AI 写得快，Cadence 让它交付得稳
AI Coding 会让代码生成速度大幅提升，但企业真正需要的是可靠交付。 Cadence 在现有 CI/CD 之上增加 AI 原生的风险判断、PR 审查、失败定位、 验证门禁和证据卡片，让 AI 生成的代码经过验证、治理和审计后再交付。
代码生成速度提升后，验证、审查、安全和责任边界成为新的瓶颈。 Cadence 解决 AI 代码交付的四个核心问题。
AI 可以在几分钟内生成大量代码，但人工审查和测试无法跟上这个节奏。
哪些 PR 修改了核心模块？哪些引入了新依赖？哪些可能破坏现有功能？
测试失败后，是代码问题、测试问题，还是环境问题？如何快速定位？
AI 生成的代码经过哪些验证？谁来批准？如何满足审计和合规要求？
从风险评分到证据卡片，构建完整的 AI 代码验证闭环。
分析 PR 的修改范围、文件重要性、依赖变化和历史数据， 实时计算风险分数（Low/Medium/High/Critical），让团队聚焦高风险变更。
在人工 Review 之前，先让 AI 进行代码检查：逻辑问题、安全漏洞、 性能隐患、规范违反。Review 聚焦判断，AI 处理检查。
流水线失败时，自动分析日志、代码变更和测试结果， 快速定位根本原因（Root Cause Analysis），减少 MTTR。
根据风险分数动态调整验证策略：Low 风险快速通道， High 风险完整测试 + 人工审批，Critical 风险额外安全扫描。
统一管理多个 AI 模型调用，支持 OpenAI、Claude、企业私有模型， 记录每次请求的模型版本、Prompt 和响应，满足可追溯要求。
每次交付自动生成 Evidence Card：谁发起、谁执行、 用了什么模型、调用了什么工具、跑了什么验证、谁最终批准。
让 AI 代码交付从"能生成"推进到"可验证、受治理、可审计地交付"。
AI 预审查在 PR 提交后立即给出反馈，开发者不需要等待数小时才能知道代码有问题。
自动分析失败原因，给出具体的修复建议，减少开发者在日志中摸索的时间。
风险评分驱动的分层执行，确保核心代码、安全相关、依赖变化经过严格验证。
每次交付自动生成 Evidence Card，满足审计、合规和内部治理要求。
Cadence 连接代码平台、AI 模型和 CI/CD 流水线，形成完整的验证闭环。
Cadence 不替代 Jenkins、GitHub Actions、GitLab CI 或 CNB 流水线，而是在现有 CI/CD 之上增加 AI 验证与治理层。
Cadence 帮助企业建立 AI Coding 治理闭环，让 AI 生成的代码经过验证、治理和审计后再交付。
