传统 DevOps 解决了自动化交付问题。AI 时代需要进一步解决 Agent 编排、代码理解、智能验证、可信制品和审计追溯。
自动化流水线已经很快，但 AI 时代带来了新的复杂度：Agent 需要编排、代码需要被理解、制品需要可信证明。
多个 AI Agent 如何协同工作？谁分配任务、谁控制权限、谁审批结果？
AI 只看到单次变更，无法理解仓库全貌、模块边界和依赖关系。
流水线只知道成功/失败，无法判断风险高低、是否需要人工介入。
AI 生成的依赖、Prompt 和 Agent Skill 是否经过验证？来源是否可追溯？
AI 执行过程难以复现：哪个模型、什么上下文、谁最终批准？
AI 执行结果无法回流优化：采纳率、误报率、成本效益如何衡量？
从需求到代码、从验证到制品、从执行到审计，全流程 AI 原生化。
连接 TAPD、Jira、飞书项目，让 AI Agent 从真实任务中接单、执行、协作和留痕。
让代码库成为 AI 和人都能读懂的软件知识底座，支持 CNB、GitHub、GitLab。
在 Jenkins、GitHub Actions 之上增加 AI 风险判断、PR 审查和失败定位。
统一管理 Harbor、Artifactory 中的镜像、包、模型、Prompt 和供应链证据。
每一次 AI 执行都有完整证据链：谁发起、谁执行、什么模型、谁批准。
打通研发数据，让交付周期、代码质量、AI 采纳率可视化。
从现有工具链出发，不推倒重来，先跑通一个可审计的 AI 交付闭环。
梳理需求系统、代码平台、CI/CD、制品库、发布流程和 AI 工具使用现状。
选择 1-3 个项目接入 Maestro Suite，建立任务、上下文、验证和证据策略。
上线 AI PR 审查、风险评分、测试门禁、制品证明和人工审批。
扩展到更多团队，建设效能看板、审计导出和持续运营机制。
卓术科技可以接入企业已有的项目管理、代码平台、CI/CD、制品库和办公系统。
TAPD · Jira · Linear · 飞书项目
CNB · GitHub · GitLab · Gitee
Jenkins · GitHub Actions · GitLab CI
Harbor · Artifactory · Nexus · 容器镜像仓库
飞书 · 企业微信 · 钉钉 · 邮件 · OA
OpenAI · Claude · 私有模型 · 企业模型网关
从手动运维走向自动化交付，希望在此基础上引入 AI 能力。
使用 TAPD、CNB、GitHub、GitLab、Jenkins，希望建立统一研发工具链。
需要打通需求、代码、验证、制品、发布数据，让研发过程更透明。
从需求到代码，从验证到制品，全流程 AI 原生化。
