把传统代码库升级为 AI 可理解、可执行、可治理、可追溯的软件知识底座
过去，代码库主要用于存代码和管理提交。AI 时代，代码库还需要让 AI 理解系统结构、模块边界、依赖关系、风险路径和历史上下文。Score 帮助企业把代码仓库升级为 AI 和人都能读懂、能协作、能治理的软件知识中枢。
通过六大核心能力，把传统 Git 代码库升级为面向 AI Agent 的研发协作控制面
自动分析代码库结构，识别模块边界、技术栈、代码质量和团队协作模式，生成可被 AI 理解的仓库全景图。
为代码库生成 AI 可读的元数据描述文件，包含仓库结构、模块关系、风险路径和协作规则，让 AI 快速理解项目。
基于代码语义而非关键词的智能索引，让 AI 能够理解代码意图、找到相关实现，而不仅仅是匹配字符。
自动追踪代码变更的影响范围，识别模块间依赖关系，让 AI 在修改代码时能够预测连锁反应。
在 PR 流程中增加 AI 审查门禁，让 AI 先行检查代码质量、安全风险和架构一致性，让人工聚焦高风险判断。
记录 AI 在代码库中的所有操作痕迹，包括 AI 生成的代码、AI 参与的 Review、AI 提出的建议，让 AI 协作全流程可追溯。
Score 让 AI 和开发者都在同一个知识底座上协作
新接入的 AI Agent 无需人工反复讲解项目结构，通过 AI_REPO.yaml 即可快速理解代码库的模块边界、依赖关系和技术栈。
开发者不再需要在每个 PR 中重复解释"这个模块为什么这样写"、"改这里会影响哪里"，Score 让代码库自己说话。
AI 先行处理常规审查、风格检查和影响分析，人工 Reviewer 可以聚焦架构决策、安全风险和业务逻辑。
通过 AI Footprint 记录每一次 AI 操作，企业可以清楚知道哪些代码是 AI 生成的、AI 提了什么建议、最终谁做的决策。
在企业现有代码平台之上，Score 提供一层 AI 原生的代码理解与治理能力
Score 不替代 GitHub、GitLab、Gitee 或 CNB，而是在现有代码库之上增加 AI 理解、协作治理和审计追溯能力。
咨询并了解 Score 如何帮助你的代码库支持 AI Agent 协作
