Atelier sur la valeur de Gemini Enterprise (jour 1) chez Bumble

1. Introduction

Dans cet atelier de programmation, vous apprendrez à utiliser Gemini Enterprise pour automatiser et améliorer les workflows quotidiens des Scrum Masters et des chefs de projet chez Bumble. Vous apprendrez à configurer des connecteurs de données pour Jira et GitHub, à analyser les backlogs de sprint à l'aide de NotebookLM, à effectuer des recherches approfondies sur les tendances du marché, à réfléchir à de nouvelles fonctionnalités et à créer des agents personnalisés à l'aide d'Agent Designer.

Objectifs de l'atelier

• Configuration et personnalisation : configurez les paramètres de votre assistant pour les objectifs de livraison.
• Configurer les connecteurs de données : connectez Gemini Enterprise à Jira Cloud et GitHub.
• Documentation de référence croisée : comparez les exigences avec les journaux de tickets actifs.
• Analyser les backlogs de sprint : utilisez NotebookLM pour générer des insights à partir des notes de rétrospective.
• Effectuez des recherches approfondies : utilisez l'agent Deep Research pour analyser les tendances du marché.
• Trouver des fonctionnalités : utilisez l'agent de génération d'idées pour trouver de nouveaux concepts.
• Créer des agents personnalisés : créez un assistant Scrum Master et un analyseur d'impact des ressources à l'aide d'Agent Designer.

Prérequis

• Un navigateur Web (par exemple, Chrome)
• Un projet Google Cloud avec facturation activée
• Accès à Gemini Enterprise avec les licences nécessaires
• Comptes sur Jira Cloud et GitHub disposant des autorisations appropriées pour créer des jetons/applications.

Cet atelier de programmation s'adresse aux développeurs, aux chefs de projet et aux scrum masters de tous niveaux, y compris aux débutants.

Durée estimée : 96 minutes

Estimation des coûts : Les ressources utilisées dans cet atelier de programmation sont principalement des fonctionnalités de type Software as a Service (SaaS). Elles ne devraient pas entraîner de coûts d'infrastructure importants. Toutefois, assurez-vous de bien comprendre les implications en termes de facturation des licences Gemini Enterprise et de l'utilisation des connecteurs de données.

2. Configurer et personnaliser votre assistant

Au cours de cette étape, vous allez accéder à Gemini Enterprise et personnaliser les paramètres de votre assistant pour qu'il comprenne vos objectifs de livraison en tant que Scrum Master ou responsable de la livraison.

Accéder à Gemini Enterprise

1. Ouvrez votre navigateur Web et accédez à l'application Gemini Enterprise (votre instructeur vous fournira l'URL spécifique de votre environnement).
2. Assurez-vous d'être connecté avec votre compte Google provisionné.

Activer les API

Avant de configurer des connecteurs de données, assurez-vous que les API requises sont activées dans votre projet. Exécutez la commande suivante dans votre terminal ou Cloud Shell :

gcloud services enable \
  aiplatform.googleapis.com \
  discoveryengine.googleapis.com

Configurer la personnalisation

Pour donner au robot un contexte explicite sur votre rôle et votre secteur d'activité :

1. Cliquez sur l'icône Paramètres (en forme de roue dentée) en bas à gauche de l'interface.
2. Sélectionnez Personnalisation.
3. Dans la section Profil, saisissez les informations suivantes :
   • Rôle ou titre du poste : Scrum Master / Delivery Lead
   • Secteur : Consumer Software & Mobile App Development
4. Assurez-vous que les boutons suivants sont activés pour aider l'assistant à apprendre des interactions passées :
   • Historique des conversations
   • Faire référence aux infos mémorisées enregistrées

En définissant votre rôle et votre secteur d'activité, vous aidez Gemini Enterprise à adapter ses réponses à votre contexte spécifique, ce qui les rend plus pertinentes pour vos tâches quotidiennes.

3. Configurer des connecteurs de données

Pour permettre à Gemini Enterprise d'accéder aux données de votre projet, vous devez configurer des connecteurs pour Jira Cloud et GitHub. Ils sont configurés en tant que data stores dans la console Google Cloud.

Créer un datastore Jira Cloud

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gemini Enterprise (ou recherchez-la).
2. Sélectionnez votre projet Google Cloud.
3. Dans le menu de navigation, cliquez sur Datastores.
4. Cliquez sur + Créer un datastore.
5. Dans la section Source, recherchez Jira Cloud, puis cliquez sur Sélectionner.
6. Dans la section Données :
   • Sélectionnez Recherche unifiée (ou Ingestion de données si vous souhaitez indexer des données). Pour cet atelier, nous allons supposer que vous utilisez la recherche fédérée pour les requêtes en temps réel.
   • Fournissez les détails d'authentification : ID client, code secret du client, URI de l'instance (par exemple, https://your-domain.atlassian.net) et ID de l'instance.
   • Cliquez sur Se connecter et connectez-vous à Atlassian.
7. Sélectionnez les entités à rechercher (par exemple, les problèmes ou les projets).
8. Cliquez sur Continuer et suivez les instructions pour terminer la création.

Créer un data store GitHub

1. Sur la page Datastores, cliquez à nouveau sur + Créer un datastore.
2. Dans la section Source, recherchez GitHub, puis cliquez sur Sélectionner.
3. Dans la section Données :
   • Fournissez l'ID client et le code secret du client de votre application GitHub.
   • Cliquez sur Se connecter, puis connectez-vous à GitHub et autorisez l'accès.
   • Dans Options avancées, saisissez le nom de votre organisation dans le champ Identifiant du propriétaire.
4. Sélectionnez les entités à rechercher (par exemple, les dépôts, les problèmes ou les demandes d'extraction).
5. Sélectionnez les actions GitHub à activer (par exemple, "Ajouter un commentaire" ou "Fusionner la demande d'extraction").
6. Configurez l'emplacement et le nom du connecteur.
7. Cliquez sur Créer.

Une fois ces datastores actifs, Gemini Enterprise peut combiner les résultats de ces sources dans vos discussions.

Important : Assurez-vous d'avoir généré les identifiants OAuth ou les jetons d'application nécessaires dans Jira et GitHub avant de suivre ces étapes.

Remarque issue des tests : Dans certains environnements, même après avoir créé les datastores, un bouton Autoriser peut s'afficher à côté du connecteur dans l'interface de chat. Vous devez cliquer sur Autoriser et vous connecter à ce connecteur pour que Gemini puisse accéder aux données.

4. Interactions de base avec le connecteur Jira

Dans cette étape, vous allez vous entraîner à effectuer des tâches de gestion de base des demandes à l'aide du langage naturel. Vous verrez ainsi comment éviter de passer d'un onglet à l'autre pour mettre à jour le suivi de votre projet.

1. Créer une tâche

Demandez à Gemini de créer une tâche. Utilisez la clé de projet que vous avez découverte précédemment (par exemple, GB) :

Crée une tâche dans le projet

[YOUR_PROJECT_KEY]

avec le résumé "Analyser les commentaires des utilisateurs pour la fonctionnalité de communauté" et la description "Nous devons résumer les commentaires recueillis au cours du sprint 24".

2. Ajouter un commentaire

Une fois la demande créée et la clé fournie par Gemini (par exemple, GB-11), ajoutez un commentaire :

Ajouter un commentaire à la demande

[TICKET_KEY]

en disant "J'ai importé les notes de la rétrospective dans NotebookLM pour analyse et je publierai les résultats ici".

3. État de la mise à jour

Faites passer le billet à un nouvel état :

Modifie l'état de la demande d'assistance

[TICKET_KEY]

Entre et

En cours

."

5. Interactions de base avec le connecteur GitHub

Dans cette étape, vous allez apprendre à interroger l'activité du dépôt pour vous tenir informé de l'avancement des développeurs sans avoir à parcourir GitHub directement.

1. Lister les commits récents

Demandez à Gemini de vérifier l'activité récente dans votre dépôt :

"List the last 5 commits in repository

[YOUR_GITHUB_REPO_NAME]

."

2. Vérifier les demandes d'extraction ouvertes

Pour voir le code en attente d'examen :

"Show me all open pull requests for repository

[YOUR_GITHUB_REPO_NAME]

."

3. Résumer une demande d'extraction

Si vous disposez d'un numéro de demande de réparation spécifique dans la liste :

"Résume les modifications apportées à la demande d'extraction #

[PR_NUMBER]

dans le dépôt

[YOUR_GITHUB_REPO_NAME]

."

6. Croiser la documentation de référence avec l'exécution

Dans cette étape, vous allez utiliser une documentation non structurée pour évaluer la progression du code structuré. Vous utiliserez Gemini pour découvrir votre projet, créer des exemples de données, puis analyser la progression.

Importer le document des exigences

1. Dans l'interface de chat Gemini Enterprise, cliquez sur l'icône + (plus) ou faites glisser et déposez un fichier pour l'importer.
2. Importez un exemple de document d'exigences du projet.

Exemple de document sur les exigences

Si vous n'avez pas de document d'exigences à portée de main, créez un fichier nommé requirements.txt et collez-y le contenu suivant. Importez ensuite ce fichier.

Project: Bumble Hobbies Community Feature

Requirements:
1. User Interface:
   - [ ] Create a "Communities" tab in the main navigation.
   - [ ] Display a list of available hobby groups (e.g., Hiking, Cooking, Gaming).
   - [ ] Allow users to search for groups by keyword.

2. Group Functionality:
   - [ ] Users can join and leave groups.
   - [ ] Members can create new text posts within a group.
   - [ ] Members can add images to their posts.
   - [ ] Support threaded replies for posts.

3. Moderation:
   - [ ] Implement a reporting system for inappropriate content.
   - [ ] Provide admin tools to delete posts and ban users.

Étape 1 : Trouvez la clé de votre projet Jira

Avant de créer des tickets, vous devez disposer d'une clé de projet valide. Demandez à Gemini de lister vos projets :

"Liste les projets Jira disponibles et leurs clés."

Gemini devrait répondre en affichant une liste de projets. Notez la clé de projet que vous souhaitez utiliser (par exemple, GB ou BMB).

Étape 2 : Créer des exemples de données à l'aide de Gemini

Utilisons maintenant Gemini pour créer des tickets de test afin de disposer de données à comparer. Utilisez la clé de projet que vous avez trouvée à l'étape précédente :

Crée des demandes Jira dans le projet

[YOUR_PROJECT_KEY]

pour les exigences suivantes du fichier : "Créer un onglet "Communautés"" et "Afficher la liste des groupes de loisirs disponibles". Marquez la première comme

OK

et la seconde comme

En cours

."

Gemini enverra la demande et confirmera la création.

Étape 3 : Exécuter l'analyse

Maintenant que vous disposez de données réelles dans Jira, exécutez la requête de comparaison :

"En utilisant le datastore Jira associé, compare les exigences du fichier

requirements.txt

fichier avec des tickets actifs dans le projet

[YOUR_PROJECT_KEY]

. Indique toutes les exigences qui ne sont pas associées à une demande active ou qui ne sont pas remplies."

Résultat attendu

Gemini Enterprise analysera le document importé et les données Jira associées. Il fournira un tableau indiquant les exigences qui sont terminées, en cours ou pas encore créées.

Cette fonctionnalité permet aux responsables produit d'identifier rapidement les écarts entre les exigences prévues et l'exécution réelle, sans avoir à comparer manuellement les systèmes.

7. Analyser les backlogs de sprint avec NotebookLM

Dans cette étape, vous allez utiliser NotebookLM pour analyser les notes de la rétrospective du sprint et générer des insights afin d'améliorer le moral et l'efficacité de l'équipe.

Accéder à NotebookLM

1. Dans le menu de navigation de gauche de Gemini Enterprise, développez l'onglet Agents.
2. Sélectionnez NotebookLM.

Créer un notebook et importer des sources

1. Cliquez sur Créer un notebook.
2. Sources d'importation :
   • Importez un fichier contenant les notes de la rétrospective de sprint de votre équipe ou les données du backlog.
   • Si vous n'en avez pas, vous pouvez créer un fichier texte simple avec des notes fictives sur ce qui s'est bien passé, ce qui ne s'est pas bien passé et les tâches à effectuer.

Exemples de notes de rétrospective

Si vous n'avez pas de document rétrospectif à portée de main, créez un fichier nommé retro.txt et collez-y le contenu suivant. Importez ensuite ce fichier.

Bumble Sprint 24 Retrospective Notes

What went well:
- UI redesign of the matching screen was completed on time.
- New ice-breaker prompts received positive feedback in user testing.
- Backend API latency reduced by 20%.

What didn't go well:
- Blocked on Figma designs for the community feature for 3 days.
- Test coverage for the new chat feature is below target (60% instead of 80%).
- Communication gap between frontend and backend teams on the new API contract.

Action items:
- Schedule a daily sync between frontend and backend leads.
- Increase unit test coverage for chat feature to 80%.
- Follow up with design team on community feature Figma files.

Générer des insights

1. Dans l'interface de chat en bas de l'écran, posez une question comme "Quels sont les points de blocage récurrents mentionnés dans ces notes de rétrospective ?"
2. Localisez la fonctionnalité Carte mentale dans l'interface NotebookLM et cliquez dessus pour créer une représentation visuelle des goulots d'étranglement.

[Facultatif] Personnaliser le résumé audio

Si vous avez le temps, vous pouvez générer un résumé au format podcast :

1. Localisez la fonctionnalité Résumé audio.
2. Cliquez sur les trois points pour personnaliser le contenu.
3. Saisissez : Focus on team morale improvement goals and identifying bottlenecks.
4. Cliquez sur Générer.

NotebookLM est "ancré" dans les documents que vous importez, ce qui réduit le risque d'hallucinations et fournit des citations intégrées pour la vérification des faits.

8. Effectuer des recherches approfondies sur les tendances du marché

Dans cette étape, vous allez utiliser l'agent Deep Research pour effectuer des recherches approfondies sur les tendances du marché pertinentes pour Bumble, telles que les préférences de la génération Z dans les applications de rencontres.

Accéder à l'agent Deep Research

1. Dans le menu de navigation de gauche de Gemini Enterprise, sélectionnez l'onglet Agents.
2. Sélectionnez l'agent Deep Research.

Démarrer une session de recherche

1. Dans le champ de saisie, collez une requête telle que "Compare l'efficacité de différentes stratégies marketing pour toucher les consommateurs de la génération Z dans le contexte des applications mobiles de rencontres et de réseautage."
2. Examiner le plan de recherche : l'agent génère un plan. Examinez-la, puis cliquez sur Lancer la recherche.

Résultat attendu

L'agent mettra quelques minutes à rechercher des sources et à générer un rapport de plusieurs pages avec des citations. Vous pouvez passer à l'étape suivante pendant son exécution.

Deep Research est idéal pour les responsables produit qui ont besoin de comprendre un nouveau domaine ou de résumer rapidement une grande quantité d'informations publiques.

9. Trouver des idées avec la génération d'idées

Dans cette étape, vous allez utiliser l'agent Génération d'idées pour réfléchir à de nouvelles fonctionnalités ou campagnes pour Bumble, en vous concentrant sur le développement de la communauté.

Accéder à l'agent de génération d'idées

1. Dans le menu de navigation de gauche de Gemini Enterprise, sélectionnez l'onglet Agents.
2. Sélectionnez l'agent Génération d'idées.

Démarrer une session d'idéation

1. Fournissez un thème pour générer des idées, par exemple : "Trouve une liste de fonctionnalités ludiques pour encourager les utilisateurs d'une application de réseautage à briser la glace et à créer une communauté."
2. Démarrer la session : examinez le programme, puis cliquez sur Démarrer la session.

Résultat attendu

L'agent génère des idées, les évalue et les classe. Ce processus peut prendre un certain temps, mais vous verrez rapidement l'ensemble initial d'idées.

La génération d'idées agit comme un partenaire créatif, vous aidant à explorer des angles que vous n'auriez peut-être pas envisagés.

10. Créer l'agent Assistant Scrum Master

Dans cette étape, vous allez utiliser Agent Designer pour créer un agent personnalisé qui automatise le rapport quotidien du Scrum Master.

Accéder à Agent Designer

1. Dans le menu de navigation de gauche, sous l'en-tête Agents, cliquez sur + Nouvel agent.
2. Pour ignorer la saisie de la requête et créer manuellement, cliquez sur Accéder au compilateur.

Configurer l'agent principal

1. Cliquez sur le nœud d'agent de départ nommé Mon agent.
2. Mettez à jour les informations sur l'agent dans le volet de configuration :
   • Nom : Bumble-Scrum-Master-Assistant
   • Description : Generates a daily summary report for the team based on data from Jira and GitHub.
3. Dans la section Instructions, collez la requête suivante :

You are a Scrum Master Assistant. Your job is to generate a daily summary report for the team based on data from Jira and GitHub.

When the user asks for a report, follow these steps:
1. Identify the Team and Context: Refer to the provided context (team members, Jira projects, GitHub IDs) to filter the data.
2. Query Jira: Search for active tickets, blocked tickets, and recent status changes.
3. Query GitHub: Look for recent commits, pull requests, and code reviews by the specified team members.
4. Analyze Data: Compare Jira ticket status with GitHub activity to identify progress, potential issues, and blockers.
5. Format Output: Generate a concise summary formatted for Slack.

4. Dans la section Données et outils, cliquez sur Ajouter des sources de données et des outils, puis sélectionnez les datastores GitHub et Jira que vous avez créés à l'étape 3.

Créer des données de test corrélées dans Jira et GitHub

Pour voir l'Assistant Scrum Master en action, nous avons besoin de données correspondantes dans Jira et GitHub. Demandez à Gemini de créer ces données de test :

"En utilisant les data stores Jira et GitHub associés, veuillez effectuer les opérations suivantes :1. Créer une demande Jira dans le projet

[YOUR_PROJECT_KEY]

avec le résumé "Créer l'UI des communautés" et définis l'état sur

En cours

.2. Créer un fichier dans le dépôt

[YOUR_REPO_NAME]

nommée

communities.js

avec du contenu

console.log('hello');

et utilisez le message de commit "Working on

[TICKET_KEY]

'."

Remarque : Vous devrez remplacer la clé de ticket réelle générée par Gemini à l'étape 1 par le message de commit à l'étape 2.

Enregistrer et tester

1. En haut à droite, cliquez sur Create (Créer) pour enregistrer l'agent.
2. Cliquez sur Discuter avec un agent pour le tester avec une requête telle que "Génère le rapport quotidien pour le projet BMB pour les dernières 24 heures."

Vous pouvez utiliser Agent Designer pour créer des agents multi-étapes complexes en ajoutant des sous-agents, mais cet agent en une seule étape est un excellent point de départ.

11. Créer l'agent Resource Impact Analyzer

Dans cette étape, vous allez utiliser Agent Designer pour créer un autre agent personnalisé qui analyse l'impact de l'indisponibilité des ressources sur les délais du projet.

Accéder à Agent Designer

1. Dans le menu de navigation de gauche, sous l'en-tête Agents, cliquez sur + Nouvel agent.
2. Cliquez sur Accéder au compilateur.

Configurer l'agent principal

1. Cliquez sur le nœud d'agent de départ nommé Mon agent.
2. Mettez à jour les informations sur l'agent dans le volet de configuration :
   • Nom : Bumble-Resource-Impact-Analyzer
   • Description : Helps project managers understand the impact of team member unavailability on project timelines.
3. Dans la section Instructions, collez la requête suivante :

You are a Resource Impact Analyzer agent. Your job is to help project managers assess the risk to project timelines when team members become unavailable.

When the user asks about the impact of a resource being unavailable, follow these steps:
1. Identify the Resource and Timeframe: Extract the name of the team member and the duration they will be unavailable.
2. Query Jira: Search for all active tickets assigned to that user.
3. Assess Impact: List tickets at risk, identify high-priority items, and check for blockers.
4. Summarize & Suggest: Provide a summary and suggest mitigation steps (e.g., reassignment).

4. Dans la section Données et outils, cliquez sur Ajouter des sources de données et des outils, puis sélectionnez le data store Jira (car cet agent a principalement besoin de données Jira).

Enregistrer et tester

1. En haut à droite, cliquez sur Create (Créer) pour enregistrer l'agent.
2. Cliquez sur Discuter avec l'agent pour le tester avec une requête telle que : "Supposez que le membre de l'équipe "Muthu Manoharan" part en vacances pour les trois prochains jours. Quel est l'impact sur les Go du projet ?"

Cet agent aide les responsables de programme à gérer de manière proactive les risques associés à la disponibilité des ressources.

12. Effectuer un nettoyage

Pour éviter l'encombrement et assurer la sécurité, nettoyez les ressources créées au cours de cet atelier de programmation.

Supprimer des data stores

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gemini Enterprise.
2. Dans le menu de navigation, cliquez sur Datastores.
3. Localisez les datastores Jira Cloud et GitHub que vous avez créés.
4. Cliquez sur l'icône Supprimer (corbeille) à côté de chacun d'eux ou sélectionnez-les, puis cliquez sur Supprimer.

Supprimer des agents personnalisés

1. Dans l'application Web Gemini Enterprise, accédez à l'onglet Agents.
2. Recherchez Bumble-Scrum-Master-Assistant et Bumble-Resource-Impact-Analyzer sous Vos agents.
3. Cliquez sur les trois points de la fiche de chaque agent, puis sélectionnez Supprimer.

Avertissement : La suppression des datastores et des agents entraînera la suppression définitive de leurs configurations. Assurez-vous de ne plus en avoir besoin avant de les supprimer.

13. Félicitations

Félicitations ! Vous avez terminé l'atelier de programmation Bumble Gemini Enterprise Day 1 Workshop.

Connaissances acquises

• Découvrez comment configurer les paramètres de personnalisation dans Gemini Enterprise.
• Découvrez comment configurer des connecteurs de données pour Jira et GitHub dans la console Google Cloud.
• Croiser la documentation avec les données d'exécution
• Utiliser NotebookLM pour analyser le backlog de sprint.
• Découvrez comment utiliser les agents Deep Research et Idea Generation pour les études de marché et le brainstorming.
• Découvrez comment créer des agents personnalisés à l'aide d'Agent Designer.

Étapes suivantes

• Explorez des configurations d'agent plus avancées dans Agent Designer.
• Essayez de connecter d'autres sources de données pertinentes pour votre workflow.
• Partagez vos agents personnalisés avec votre équipe.

Documents de référence

• Documentation Gemini Enterprise
• Présentation d'Agent Designer
• Documentation NotebookLM