| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Automatizēta retrospekcijas ģenerēšana, integrējot daudzkanālu projekta informāciju |
| Title in English |
Automated Retrospective Generation by Integrating Multi-channel Project Information |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Lauma Jokste |
| Reviewer |
Viktorija Klimko |
| Abstract |
Spējā (angļu val. Agile) pieejā un Scrum satvarā sprinta retrospekcija ir svarīgs
instruments procesa uzlabošanai. Tās manuāla sagatavošana prasa ievērojamu laiku un
bieži balstās uz nepilnīgiem datiem. Papildu sarežģījumus rada projekta informācijas
sadrumstalotība - dati par uzdevumiem tiek glabāti dažādos rīkos, piemēram, Jira, koda
izmaiņas - GitHub, bet komandas saziņa - Microsoft Teams, un šie avoti netiek analizēti
kopā.
Darba mērķis ir izpētīt un novērtēt automatizētu retrospekciju ģenerēšanas
pieejas, izmantojot daudzkanālu projekta informāciju. Darbā tiek izstrādāts prototips,
kas automātiski vāc datus caur Jira, GitHub un Microsoft Graph API, normalizē tos
vienotā modelī un ģenerē retrospekciju JSON formātā. Automatizētā pieeja tiek
eksperimentāli novērtēta un salīdzināta ar manuālo sagatavošanu.
Eksperimenta gaitā automātiski ģenerētā retrospekcija ieguva 71 punktu no 100,
bet manuāli sagatavotā - 74 no 100, kas liecina par līdzvērtīgu kvalitāti. Būtiskākā
atšķirība tika konstatēta laika patēriņā - automātiskā ģenerēšana aizņēma mazāk nekā
vienu minūti, salīdzinot ar aptuveni 45 minūtēm, kas bija nepieciešamas sagatavošanai
ar rokām.
Darba apjoms ir 62 lappuses, 13 attēli, 3 tabulas un 3 pielikumi. Izmantoti 25
informācijas avoti. |
| Keywords |
AGILE, SCRUM, RETROSPEKCIJA, LIELIE VALODU MODEĻI, DAUDZAVOTU DATU INTEGRĀCIJA |
| Keywords in English |
AGILE, SCRUM, RETROSPECTIVE, LARGE LANGUAGE MODELS, MULTI-SOURCE DATA INTEGRATION |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
25.05.2026 17:09:51 |
