контекст обновления
В последние годы вопросы доступности стали важной частью политик многих компаний, включая те, что работают на российском рынке. GitHub, обслуживающий более 40 миллионов разработчиков, заметил значительное количество обратной связи, поступающей из различных источников — от поддержки до обсуждений в социальных сетях. Часто такая информация оставалась неприоритезированной и разрозненной. Новый AI-процесс устраняет эти недостатки и обеспечивает централизованный подход к получению, анализу и решению вопросов доступности.
Как работает новый процесс
Теперь каждый новый отчет о доступности проходит через автоматизированный рабочий процесс. При его создании инициируется анализ с использованием AI, который классифицирует степень серьезности и соответствие стандартам WCAG. По словам Карии Фишер, старшего менеджера по вопросам доступности в GitHub, процесс обработки обратной связи мог бы показаться «золотым» активом, однако на практике его большие объёмы часто превращались в нагрузку для команд.
Новый процесс позволяет обработать полученные сообщения за несколько дней, классифицируя их по типу, компонентам и ранее сообщенным проблемам. AI-алгоритмы заполняют до 80% структуры метаданных, включая назначение команды и список базовых проверок доступности.
Практические итоги для разработчиков
Для команды разработчиков это означается ускорение в обработке обратной связи и более четкое понимание приоритетов. Особенно это актуально для стартапов и небольших компаний, стремящихся улучшить свои продукты с точки зрения доступности. Технологии AI, такие как GitHub Copilot, выступают не только как инструменты для анализа, но и как советы для улучшения кода. По окончании процесса проверки людские рецензенты подтверждают классификацию и открывают маршрут для исправлений.
На этот момент внедрение AI на GitHub стало значительным шагом к улучшению доступности, а его успешная реализация может служить примером для других платформ. Важно учитывать, что в условиях постоянного роста объемов информации подобные технологии становятся не luxury, а необходимостью для обеспечения качественной работы.
В планах GitHub — продолжать улучшать алгоритмы обработки данных, что позволит еще быстрее адаптироваться к изменениям и требованию рынка.