GitLab 18.3: KI-Orchestrierung revolutioniert die Softwareentwicklung

GitLab ist heute eine umfassende DevSecOps-Plattform, die alle Phasen des Software-Lebenszyklus vereint. Auf dieser Grundlage entwickeln wir uns zur weltweit ersten KI-nativen Plattform für Software Engineering. Bei GitLab sind wir überzeugt: Die Zukunft der Softwareentwicklung liegt im reibungslosen Zusammenspiel von Mensch und KI. Wir bringen die besten KI-Funktionen zu allen GitLab-Nutzerinnen und -Nutzern.

Diese Transformation erfolgt auf drei unterschiedlichen Ebenen, die weit über das hinausgehen, was andere KI-Entwicklungstools bieten:

Erstens sind wir ein System of Record. Die einheitliche Datenplattform speichert die wertvollsten digitalen Assets. Dazu gehören Quellcode und geistiges Eigentum sowie eine Fülle unstrukturierter Daten, die Projektpläne, Bug-Backlogs, CI/CD-Konfigurationen, Deployment-Historien, Sicherheitsberichte und Compliance-Daten umfassen. Dies schafft einen Datenschatz an Kontextinformationen, der sicher in der GitLab-Umgebung verbleibt und für generische Agenten oder große Sprachmodelle unzugänglich ist.

Zweitens fungieren wir als Software-Control-Plane. Wir orchestrieren die kritischsten Geschäftsprozesse über Git-Repositories, REST-APIs und Webhook-basierte Schnittstellen, die die End-to-End-Software-Lieferung antreiben. Viele Kunden betrachten dies als Tier-0-Abhängigkeit, auf die sich ihre geschäftskritischen Prozesse täglich verlassen.

Drittens bieten wir eine leistungsstarke Benutzererfahrung. Wir liefern eine integrierte Oberfläche, die den kostspieligen Kontextwechsel eliminiert, der die meisten Entwicklungsteams verlangsamt. Mit vollständiger Lifecycle-Transparenz und Kollaborationstools in einer Plattform verlassen sich über 50 Millionen registrierte Nutzende und die riesige Community auf GitLab, um ihre Arbeit zu erledigen. Diese Expertise positioniert GitLab einzigartig, um eine intuitive Mensch-zu-KI-Zusammenarbeit zu ermöglichen, die die Teamproduktivität steigert und gleichzeitig die bewährten Workflows bewahrt.

Erweiterung der Plattform mit nativ integrierter KI auf allen Ebenen

Die GitLab Duo Agent Platform integriert und erweitert alle drei dieser Ebenen. Sie ist auf Erweiterbarkeit und Interoperabilität ausgelegt und ermöglicht es Kunden und Partnern, Lösungen zu entwickeln, die noch mehr Wert schaffen. Der offene Plattformansatz betont die nahtlose Konnektivität mit externen KI-Tools und -Systemen, während gleichzeitig eine tiefe Integration in den bestehenden Stack auf allen drei Ebenen gewährleistet wird.

• Erstens erweitern wir die einheitliche Datenplattform um einen Knowledge Graph, der Code mit allen anderen unstrukturierten Daten indiziert und verknüpft, speziell optimiert für den agentischen Zugriff. KI lebt von Kontext, und wir glauben, dass dies nicht nur die Schlussfolgerungen und Inferenzen von Agenten beschleunigt, sondern auch kostengünstigere und qualitativ hochwertigere agentische Ergebnisse liefert.
• Zweitens fügen wir der bestehenden Control Plane eine wichtige Orchestration Layer in drei verschiedenen Teilen hinzu: Agenten und Flows können sich als Abonnenten für GitLab SDLC-Events registrieren, wir bauen eine neue Orchestrierungs-Engine, die speziell entwickelte Multi-Agenten-Flows ermöglicht, und wir stellen GitLab-Tools, Agenten und Flows über MCP und Standardprotokolle für beispiellose Interoperabilität zur Verfügung.
• Schließlich erweitern wir die GitLab-Erfahrung, um erstklassige Agenten und Agenten-Flows über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus bereitzustellen. Sie können asynchrone Aufgaben an Agenten zuweisen, sie in Kommentaren mit @ erwähnen und benutzerdefinierte Agenten mit spezifischem Kontext für Ihre Workflows erstellen – aber noch wichtiger: GitLab liefert native Agenten für jede Entwicklungsphase und erschließt gleichzeitig ein reiches Ökosystem von Drittanbieter-Agenten. Dies schafft eine echte Mensch-zu-KI-Zusammenarbeit, bei der Agenten genauso natürlich zu bedienen sind wie menschliche Teammitglieder.

Sieh dir dieses Video an, um zu erfahren, was in 18.3 und darüber hinaus kommt, oder lies weiter.

Neu in GitLab 18.3

Mit 18.2 haben wir spezialisierte KI-Agenten eingeführt, die Entwicklern über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus hinweg zur Seite stehen, sowie unseren Software Development Flow – eine leistungsstarke Funktion, die Nutzenden die Möglichkeit gibt, mehrere Agenten zu orchestrieren, um Code-Änderungen End-to-End zu planen, zu implementieren und zu testen.

GitLab 18.3 führt erweiterte Integrationen und Interoperabilität, mehr Flows und verbesserte Kontextwahrnehmung über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus ein.

Erweiterte Integrationen und Interoperabilität

Wir bieten umfassende KI-Erweiterbarkeit sowohl durch erstklassige GitLab-Agenten als auch durch ein reiches Ökosystem von Drittanbieter-Agenten, alle mit vollem Zugriff auf Projektkontext und -daten. Dieser Ansatz erhält native GitLab-Workflows und Governance und bietet gleichzeitig die Flexibilität, bevorzugte Tools durch hochintegrierte Orchestrierung zwischen diesen Agenten und der GitLab-Kernplattform zu wählen. Teams erhalten erweiterte KI-Funktionalität bei gleichzeitiger Beibehaltung wichtiger Integrations-, Überwachungs- und Benutzererfahrungsvorteile.

• MCP-Server - Universelle KI-Integration: Der GitLab MCP-Server (Model Context Protocol) ermöglicht es KI-Systemen, sich sicher direkt in GitLab-Projekte und Entwicklungsprozesse zu integrieren. Diese standardisierte Schnittstelle eliminiert den Aufwand für benutzerdefinierte Integrationen und ermöglicht es KI-Tools – einschließlich Cursor –, intelligent innerhalb der bestehenden GitLab-Umgebung zu arbeiten. Siehe unsere Dokumentation für eine vollständige Liste der in 18.3 enthaltenen Tools. Dies ist erst der Anfang; weitere Tools sind für 18.4 geplant.

  Hinweis: Drittanbieter-Agenten sind GitLab Premium Beta-Funktionen und nur für GitLab Duo Enterprise-Kunden zur Evaluierung verfügbar.

"GitLab-Workflows direkt in Cursor zu bringen, ist ein entscheidender Schritt zur Reduzierung von Reibung für Entwickler. Durch die Minimierung des Kontextwechsels können Teams den Issue-Status überprüfen, Merge Requests einsehen und Pipeline-Ergebnisse überwachen, ohne jemals ihre Programmierumgebung zu verlassen. Diese Integration ist eine natürliche Ergänzung für unsere gemeinsamen Kunden, und wir freuen uns auf eine langfristige Partnerschaft mit GitLab, um die Entwicklerproduktivität weiter zu steigern."

- Ricky Doar, VP of Field Engineering bei Cursor

"Der MCP-Server und die CLI-Agent-Unterstützung von GitLab schaffen leistungsstarke neue Wege für die Integration von Amazon Q in Entwicklungsworkflows. Amazon Q Developer kann sich jetzt direkt über die Remote-MCP-Schnittstelle von GitLab verbinden, während Teams Entwicklungsaufgaben delegieren können, indem sie Amazon Q CLI einfach in Issues und Merge Requests mit @ erwähnen. Die robusten Sicherheits- und Governance-Funktionen, die in diese Integrationen integriert sind, geben Unternehmen das Vertrauen, KI-Coding-Tools zu nutzen und gleichzeitig ihre Entwicklungsstandards zu bewahren. Die Partnerschaft mit GitLab zeigt das kontinuierliche Engagement von AWS, das KI-Ökosystem zu erweitern und intelligente Entwicklungstools überall dort zugänglich zu machen, wo Entwickler arbeiten."

- Deepak Singh, Vice President of Developer Agents and Experiences bei AWS

• CLI-Agent-Unterstützung für Claude Code, Codex, Amazon Q, Google Gemini und opencode (Bring Your Own Key): 18.3 führt Integrationen ein, die es Teams ermöglichen, routinemäßige Entwicklungsarbeit zu delegieren, indem sie ihre Agenten direkt in Issues oder Merge Requests mit @ erwähnen. Wenn Entwickler diese KI-Assistenten erwähnen, lesen sie automatisch den umgebenden Kontext und Repository-Code und antworten dann auf den Kommentar des Nutzers entweder mit überprüfungsreifen Code-Änderungen oder Inline-Kommentaren. Diese Integrationen erfordern einen eigenen API-Schlüssel für die jeweiligen KI-Anbieter und halten alle Interaktionen nativ innerhalb der GitLab-Oberfläche, während gleichzeitig ordnungsgemäße Berechtigungen und Audit-Trails beibehalten werden.

"Claude Code direkt in GitLab zu bringen, bringt KI-Unterstützung dorthin, wo Millionen von Entwicklern bereits täglich zusammenarbeiten und Code liefern. Die Möglichkeit, Claude direkt in Issues und Merge Requests zu erwähnen, beseitigt Reibung und behält gleichzeitig die Qualität durch menschliche Aufsicht und Überprüfungsprozesse bei. Dieses Update bringt die Fähigkeiten von Claude Code an mehr Orte, an denen Teams arbeiten, und macht KI zu einem natürlichen Teil ihres Entwickler-Workflows."

- Cat Wu, Claude Code Product Lead, Anthropic

"Mit der neuen Agenten-Integration von GitLab in 18.3 können Sie opencode innerhalb Ihrer bestehenden Workflows verwenden. Sie können opencode in einem Issue oder Merge Request mit @erwähnen und es führt Ihren Agenten direkt in Ihrer CI-Pipeline aus. Diese Möglichkeit, opencode so zu konfigurieren und auszuführen, wie Sie es möchten, ist die Art von Integration, von der wir wissen, dass die Open-Source-Community sie wirklich schätzt."

- Jay V., CEO, opencode

• Agentic Chat-Unterstützung für Visual Studio IDE und GitLab UI für alle Premium- und Ultimate-Kunden verfügbar: Mit 18.3 müssen Sie nicht mehr zwischen Tools wechseln, um auf die vollständigen Entwicklungslebenszyklus-Daten von GitLab zuzugreifen. Die erweiterten Integrationen bringen die volle Leistung von GitLab Duo sowohl in die GitLab-Benutzeroberfläche als auch in IDEs – die Unterstützung wird von JetBrains und VS Code auf Visual Studio erweitert. Dies hilft Entwicklern, im Flow zu bleiben und gleichzeitig auf reichhaltigen Projektkontext, Deployment-Historie und Team-Kollaborationsdaten direkt in ihrer bevorzugten Umgebung zuzugreifen.
• Erweiterte KI-Modell-Unterstützung: GitLab Duo Self-Hosted unterstützt jetzt zusätzliche KI-Modelle und gibt Teams mehr Flexibilität in ihren KI-unterstützten Entwicklungsworkflows. Sie können jetzt Open-Source-OpenAI-GPT-Modelle (20B und 120B Parameter) über vLLM auf Ihrer Rechenzentrums-Hardware oder über Cloud-Services wie Azure OpenAI und AWS Bedrock in Ihrer privaten Cloud bereitstellen. Zusätzlich ist Anthropics Claude 4 auf AWS Bedrock verfügbar.

Neue automatisierte Entwicklungs-Flows

GitLab Flows koordinieren mehrere KI-Agenten mit vordefinierten Anweisungen, um diese zeitaufwändigen, alltäglichen Aufgaben autonom zu erledigen, damit sich Entwickler auf die wirklich wichtige Arbeit konzentrieren können.

GitLab 18.3 kommt mit zwei neuen Flows:

• Issue to MR Flow ermöglicht automatisierte Code-Generierung vom Konzept bis zur Fertigstellung in Minuten: Dieser Flow konvertiert automatisch Issues in umsetzbare Merge Requests (MRs), indem Agenten koordiniert werden, um Anforderungen zu analysieren, umfassende Implementierungspläne vorzubereiten und produktionsreifen Code zu generieren, der zur Überprüfung bereit ist – und verwandelt Ideen in überprüfbare Implementierungen in Minuten, nicht Stunden.

• Convert CI File Flow für nahtlose Migrationsintelligenz: Der Convert CI File Flow rationalisiert Migrationsworkflows, indem Agenten bestehende CI/CD-Konfigurationen analysieren und sie intelligent in das GitLab CI-Format mit vollständiger Pipeline-Kompatibilität konvertieren. Dies eliminiert den manuellen Aufwand und potenzielle Fehler beim Neuschreiben von CI-Konfigurationen von Grund auf und ermöglicht es Teams, ganze Deployment-Pipelines mit Vertrauen zu migrieren. 18.3 umfasst Unterstützung für Jenkins-Migrationen. Zusätzliche Unterstützung ist für zukünftige Versionen geplant.

Intelligenter Code und Suche

KI-Punktlösungen arbeiten typischerweise mit begrenzter Sichtbarkeit in isolierte Code-Schnipsel, aber der Knowledge Graph von GitLab bietet Agenten Umgebungskontext, um schnellere und intelligentere Antworten zu ermöglichen.

• Knowledge Graph für Echtzeit-Code-Intelligenz: Mit 18.3 liefert der Knowledge Graph von GitLab jetzt Echtzeit-Code-Indizierung für schnellere Code-Suchen und liefert genauere und kontextbezogene Ergebnisse. Durch das Verständnis der Beziehungen zwischen Dateien, Abhängigkeiten und Entwicklungsmustern über die gesamte Codebasis hinweg sind die Agenten darauf ausgelegt, Einblicke zu liefern, die menschliche Entwickler Stunden kosten würden – und dies ist nur der erste Schritt zur Erschließung der leistungsstarken Funktionen, die für den Knowledge Graph geplant sind.

Enterprise Governance

KI-Transparenz und organisatorische Kontrolle sind kritische Herausforderungen, die Teams davon abhalten können, KI-gestützte Entwicklungstools vollständig zu übernehmen, wobei 85% der Führungskräfte zustimmen, dass agentische KI beispiellose Sicherheitsherausforderungen schaffen wird.

Diese neuen Funktionen in 18.3 helfen, Bedenken hinsichtlich Daten-Governance, Compliance-Anforderungen und dem Bedarf an Transparenz in KI-Entscheidungsprozessen zu adressieren, damit Organisationen KI innerhalb ihrer bestehenden Sicherheits- und Policy-Frameworks integrieren können.

• Agent Insights für Transparenz durch Intelligenz: Das integrierte Agenten-Tracking bietet Einblick in die Entscheidungsprozesse von Agenten. Nutzende können Workflows optimieren und Best Practices durch transparentes Activity-Tracking befolgen.

• GitLab Duo Code Review für Self-Hosted: Dies bringt die Intelligenz von GitLab Duo zu Organisationen mit strengen Daten-Governance-Anforderungen, indem Teams sensiblen Code in kontrollierten Umgebungen behalten können.
• Hybrid-Modell-Konfigurationen für flexible KI-Bereitstellung: GitLab Duo Self-Hosted-Kunden können jetzt Hybrid-Modell-Konfigurationen verwenden, die selbst gehostete KI-Modelle über ihr lokales KI-Gateway mit den Cloud-Modellen von GitLab über das KI-Gateway von GitLab kombinieren und so Zugriff auf verschiedene Funktionen ermöglichen.

• Erweiterte Sicherheit mit OAuth-Unterstützung: Der MCP-Server umfasst jetzt vollständige OAuth 2.0-Authentifizierungsunterstützung, die sichere Verbindungen zu geschützten Ressourcen und sensiblen Entwicklungsumgebungen ermöglicht. Diese Implementierung folgt dem Entwurf der OAuth-Spezifikation für MCP und behandelt Autorisierungsflows, Token-Verwaltung und dynamische Client-Registrierung.

Secure by Design-Plattform: Governance, die skaliert

Echte Plattformsicherheit erfordert die konsistente Anwendung von Governance-Prinzipien über jede Ebene des Entwicklungslebenszyklus. Die gleichen Sicherheitsgrundlagen, die die KI-Adoption sicher machen – Least-Privilege-Zugriff, zentralisiertes Policy-Management, proaktive Überwachung und granulare Berechtigungen – müssen im gesamten SDLC eingebettet sein, um einen kohärenten Defense-in-Depth-Ansatz zu schaffen.

GitLab 18.3 stärkt die grundlegenden Kontrollen, die zum Schutz der gesamten Software-Supply-Chain beitragen, mit diesen neuen Updates:

• Benutzerdefinierte Admin-Rolle: Bietet granulare, zweckgebundene administrative Berechtigungen und ersetzt pauschalen Admin-Zugriff durch präzise Least-Privilege-Kontrollen. Anstatt pauschale administrative Privilegien zu gewähren, die Sicherheitsrisiken schaffen, können Organisationen jetzt spezialisierte Rollen erstellen, die auf spezifische Funktionen zugeschnitten sind – Plattform-Teams, die Runner und Monitoring verwalten, Support-Teams, die die Benutzerverwaltung handhaben, und Führungskräfte, die auf Dashboards und Nutzungsstatistiken zugreifen. Mit vollständigem Rollen-Lifecycle-Management über UI und API, Audit-Logging und automatisch generierter Dokumentation ermöglicht diese Funktion echte Least-Privilege-Administration bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der operativen Effizienz und Verbesserung der allgemeinen Instanzsicherheit.
• Compliance-Framework und Sicherheits-Policy-Management auf Instanzebene: Organisationen können jetzt eine dedizierte Compliance-Gruppe bestimmen, die die Befugnis hat, standardisierte Frameworks und Sicherheitsrichtlinien direkt auf Top-Level-Gruppen anzuwenden und die Durchsetzung automatisch auf alle ihre Untergruppen und Projekte zu kaskadieren. Dieser zentralisierte Ansatz eliminiert den Compliance-Adoptionsblocker des fragmentierten Policy-Managements bei gleichzeitiger Beibehaltung der Gruppenautonomie für zusätzliche lokale Richtlinien.
• Erweiterte Verletzungsberichte: Teams erhalten jetzt sofortige Benachrichtigungen, wenn nicht autorisierte Änderungen an MR-Genehmigungsregeln vorgenommen werden, Framework-Richtlinien keine ordnungsgemäßen Genehmigungen haben oder zeitbasierte Compliance-Kontrollen verletzt werden. Durch die direkte Verknüpfung von Verletzungen mit spezifischen Compliance-Framework-Kontrollen erhalten Teams umsetzbare Einblicke, die genau zeigen, welche Anforderung verletzt wurde, und verwandeln Compliance von einer reaktiven Checkbox-Übung in einen proaktiven, integrierten Teil des Entwicklungs- und Sicherheitsworkflows.
• Fein abgestimmte Berechtigungen für CI/CD-Job-Token: Ersetzt breiten Token-Zugriff durch granulare, explizite Berechtigungen, die CI/CD-Jobs nur Zugriff auf die spezifischen API-Endpunkte gewähren, die sie tatsächlich benötigen. Anstatt Jobs pauschalen Zugriff auf Projektressourcen zu gewähren, können Teams jetzt präzise Berechtigungen für Deployments, Pakete, Releases, Umgebungen und andere kritische Ressourcen definieren, wodurch die Angriffsfläche und das Potenzial für Privilegieneskalation reduziert werden.
• AWS Secrets Manager-Integration: Teams, die AWS Secrets Manager verwenden, können jetzt Secrets direkt in GitLab CI/CD-Jobs abrufen, was die Build- und Deploy-Prozesse vereinfacht. Secrets werden von einem GitLab Runner über OpenID Connect-protokollbasierte Authentifizierung abgerufen, maskiert, um Exposition in Job-Logs zu verhindern, und nach Gebrauch zerstört. Dieser Ansatz eliminiert die Notwendigkeit, Secrets in Variablen zu speichern, und integriert sich nahtlos in bestehende GitLab- und AWS-basierte Workflows. In enger Zusammenarbeit mit der Deutschen Bahn und dem AWS Secrets Manager-Team entwickelt, spiegelt diese Integration unser Engagement wider, Lösungen gemeinsam mit Kunden zu entwickeln, um reale Herausforderungen zu lösen.

Artifact Management: Sicherung der Software-Supply-Chain

Wenn Artefakte nicht ordnungsgemäß verwaltet werden, können kleine Änderungen große Konsequenzen haben. Veränderbare Pakete, überschriebene Container-Images und inkonsistente Regeln über Tools hinweg können Produktionsausfälle auslösen, Schwachstellen einführen und Compliance-Lücken schaffen. Für Enterprise DevSecOps ist sicheres, zentralisiertes Artifact Management unerlässlich, um die Software-Supply-Chain intakt zu halten.

Enterprise-Grade-Artifact-Schutz in 18.3

Aufbauend auf den umfassenden Package-Protection-Funktionen fügt GitLab 18.3 wichtige neue Funktionen hinzu:

• Conan-Revisions-Unterstützung: Neu in 18.3 bieten Conan-Revisionen Paket-Unveränderlichkeit für C++-Entwickler. Wenn Änderungen an einem Paket vorgenommen werden, ohne seine Version zu ändern, berechnet Conan eindeutige Identifikatoren, um diese Änderungen zu verfolgen, wodurch Teams unveränderliche Pakete beibehalten können, während die Versionsklarheit erhalten bleibt.
• Erweiterte Container Registry-Sicherheit: Nach der erfolgreichen Einführung von unveränderlichen Container-Tags in 18.2 sehen wir eine starke Unternehmensadoption. Sobald ein Tag erstellt wird, das einer unveränderlichen Regel entspricht, kann niemand – unabhängig von der Berechtigungsebene – dieses Container-Image ändern, wodurch unbeabsichtigte Änderungen an Produktionsabhängigkeiten verhindert werden.

Diese Verbesserungen ergänzen die bestehenden Schutzfunktionen für npm, PyPI, Maven, NuGet, Helm-Charts und generische Pakete und ermöglichen es Plattform-Teams, konsistente Governance über ihre gesamte Software-Supply-Chain zu implementieren – eine Anforderung für Organisationen, die sichere interne Entwicklerplattformen aufbauen.

Im Gegensatz zu eigenständigen Artifact-Lösungen eliminiert der integrierte Ansatz von GitLab den Kontextwechsel zwischen Tools und bietet gleichzeitig End-to-End-Nachverfolgbarkeit vom Code bis zur Bereitstellung, wodurch Plattform-Teams konsistente Governance über ihre gesamte Software-Delivery-Pipeline implementieren können.

Embedded Views: Echtzeit-Sichtbarkeit und Berichte

Da GitLab-Projekte an Komplexität zunehmen, navigieren Teams zwischen Issues, Merge Requests, Epics und Meilensteinen, um die Sichtbarkeit des Arbeitsstatus aufrechtzuerhalten. Die Herausforderung liegt darin, diese Informationen effizient zu konsolidieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass Teams Echtzeitzugriff auf den Projektfortschritt haben, ohne den Kontext zu wechseln oder ihren Flow zu unterbrechen. Start der Echtzeit-Arbeitsstatussichtbarkeit in 18.3 Die Embedded Views von GitLab 18.3, unterstützt durch die leistungsstarke GitLab Query Language (GLQL), eliminieren den Kontextwechsel, indem sie Live-Projektdaten direkt in den Workflow bringen:

• Dynamische Ansichten: Fügen Sie Live-GLQL-Abfragen in Markdown-Codeblöcken in Wiki-Seiten, Epics, Issues und Merge Requests ein, die sich automatisch mit aktuellen Projektzuständen aktualisieren, jedes Mal wenn Sie die Seite laden.
• Kontextuelle Personalisierung: Ansichten passen sich automatisch mit Funktionen wie currentUser() und today() an, um relevante Informationen für den jeweiligen Betrachter anzuzeigen, ohne manuelle Konfiguration.
• Leistungsstarke Filterung: Filtern Sie nach 25+ Feldern, einschließlich Assignee, Autor, Label, Meilenstein, Gesundheitsstatus und Erstellungsdatum.
• Anzeigeflexibilität: Präsentieren Sie Daten als Tabellen, Listen oder nummerierte Listen mit anpassbarer Feldauswahl, Artikelbegrenzungen und Sortierreihenfolgen, um die Ansichten fokussiert und umsetzbar zu halten.

Im Gegensatz zu fragmentierten Projektmanagement-Ansätzen wurden Embedded Views so konzipiert, dass sie die Workflow-Kontinuität beibehalten und gleichzeitig Echtzeit-Sichtbarkeit bieten, wodurch Teams fundierte Entscheidungen treffen können, ohne den Fokus zu verlieren oder zwischen mehreren Tools und Schnittstellen zu wechseln.

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GitLab Dedicated-Kunden wurden jetzt auf 18.2 aktualisiert und können die mit GitLab 18.3 veröffentlichten Funktionen nächsten Monat nutzen.

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Dieser Blogbeitrag enthält "zukunftsgerichtete Aussagen" im Sinne von Section 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Section 21E des Securities Exchange Act von 1934. Obwohl wir glauben, dass die in den zukunftsgerichteten Aussagen in diesem Blogbeitrag zum Ausdruck gebrachten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ergebnisse oder Resultate wesentlich von den zukünftigen Ergebnissen oder Resultaten abweichen, die in den zukunftsgerichteten Aussagen ausgedrückt oder impliziert werden.

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