治理闭环
把 AI Coding 纳入企业真实交付规则
让 AI 理解代码库，让 AI 代码经过验证，让依赖和制品可信，让每一次 AI 执行都有审计证据。
落地路径
从试点仓库开始建立治理闭环
先接入少量高价值项目，把上下文、验证、证据和审批跑通，再扩展到更多团队。
01
现状评估
梳理 AI Coding 工具、代码库、分支策略、CI/CD 和安全审查现状。
02
试点接入
选择 1-3 个仓库接入 Score、Cadence 和 Opus，建立基础策略。
03
验证闭环
上线 AI Review、风险评分、测试门禁、证据卡片和人工审批。
04
规模推广
扩展到更多团队，沉淀治理模板、指标看板和审计导出机制。
适用客户
适合已经开始引入 AI Coding 的研发组织
01
AI 工具已铺开
团队已经使用 Copilot、Cursor、Claude Code、Codex 等工具，需要统一治理边界。
02
AI PR 数量增长
人工 Review 压力上升，需要让系统自动识别高风险变更和验证要求。
03
合规要求严格
金融、政企、制造等团队需要审计 AI 执行过程、模型调用和交付证据。
04
需要体系化落地
不只采购工具，而是把 AI Coding 接入现有研发流程和质量门禁。
建立 AI Coding 治理闭环
让 AI 写得快，也交付得稳、可控、可审计。