- 优化 AI 删除文件操作，删除文件需要二次确认后才执行。
- 优化对话流中终端卡片的使用体验。
- 修复了 WSL 的一些兼容性问题。
- 修复了部分场景下 AI 生成的代码不会被存入文件的问题。
- 新增 Kubernetes AIOPS 智能运维平台，提供集群监控、智能告警和自动修复功能。
- 新增 GitLab AIOPS 智能运维中心，支持代码质量分析和问题诊断。
- 新增 Zabbix AIOPS 智能运维中心，提供智能管控分析与故障自愈系统。
- 新增 Kafka AIOPS 智能运维平台，实现 AI 驱动的消息队列监控与异常检测。
- 新增服务器 AIOPS 智能运维平台，实现服务器集群监控与智能分析。
- 新增 ActiveMQ AIOPS 智能运维平台，提供消息队列监控与健康度分析。
- 完成 AI 超大规模模型训练，参数规模突破 100B，显著提升代码理解和生成能力。
- 新增 AI 巡检模块，支持自动化智能巡检功能。
- 新增告警记录模块，集中管理和分析系统告警信息。
- 新增架构图模块，可视化展示系统架构。
- 新增数据库实例监控模块，支持多种数据库的监控管理。
- 发布 AI 智能开发工作流，整合代码生成、审查、测试全流程，提升开发效率 50%。
- 新增错误分析模块，提供系统错误的智能分析功能。
- 新增网络设备监控模块，实现网络设备的智能管控。
- 新增 NoSQL 数据库监控模块，支持 Cassandra、Elasticsearch、HBase、MongoDB 等监控。
- 新增 Prometheus 监控模块，提供指标查询和告警规则管理。
- 引入联邦学习技术，支持在保护用户隐私的前提下优化 AI 模型性能。
- 上线 AI 模型自定义训练功能，支持用户根据业务场景训练专属模型。
- 新增 RabbitMQ 监控模块，实现消息队列的智能运维。
- 新增 Redis 实例监控模块，支持 Redis 数据库的监控管理。
- 新增注册中心监控模块，实现服务注册中心的智能管控。
- 发布 AI 代码生成质量评估系统，支持量化评估生成结果的准确性和安全性。
- 完成多模态 AI 模型整合，支持文本、代码、图像多格式输入输出。
- 上线 AI 智能调试助手，支持自动定位和修复代码运行时错误。
- 新增 RocketMQ 监控模块，提供消息队列的监控与分析。
- 新增 SkyWalking 监控模块，支持分布式链路追踪和性能分析。
- 引入 AI 模型版本管理系统，支持模型迭代、回滚和性能对比。
- 发布 AI 测试用例生成功能，支持自动生成单元测试和集成测试用例。
- 上线 AI 代码重构建议功能，支持自动优化代码结构和性能。
- 完成 AI 模型压缩与优化，提升推理速度 300%，降低服务器资源消耗。
- 发布 AI 文档生成功能，支持从代码自动生成 API 文档和使用说明。
- 引入 AI 代码补全实时反馈机制，提升开发者编码体验。
- 实现 AI 上下文理解功能，支持多轮对话中的代码生成和修改。
- 发布多语言代码生成模型，新增 Java、C++、Go 等编程语言支持。
- 上线 AI 代码审查功能，支持自动检测代码质量问题和安全漏洞。
- 引入预训练模型微调技术，将代码生成准确率提升至 85%。
- 上线 AI 智能问答系统，整合知识库与自然语言处理能力。
- 完成首个 AI 代码生成模型原型，支持 Python 和 JavaScript 基础代码生成。
- 启动 AI 大模型研发项目，基于 Transformer 架构设计基础模型。
