feat(docs): 添加AI4SE集成示例，展示AI在DevOps中的应用

增加了AI4SE集成示例，具体说明了Tabnine与Atlassian产品集成的优势，包括个性化代码完成、团队协作、AI模型定制和性能优化，以及如何提升团队生产力。

src/design-example-refactor.md

@@ -92,3 +92,11 @@ $selection
 // - Method 'updatePost(java.lang.Long, com.phodal.shire.demo.entity.BlogPost)' is never used
 // - String can be replaced with text block
 
+
+## 其它
+
+### 相关资源
+
+[AI code refactoring: 7 ways Tabnine transforms refactoring](https://www.tabnine.com/blog/ai-code-refactoring-7-ways-tabnine-transforms-refactoring/)
+
+

src/devops-driven-aise.md

@@ -12,3 +12,22 @@
 | 可观测性      | New Relic/Dynatrace | NewRelic Grok, Dynatrace Davis               | 结合传统判别式 AI 工具，无缝辅助问题定位和修复，与问题回顾。围绕新兴 AI 技术栈构建 AI 应用可观测性。                          | NewRelic Grok                                                 |
 | 开发者工具     | JetBrains           | AI Assistant, Grazie                         | 围绕开发人员日常活动，构建全面的 AI 辅助；在 IDE 构建精确的上下文，以获得高质量生成内容。                                 | AI Assistant, Grazie                                          |
 
+## 示例
+
+### AI 助手 + 源码管理
+
+[Tabnine + Atlassian](https://www.tabnine.com/blog/tabnine-atlassian-ai-enabled-software-development-built-around-you/)
+
+从 DevOps 和 AI 的角度来看， Tabnine 与 Atlassian 产品的集成展示了如何利用人工智能增强开发运维（DevOps）流程的效率和质量。以下是一些关键点的总结：
+
+1. **全面的代码感知和个性化建议**：通过与 Bitbucket 和其他 Git 仓库的集成，能够在开发者 IDE
+   中提供高度个性化的代码完成建议。这不仅仅是静态的代码补全，还包括变量类型、注释、已打开文件和项目的上下文信息，从而显著提升了开发者的工作效率和代码质量。
+2. **全局代码感知和团队协作**：通过与 Bitbucket 的全局连接， Tabnine
+   扩展了其能力，使得整个工程团队能够共享和利用更丰富的代码上下文。这对于大型企业和跨部门协作的团队尤为重要，可以加强对代码库的理解和重用，从而提升整体的开发效率和协作水平。
+3. **AI 模型定制和性能优化**： Tabnine 通过定制 AI 模型，利用 Bitbucket 中存储的代码库进行优化，特别是针对不常见的编程语言或框架。这种个性化和优化能力提高了
+   AI 在软件开发过程中的表现，为开发团队提供更精准和高质量的代码生成和支持。
+4. **提升团队生产力的工具和平台支持**： Atlassian 和 Tabnine 的集成不仅仅是工具级别的整合，更是为工程团队提供了全方位的工具和平台支持，帮助团队在
+   DevOps 实践中更有效地运用人工智能技术，从而加速交付周期、提高软件质量和团队的整体生产力。
+
+综上所述， Tabnine 与 Atlassian 产品的结合展示了如何从 DevOps
+和人工智能的融合中获得多方面的利益，为软件开发团队提供了强大的工具和平台支持，推动团队在敏捷开发和持续交付中取得更大的成功。