Programozás és szoftverfejlesztés az Openai Codex segítségével: írás, tesztelés és telepítés autonóm AI -ügynökökkel

Az ötlettől a kódig: A CODEX radikálisan felgyorsítja a fejlesztést

A Codex segítségével az Openai egy úttörő felhőalapú szoftverfejlesztési ügynököt mutatott be, aki alapvetően átalakítja a fejlesztők módját, a kódot, a tesztelést és a telepítést. A CODEX-1 speciális modellje alapján, a szoftverfejlesztéshez optimalizált O3 modell egyik változata alapján a CODEX automatizálja a komplex programozási feladatokat, a szolgáltatásfejlesztéstől a pull-kérelem létrehozásáig. A rendszer izolált felhőkörnyezetben működik, amelyeket a felhasználó tárolója felszámít, és az ügynökök.md fájlokon keresztül konfigurálható projekt-specifikus módon. Az olyan referenciaértékek lenyűgöző eredményeivel, mint a Swe-Sench által ellenőrzött Codex, meghaladja a hagyományos fejlesztési megközelítéseket, és létrehozza az AI-alapú szoftverfejlesztés új paradigmáját.

Alkalmas:

• Az Openai CHORPT GPT-5 tervei: Az eszközök integrációja és az operátor ügynöke frissítése

Műszaki architektúra és alapvető funkciók

Modell alap és specializáció

A CODEX a CODEX-1-en alapul, egy olyan modellen, amelyet valódi programozási feladatokra képzett a megerősítés tanulásával, amelyet az OpenAI O3 modell speciális változataként fejlesztettek ki. Ez a specializáció lehetővé teszi a rendszer számára, hogy olyan kódot generáljon, amely megfelel az emberi fejlődési stílusnak, és pontosan követi az adott utasításokat. Az olyan egyszerű kód -kitöltési eszközökkel ellentétben, mint a GitHub Copilot, a Codex teljes feladatokban gondolkodik, és komplex funkciók megvalósítását, hibajavításokat és teszt automatizálását végez párhuzamosan és elkülönítve.

A mögöttes modellt kifejezetten kiképezték az iteratív tesztek elvégzésére, amíg a kielégítő eredmények el nem érik. Ez az önértékelés képessége megkülönbözteti a CODEX-et a hagyományos AI-kódoló asszisztensektől, és lehetővé teszi a generált megoldások magasabb minőségét. A műszaki alap az izolált felhőtartályokat használja, amelyek betöltöttek a felhasználó tárolóval, és biztonságos homokozó környezetet biztosítanak az összes művelethez.

Felhőalapú végrehajtási környezet

A CODEX architektúrája az izolált felhőtartályokon alapul, amelyeket automatikusan előzetesen konfigurálnak a felhasználó kódraktárral. Minden feladatot a saját homokozó környezetében végeznek, ami egyértelmű elválasztást biztosít a különféle projektek és feladatok között. Ezeket a környezeteket úgy konfigurálják, hogy megfeleljenek a projekt tényleges fejlesztési környezetének, beleértve az összes szükséges függőséget és eszközt.

Ezen a homokozón belül a Codex átfogó műveleteket hajthat végre: olvassa el és szerkesztse a fájlokat, végezzen parancsokat, hagyja, hogy a teszt lakosztályok futhassanak, végezzék el a Linner -t és a Type Review -t. A feldolgozási idő általában egy és 30 perc között változik, a feladat összetettségétől függően. A végrehajtás során a Codex minden lépést dokumentál, és terminál naplókat és teszteredményeket biztosít a teljes nyomon követhetőség biztosítása érdekében.

Munkafolyamat és felhasználói élmény

Integráció a chatgpt -be

A CODEX -hez való hozzáférés zökkenőmentesen a CHATGPT oldalsávon keresztül, ahol a felhasználók választhatnak a különböző interakciós módok között. A „kód” kiválasztásával a fejlesztők konkrét megvalósítási feladatokat indíthatnak, míg a „Ass” -et a kódbázissal kapcsolatos kérdésekre használják. Ez az integráció lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy a végrehajtó döntéshozójává váljanak, mivel a stratégiai döntésekért való felelősség az emberekben továbbra is fennáll, miközben az ismétlődő tevékenységek erőfeszítései drasztikusan csökkennek.

A felhasználói felületet úgy tervezték, hogy minimálisan megszakítsa a fejlesztési munkafolyamatot. A felhasználók valós időben folytathatják feladataik előrehaladását, és lehetőséget kaphatnak az ügynök minden lépésének elérésére. A feladat elvégzése után a fejlesztők ellenőrizhetik az eredményeket, további felülvizsgálatokat kérhetnek, megnyithatják a GitHub Pull kéréseket, vagy a változásokat közvetlenül a helyi környezetbe integrálhatják.

Párhuzamos feladatfeldolgozás

A Codex döntő előnye abban rejlik, hogy képes több feladatot párhuzamosan dolgozni. Miközben a Codex összetett refaktoron dolgozik, a fejlesztők más projekteken is dolgozhatnak a helyi rendszerükön, vagy stratégiai döntésekre fordíthatnak magukat. Ez az aszinkron munkamódszer megfelel az OpenAI céljának, hogy az AI ügynököket „virtuális csapattársakként” hozzák létre, amelyek olyan feladatokat vállalhatnak, amelyek miatt az emberek órákba vagy akár napokba kerülnének.

A fejlesztés egy multi-agent munkafolyamat felé irányul, amelyben a különféle speciális ügynökök átveszik a szoftverfejlesztés különböző aspektusait. Ez a megközelítés a hatékonyság további növekedését ígéri, és lehetővé teszi a fejlesztési csapatok számára, hogy a szoftverfejlesztés kreatív és stratégiai szempontjaira összpontosítsanak.

Alkalmas:

• A legjobb tíz tanácsadás és tervezés – Mesterséges intelligencia áttekintése és tippek: Különféle mesterséges intelligencia modellek és tipikus alkalmazási területek

Ügynökök.md konfigurációs rendszer

Projekt -specifikus utasítások

Az Agents.MD rendszer innovatív módszert képvisel a Codex konfigurálására és vezérlésére projekt-specifikus módon. Ezek a szöveges fájlok hasonlóan működnek a readme.md fájlokhoz, és utasításokat tartalmaznak a navigációhoz a kódbázisban, a tesztparancsok és a projekt-specifikus bevált gyakorlatok. Az ügynökök.MD fájlok bármilyen helyzetbe helyezhetők a fájlrendszerben, a tipikus helyek a gyökérkönyvtár, a háztartási könyvtár vagy a GIT tárolók különböző pozíciói.

Az Agent.MD fájl hatálya kiterjed a teljes könyvtárfára, amely a fájlt tartalmazó mappában gyökerezik. Minden olyan fájlhoz, amely a CODEX -et érinti a végső javításban, az ügynökök.MD fájlok összes utasítását kell követni, amelynek hatálya, amelyből ez a fájl tartalmazza. Ez a hierarchikus struktúra lehetővé teszi a projekt különböző részeinek globális és konkrét irányelveinek meghatározását.

Hierarchikus vezérlőszerkezet

Az Agents.MD rendszer kifinomult hierarchiát hajt végre a konfliktusmegoldáshoz: A mélyebben megsemmisített ügynökök.MD fájlok prioritást élveznek az ellentmondásos utasítások magasabb fájljaival szemben. A közvetlen rendszer, a fejlesztő vagy a felhasználói utasítások azonban a prompt részeként mindig prioritást élveznek az ügynökökkel szemben. Ez a struktúra biztosítja, hogy a projekt -specifikus konfigurációk helyesen használják, miközben a szituációs kiigazítások rugalmasságát ugyanakkor megőrzik.

Az ügynökök.MD fájlok programozási ellenőrzéseket tartalmazhatnak annak ellenőrzésére, hogy a CODEX -et az összes kódváltozásnak megfelelően elvégeznie kell. Ez az érvényesítés a látszólag egyszerű változásokra is vonatkozik, például a dokumentáció frissítéseire, amelyek biztosítják a következetes minőségbiztosítást. Az ilyen konfigurációk lehetővé teszik a csapatok számára, hogy zökkenőmentesen integrálják specifikus fejlesztési szabványaikat és folyamataikat az AI-alapú munkafolyamatba.

Teljesítményértékelés és referenciaértékek

Swe-Sench ellenőrzött eredmények

A Codex lenyűgöző teljesítményt mutat a bevált szoftverfejlesztési referenciaértékekben. A Swe-Sench által ellenőrzött, a GitHUB-ból származó nagy nyelvű modellek értékeléséhez a GitHUB-ból származó nagy nyelvi modellek értékeléséhez a GPT-3,5 és a GPT-4 MINI mind a speciális szoftverfejlesztési feladatokban meghaladja a GPT-3.5-et. Ezeket az eredményeket még speciális ügynökök fájlok vagy egyedi állványok nélkül is elérik, amelyek hangsúlyozzák a modell velejáró teljesítményét.

A Swe-Sench az értékelés különösen releváns alapját képviseli, mivel valódi GitHub-problémákat használ, és modelleket kér, hogy előállítsák a leírt problémákat megoldó javításokat. A benchmark reprodukálható értékelést kínál a Docker-alapú értékelési környezetben, és különféle adatrekordokat tartalmaz, beleértve a Swe-Sench Lite, a Swe-Sench által ellenőrzött és a Swe-Sench multimodális. A CODEX erős teljesítménye ezekben a tesztekben a hagyományos megközelítésekhez képest jelentős javulást jelez.

Belső Openai értékelések

A nyilvános referenciaértékek mellett a CODEX-1 kiváló szolgáltatásokat is mutat a belső Openai-SWE feladatok referenciaértékeiben. Ezek a belső értékelések valódi szoftverfejlesztési feladatokon alapulnak, és tükrözik azokat a gyakorlati alkalmazási forgatókönyveket, amelyekre a CODEX -et fejlesztették ki. Az a tény, hogy ezeket az eredményeket projekt -specifikus konfigurációk nélkül sikerült elérni, hangsúlyozza a még jobb teljesítmény lehetőségét az optimális konfigurációval.

Maga az Openaai -nál a Codex -et már naponta használják az ismétlődő, egyértelműen meghatározott feladatok automatizálására, például a refaktorozás, átnevezés és írásvizsgálatok. Ez a produktív környezetben ez a gyakorlati alkalmazás validálja a referencia -eredményeket és bemutatja a rendszer gyakorlati jellegét. A belső csapatok sikeresen használják a CODEX -et a szolgáltatásfejlesztéshez, a hibakereséshez, a teszt automatizálásához és a kód -refaktoráláshoz.

Egy független és az adatkerekű forrás-szintű AI platform integrálása minden vállalati kérdéshez: xpert.digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez az AI platform kölcsönhatásba lép az összes konkrét adatforrással
  • Az SAP, a Microsoft, a Jira, a Confluence, a Salesforce, a Zoom, a Dropbox és sok más adatkezelő rendszertől
• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyeket az AI platformunk megold

• A hagyományos AI -megoldások pontosságának hiánya
• Adatvédelem és érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyéni AI fejlesztés magas költségei és összetettsége
• Képzett AI hiánya
• Az AI integrálása a meglévő IT rendszerekbe

Bővebben itt:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Biztonsági és telepítési modellek

Elkülönített végrehajtási környezet

A biztonság a Codex architektúra középpontjában áll, amelynek során minden feladatot teljesen elkülönített felhőtartályokban hajtanak végre. Ezeket a homokozó környezeteket úgy tervezték meg, hogy nem befolyásolhatják más projekteket vagy rendszereket. A szigetelés biztosítja, hogy a kísérleti vagy helytelen kódex nem okozhat károkat a termelési környezetben.

A CODEX felhőalapú alapú jellege lehetővé teszi olyan kiterjedt biztonsági intézkedések végrehajtását, amelyeket nehéz lenne végrehajtani a helyi fejlesztési környezetben. Minden tároló konfigurálva van konfigurálva, konkrét erőforrás -korlátokkal és hálózati korlátozásokkal, hogy megakadályozzák a jogosulatlan hozzáférést vagy az adatszivárgást. A környezetet egy feladat elvégzése után teljesen visszaállítják, amely tiszta kiindulási pontot biztosít a későbbi feladatokhoz.

Codex CLI mint helyi alternatíva

A felhőalapú kódextel párhuzamosan az Openai a Codex CLI-t is kínálja, mint a helyi használatra szolgáló nyílt forráskódú eszközt. Ez a terminál natív eszköz hasonló AI -készségeket hoz közvetlenül a helyi fejlesztési környezetbe, és így foglalkozik a felhőhasználatmal kapcsolatos biztonsági aggályokkal. A Codex CLI teljesen helyben fut, és biztosítja, hogy a forráskód csak akkor hagyja el a helyi környezetet, hacsak a fejlesztő kifejezetten dönt.

A CLI eszköz három különféle jóváhagyási módot kínál: Javaslat (csak javaslatok), automatikus szerkesztés (automatikus feldolgozás megerősítéssel) és teljes autó (teljesen automatikus verzió a homokozóban). Ez a rugalmasság lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy az autonómia mértékét a feladattól és a rendszerbe vetett bizalomtól függően adaptálják. A multimodális bemenetek támogatásával a Codex CLI feldolgozhatja a szöveget, a képernyőképeket vagy a diagramokat, és ennek megfelelően előállíthatja vagy szerkesztheti a kódot.

Alkalmas:

• Chatgpt 5 | OpenAI főterv: A Super Assistant, aki szerint a Chhatgpt-nak hamarosan írnia kell e-maileket, könyvet és így tovább!

Az alkalmazási és használati esetek gyakorlati területei

Funkciófejlesztés és kódgenerálás

A Codex Exceltes az automatizált szolgáltatásfejlesztésben, a kezdeti koncepciótól a végrehajtás befejezéséig. A rendszer kombinálhatja az új funkciók állványait, alkatrészeit, és akár átfogó dokumentációt is létrehozhat. A fejlesztési csoportok számára ez a fejlesztési ciklus jelentős gyorsulását jelenti, mivel a CODEX átveszi a szolgáltatás megvalósításának ismétlődő és időigényes aspektusait.

A CODEX képessége a kontextus-tudatos kódgenerálás kontextusának előállítására lehetővé teszi nemcsak a funkcionális kód létrehozását, hanem annak biztosítását is, hogy ez a kód megfeleljen a projekt-specifikus szabványoknak és konvencióknak. Az ügynökök.MD fájlok integrálásával a CODEX automatikusan használhatja a megfelelő kódolási szabványokat, a név konvencióit és az építészeti mintákat. Ez olyan kódot eredményez, amelyet zökkenőmentesen integrálnak a meglévő kódbázisokba, és minimális utáni feldolgozási erőfeszítést igényelnek.

Hibakeresés és karbantartás

A hibakeresési és a kódkarbantartás területén a Codex különleges erősségeket mutat a hibák azonosításában és eltávolításában. A rendszer elemezheti a komplex kódbázisokat, megtalálhatja a problémákat és végrehajthatja a megfelelő javításokat. A Codex azon képessége, hogy ne csak a hibát orvosolja, hanem a megelőző intézkedések, például további tesztek vagy validálások végrehajtására is.

A nagy kódbázisok karbantartását a CODEX jelentősen egyszerűsíti, mivel a rendszer kiterjedt refaktorációs műveleteket hajthat végre. Az olyan feladatok, mint a változók vagy funkciók átnevezése, a függőségek frissítése vagy a tesztborítás javítása automatizálható. A CODEX referencia eszközként is szolgálhat a kód ismeretlen részeinek megértéséhez és dokumentálásához.

Teszt automatizálás és minőségbiztosítás

A tesztek automatizált létrehozása és karbantartása különösen kiemelkedő alkalmazási terület. A CODEX nemcsak egységteszteket generálhat a meglévő kódokhoz, hanem fejlesztheti az integrációs teszteket és a végpontok közötti teszteket is. A rendszer megérti a megfelelő projekt tesztkereteit, és a megfelelő szintaxisban és szerkezetben megfelelő teszteket hozhat létre.

A minőségbiztosítást kibővíti a Codex 'képessége, hogy automatikusan támogatja a kódot. A rendszer elemezheti a húzási kérelmeket, azonosíthatja a lehetséges problémákat és javaslatokat tehet a fejlesztésre. A GitHub munkafolyamatokba történő integrációjával a Codex automatikusan képes pull-kérési leírásokat generálni, amelyek dokumentálják az összes releváns változást és azok hatásait.

Összehasonlítás a hagyományos fejlődési megközelítésekkel

Paradigmás váltás az eszközről az ügynökre

A Codex alapvető paradigmaváltást jelent a passzív fejlesztési eszközöktől az aktív szoftverfejlesztési szerekig. Míg a hagyományos IDE -k és a kódszerkesztők támogatják a fejlesztőket az egyes feladatokban, addig a CODEX önállóan veszi át a teljes munkafolyamat -szegmenseket. Ez a különbség a CODEX azon képességében nyilvánul meg, hogy az elemzéstől a végrehajtásig és az érvényesítésig tartó komplex feladatokat végezzen folyamatos emberi beavatkozás nélkül.

A hagyományos fejlesztési megközelítés megköveteli, hogy a fejlesztők manuálisan hajtsák végre a programozási folyamat minden lépését: a problémás elemzéstől a kód megvalósításáig a tesztelésig és a dokumentációig. A CODEX automatizálja ezt a láncot, és lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy a magasabb absztrakciós szintre koncentráljanak. Az egyes kódsorok írása helyett a fejlesztők most meghatározhatják azokat a feladatokat és célokat, amelyeket a CODEX önállóan hajt végre.

A hatékonyságnövelés és a termelékenységnövekedés

A hatékonyság növekedése a CODEX -en keresztül több dimenzióban mérhető: időmegtakarítás ismétlődő feladatokban, a hibák csökkentése az automatizált tesztek révén és validálása, valamint a szolgáltatásfejlesztés felgyorsítása. Az első tesztelők jelentős termelékenységnövekedést jelentenek, különösen olyan feladatokban, mint a refaktorálás, a teszt létrehozása és a hibajavítás. Az a lehetőség, hogy több feladaton párhuzamosan dolgozzon, míg a fejlesztők más projekteken dolgoznak, megsokszorozzák ezt a hatékonysági nyereséget.

A hagyományos megközelítésekkel összehasonlítva a CODEX szintén jelentősen csökkenti a képzési periódust ismeretlen kódbázisokra. Míg a fejlesztőknek általában napokra vagy hetekre van szükségük, hogy megismerkedjenek a komplex projektekkel, a Codex azonnal eredményessé válhat az ügynökök és a kódszerkezetek elemzésével. Ez a képesség különösen értékes az agilis fejlesztési környezetben, ahol gyors kiigazításokra és iteratív fejlesztésre van szükség.

Alkalmas:

• A Chatgpt von Openaai jelenlegi fejleményei (2025. március)

Ügynökök a fejlesztők helyett? A szoftveripar következő szakasza

Fejlődés több agenti ökoszisztémává

A Codex fejlesztése egy olyan jövőt jelez, amelyben a speciális AI -ügynökök elfogadják a szoftverfejlesztés különféle aspektusait. Az OpenAI már dolgozik egy aszinkron multi-agent munkafolyamaton, amelyben különféle ügynökök a Frontend fejlesztésére, a háttérszolgáltatásokra, az adatbázis-tervezésre vagy az alázatos feladatokra szakosodtak. A koordinált ágens ökoszisztéma ilyen elképzelése alapvetően átalakíthatja a szoftverfejlesztést, és a hatékonyság még nagyobb növekedéséhez vezethet.

A különféle szerek integrációja azonban új koordinációs mechanizmusokat és szabványokat is igényel az ügynökök közötti kommunikációra. Az ügynökök.MD fájlok univerzális szabványmá alakulhatnak az AI fejlesztési ügynökök konfigurációjára. Az ilyen szabványok meghatározása elengedhetetlen a különféle ügynöki rendszerek széles körű elfogadásához és interoperabilitásához.

Hatások a szoftverfejlesztési iparra

A Codex és a hasonló rendszerek valószínűleg a fejlesztési csapatokban a szerepek újraelosztásához vezetnek. Noha az ismétlődő és jól meghatározott feladatok egyre automatizáltak, a stratégiai tervezés, az építészeti döntések és a kreatív problémamegoldás egyre fontosabbá válnak. A fejlesztők az AI ügynökök vezetőjévé válnak, akik az összetett szoftverprojekteket szervezik, ahelyett, hogy minden szempontot megvalósítanának.

Ez az átalakulás új készségeket és készségeket igényel a fejlesztők számára: az AI -ügynökök megértése és konfigurálása, hatékony kommunikáció a természetes nyelv interfészekkel, valamint az automatikus generált kód értékelése és validálása. Az oktatási intézményeknek és a vállalatoknak ennek megfelelően adaptálniuk kell a tanterveket és a képzési programokat annak érdekében, hogy felkészítsék a fejlesztőket erre az új munkamódszerre.

A hatékonyságnövekedés a kódex segítségével: az AI megfelel az emberi kreativitásnak

Az Openai Codex fordulópontot jelöl a szoftverfejlesztésben, amely meghaladja a növekményes fejlesztéseket, és alapvető paradigmaváltást kezdeményez. A reálfejlesztési feladatokra, a felhőalapú méretezhetőségre és az intelligens konfigurációra az Agents.MD fájlokon keresztüli speciális képzés kombinációja olyan rendszert hoz létre, amely nemcsak kódot generál, hanem teljes értékű szoftverfejlesztési partnerként is működik. A lenyűgöző referencia -eredmények és az OpenAI sikeres belső felhasználása érvényesíti ennek a technológiának az iparágban való széles körű elfogadásának lehetőségeit.

Az izolált felhőkörnyezetekkel rendelkező biztonsági architektúra és a Codex CLI párhuzamos rendelkezésre állása a helyi felhasználáshoz különféle biztonsági és megfelelési követelményeket érint. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy a hatékonyságnövekedés előnyeit élvezzék anélkül, hogy veszélyeztetnék a biztonsági előírásaikat. A rendszer rugalmassága, a teljesen automatikus munkafolyamatoktól a segített fejlesztési folyamatokig, alkalmassá teszi a különféle fejlesztési forgatókönyvekre és a tapasztalati szintekre.

Hosszú távon a CODEX azt a jövőt jelzi, amelyben az AI ügynökei a fejlesztési csapatok szerves részeként működnek, és fokozza az emberi kreativitást és a stratégiai tervezést, ahelyett, hogy helyettesítenék őket. Ennek a jövőképnek a sikere a modellek folyamatos fejlesztésétől, a konfigurációs mechanizmusok, például az Agents.MD folyamatos fejlesztésétől és az emberek közötti új együttműködési paradigmák fejlesztésétől függ. A Codex segítségével az Openai fontos alapot teremtett a szoftverfejlesztés jövőjéhez, amely képes fenntarthatóan átalakítani a szoftverfejlesztés termelékenységét és minőségét.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus