Bitbucket is getting a new navigation

We’re rolling out these changes, so the documentation may not match your experience in the Bitbucket Cloud app. Read about the new Bitbucket navigation

コンテンツの作成や編集に AI による文章作成アシスタントを活用する

The quality, accuracy, and reliability of information generated by AI may vary. Learn why

AI in Bitbucket Cloud can help you and your team work more effectively. Currently it can freely generate, summarize, or transform the description and comments in pull requests. It can also:

  • プル リクエストの説明を記述する

  • カスタム プロンプトを使用してコメントを生成する

  • コメントのトーンを変更する

How do I activate AI features?

AI features are available for Bitbucket Cloud workspaces and can be activated by a workspace administrator.

  1. 上部のナビゲーション バーにある [設定] (歯車アイコン) を選択します。

  2. Select Workspace settings, then AI on the left sidebar.

  3. Review and accept the AI terms of use.

  4. [有効化] を選択します。

To deactivate AI features, go to the same page in Workspace settings and select Deactivate. After deactivation, your workspace will retain any previously written AI content.

AI による文章作成アシスタントを有効または無効にする

When you activate AI in Bitbucket, the AI writing assistant is enabled by default. To disable the AI writing assistant specifically, select the toggle associated with the AI writing assistant.

AI による文章作成アシスタントの活用方法

プル リクエストの説明またはコメントでの新しいコンテンツの生成や既存のテキストの改善に役立つ可能性をぜひその目でお確かめください。このツールを最大限に活用する手順は次のとおりです。

新しいコンテンツを生成する

  1. プル リクエストを作成するか、既存のプル リクエストを開きます。

  2. プル リクエストの説明またはコメントのエディター ツールバーから文章作成アシスタントのアイコンを選択します。
    エディターのテキスト フィールドに /ai と入力することで、AI による文章作成アシスタントにアクセスすることもできます。

  3. プロンプトに入力するか、リストからオプションを選択します。

  4. を選択します。

  5. 完了したら、応答をコメントに保存するか、追加のプロンプトに従います。

既存のコンテンツを編集する

AI による文章作成アシスタントを使用すると、タイプミスの検出や表現の簡略化などにより、文章を簡単に改善できます。

  1. 編集モードで、既存のコメントのテキストをハイライトします。

  2. ハイライトしたテキストの上に表示される文章作成アシスタントのボタンを選択します。

  3. プロンプトに入力するか、リストからオプションを選択します。

  4. を選択します。

  5. 完了したら、応答をコメントに保存するか、追加のプロンプトに従います。

よくあるご質問

What powers the AI writing assistant?

The AI writing assistant leverages AI developed internally and from OpenAI. It uses the Teamwork graph, which is unique to a customer's project or service work, along with internal language models and OpenAI to deliver results specific to the customer's context.

What are the limitations of AI?

As we continue to develop AI features, we recognize that limitations in AI can arise from various factors, such as narrow inputs, systemic biases, insufficient training or test data, or poor quality of training or test data. However, we are committed to making improvements to our artificial intelligence and machine learning models to better address specific use cases over time.

Our customers play a vital role in helping us improve AI features. If you come across any inappropriate responses, please use the 👍 👎 buttons and leave us feedback to flag them for our team.

To ensure that our technology is responsible, we have established a set of principles that guide our teams in building, deploying, and using new technologies like AI. You can learn more about our approach and principles by reading our Responsible Technology Principles.

At Atlassian, we are dedicated to providing our customers with the best possible experience using our apps and services. We will continue to work hard to improve AI and deliver the best results for our customers.

アトラシアンではどのようにデータを保護していますか?

We apply our Privacy Principles and company values to our AI features, just as with everything else we do. We’re passionate about creating meaningful data controls, choices, and notices to foster open collaboration and deeper teamwork.

This means we embrace privacy by design in everything we do. You can find the existing Privacy Principles in our Trust Center and our Privacy Policy here.




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