Neue Features und Updates

Review-Feedback, Merge-Konflikte und Implementierung über eine steuerbare agentische Schleife statt manueller Schritte zwischen Issue und Merge zu verarbeiten.

Aus Issue- und MR-Diskussionen heraus auszulösen und sich an die tatsächliche Arbeitsweise von Teams anzupassen, statt einen dedizierten Button zu erfordern.

Teamstandards über AGENTS.md und Konfigurationsdateien durchzusetzen, sodass Agent-Ausgaben gegen Konventionen, Tests und Umgebungserwartungen überprüfbar sind.

Mit vollem GitLab-nativem Kontext über Issues, MRs und Repositorys hinweg zu arbeiten.

Über Build- und Test-Pipelines hinaus Deployment-Konfiguration, Caching, Parallelisierung und CI-Catalog-Komposition abzudecken.

Iterative Verfeinerung zu unterstützen, während der Agent aus Pipeline-Ausführungsverlauf und Fehlermustern lernt.

Die Lücke zwischen Code-Erstellung und produktionsreifer Pipeline zu verringern.

Konfligierende Änderungen im Kontext zu analysieren und Lösungen vorzuschlagen, die beide Seiten des Konflikts berücksichtigen.

Die Zeit zu reduzieren, die Entwickler(innen) für manuelle Konfliktauflösung aufwenden, insbesondere in aktiven Repositorys mit häufigen gleichzeitigen Änderungen.

Innerhalb des bestehenden Merge-Request-Workflows zu arbeiten, ohne externe Tools zu erfordern.

Review-Standards, Coding-Konventionen und Schwerpunktbereiche auf Gruppenebene festlegen.

Konsistent auf alle Projekte innerhalb einer Gruppe angewendet werden, ohne projektspezifische Konfiguration.

Teams die Sicherheit geben, dass KI-gestützte Reviews denselben Standards folgen wie menschliche Reviewer.

Nutzungsdaten pro Komponente und Version anzuzeigen, damit Plattformteams veraltete oder anfällige Versionen in Produktions-Pipelines identifizieren können.

Projektübergreifende Sichtbarkeit für Deprecation-Planung, Sicherheitskorrekturen und Upgrade-Rollouts bereitzustellen.

Enterprise-Governance für gemeinsam genutztes CI im großen Maßstab mit nativer Analytik zu unterstützen, die an das Komponentenmodell von GitLab gebunden ist.

Entwickler(innen) ermöglichen, Eingabeparameter zum Zeitpunkt des Auslösens einer MR-Pipeline festzulegen.

Dynamische Eingaben basierend auf früheren Job-Ausgaben oder externen Bedingungen unterstützen.

Bereitstellungsfehler durch Parameterabweichungen reduzieren und die CI/CD-Tool-Konsolidierung vereinfachen.

Maven mit Allow/Deny-Filterung, Lifecycle-Richtlinien, Geo-Unterstützung und Analytics zur Produktionsreife bringen.

Die Virtual-Registry-Architektur auf npm für JavaScript/Node.js-Teams erweitern, mit GA nach Beta als Ziel.

Docker Virtual Registry von Experiment zu GA verschieben und die Container-Image-Lösung vervollständigen.

Die Abhängigkeit von mehreren externen Artefakt-Management-Tools reduzieren, indem Pakettypen innerhalb von GitLab konsolidiert werden.

Enterprise-Artefakt-Governance neben bestehenden CI/CD- und Sicherheits-Workflows unterstützen.

Auf der Virtual-Registry-Grundlage aufbauen, um eine umfassendere Artefakt-Management-Lösung bereitzustellen.

Reviewer automatisch basierend auf CODEOWNERS-Mustern, die gegen MR-geänderte Dateien abgeglichen werden, zuzuweisen.

Sowohl Gruppen- als auch individuelle Benutzer-Zuweisungen zu unterstützen.

Manuelle Überschreibung mit Audit-Trail für automatische vs. manuelle Zuweisungen zu bewahren.

Die Grundlage für DAP-gestützte intelligente Reviewer-Auswahl zu legen, die Expertise und Verfügbarkeit berücksichtigt.

Auf Projektebene für den Premium-Tarif verfügbar zu sein.

Roadmap-, Board- und View-Verfügbarkeit im Projektkontext zu unterstützen.

Die Notwendigkeit von Untergruppen-Workarounds zur Gruppierung von Issues innerhalb eines Projekts zu entfernen.

Die Anforderungen von Kunden, die migrieren möchten, durch projektscoped Planung zu adressieren.

Die Authentifizierung auf eine bestimmte Organisation beschränken, um klarere Zugriffsgrenzen zu schaffen.

Enterprise-Anforderungen für Tenant-Isolierung und Identitätsmanagement unterstützen.

Den Weg zu einer vollständig organisationsbewussten GitLab-Erfahrung ebnen.

Geheimnis-Erstellung mit Ablauf und Umgebungs-/Branch-Scoping zu unterstützen.

Rotationserinnerungen für proaktive Anmeldedaten-Verwaltung bereitzustellen.

Granulare CRUD-Berechtigungen auf Projekt- und Gruppenebene anzubieten.

Abhängigkeit von Drittanbieter-Secrets-Managern für CI-Workflows zu reduzieren.

Genauere und umfassendere Abhängigkeitserkennung durch SBOM-Aufnahme bereitzustellen.

Maven und Python zu unterstützen, mit weiteren Sprach-Ökosystemen im Anschluss.

Falsch-negative Ergebnisse durch Analyzer-Lücken zu reduzieren, indem die Erkennung auf der tatsächlichen Software Bill of Materials basiert.

Konfiguration, welche Branches für das Sicherheitslücken-Management über den Standard-Branch hinaus verfolgt werden.

Lokale Scoping von Sicherheitslücken-Zustandsänderungen für jeden Branch mit einer Option für globale Änderungen.

Branch-bewusste Filterung im Sicherheitslücken-Bericht für Release-spezifische Sicherheitslage-Ansichten.

Sicherheitslücken-Management-Aktivität auf verfolgten Non-Default-Branches wie auf Standard-Branches.

Geplante Sicherheits-Scans über Richtlinie durchsetzen, ohne Developer-Pipeline-Konfiguration zu erfordern.

Kontinuierliche Compliance-Abdeckung für sicherheitskritische Scan-Typen bereitstellen.

Sicherstellen, dass Organisationen den Scan-Rhythmus unabhängig von Entwicklungsaktivität beibehalten.

Aufbauend auf Test-Run-Validierungsfunktionen für Vertrauen vor Production-Rollout.

Verbindung von Sicherheitsrichtlinien mit Geschäftskontext-Attributen wie Geschäftsauswirkungen, Anwendung und Geschäftsbereich.

Unterstützung gezielter Richtliniendurchsetzung, die auf bestimmte Asset-Klassifizierungen beschränkt ist.

Validierung von Richtlinien-Attribut-Kombinationen durch initiale Tests.

Historische Repositorys nach zuvor committeten Geheimnissen zu scannen.

Pipeline-Artefakte für offengelegte Anmeldedaten abzudecken.

Komplementäre Abdeckung neben Secret Push Protection bereitzustellen.

Gestaffelte Rollouts zu unterstützen, um Infrastruktur-Überlastung zu verhindern.

Dependency Scanning über Projekte hinweg durch Security Inventory.

Den gleichen Zero-YAML-, Profil-basierten Enablement-Ansatz wie Secret Detection und SAST Profile zu bewahren.

Konfigurationsaufwand für Teams, die umfassende Sicherheits-Scanning übernehmen, zu reduzieren.

Organisationen ermöglichen, benutzerdefinierte Geheimnis-Muster für proprietäre Anmeldedaten-Formate zu definieren.

Benutzerdefinierte Regeln neben integrierten Erkennungsregeln automatisch durchzusetzen.

Organisationsspezifische Lecks zu erfassen, die generische Muster-basierte Regeln verpassen.

Geheimniserkennung-Abdeckung zu erweitern, um organisatorische Sicherheitsanforderungen zu erfüllen.

Ziele für konfigurierbare Schweregrad-Level von LOW bis CRITICAL.

Unterstützung für Versionsziel-Auswahl (MAJOR, MINOR, PATCH).

Angebot von gruppierten oder individuellen MR-Optionen für Dependency Bumps.

Einschließlich UI-Indikatoren, die Auto-Behobene Sicherheitslücken hervorheben.

Attestations-API für Consumer-Lookup und Verifizierung bereitzustellen.

UI-Integration, die Attestationen mit Builds mit Projekt-Level-Ansichten verknüpft.

Container-Image-Signierung und Verifizierung für Supply-Chain-Integrität zu unterstützen.

GitLab CLI (glab)-Attestations-Verifizierung für Command-Line-Workflows anzubieten.