首次治理基线通常为 3—4 周；试点运行和规则校准建议再持续 6—8 周。
服务 / 商业软件
AI 软件工程治理
让团队安全、稳定地使用 AI 开发软件，在提高速度的同时保留代码所有权、工程质量和长期可维护性。
AI 可以提高产出速度，但不能替代工程责任。我们帮助团队建立可验证、可审查、可追踪的 AI 开发方式。
技术负责人、研发代表、信息安全或数据负责人、法务采购代表及实际 AI 工具使用者。
从一个团队或一条开发流程开始，验证后再推广到更多仓库、工具和 Agent。
同时跟踪交付速度、缺陷率、返工、评审成本、安全事件和团队采纳情况。
先看清问题，再把标准放进真实工作。
每一项工作都进入真实系统、真实流程和真实决策，不以泛泛建议代替执行标准。
AI 工具与使用现状盘点
梳理团队正在使用的模型、编程助手、开发 Agent、插件和自动化流程，确认数据流向、账号归属、权限和实际使用场景。
代码与数据使用边界
按代码敏感度、客户数据、生产数据和商业机密分级，明确哪些信息可以进入哪类模型、工具或外部服务。
AI 开发流程设计
规定 AI 在需求理解、方案设计、编码、测试、文档和发布中的可用方式，以及每一步的人类责任人与审查证据。
产出质量与验收标准
针对 AI 生成代码建立静态检查、测试、依赖审查、人工评审和性能验证要求，防止“能运行”被当作“可上线”。
Agent 权限与审计
限定 Agent 可读取、修改和执行的资源，设计审批、日志、密钥隔离、失败停止和人工接管机制。
试点、培训与持续改进
选择低风险场景试运行，记录质量、效率和事故数据，培训负责人并根据真实结果调整规则。
交付清单与验收标准
交付不以“提交一份报告”为完成。每项资产都必须可确认、可执行、可继续维护。
交付项具体内容完成与验收
AI 工具与风险台账
具体内容模型、工具、插件、账号、供应商、使用场景、输入数据、权限、费用和责任人的完整清单。
完成与验收覆盖试点团队实际使用的工具，未知使用项有明确补充计划和负责人。
企业 AI 开发规范
具体内容允许、限制和禁止的使用场景，责任归属，审查要求，例外申请和违规处理方式。
完成与验收研发、信息安全和管理负责人共同确认，能够发布为正式内部规则。
代码与数据分级规则
具体内容不同代码、数据和文档级别可使用的模型、部署方式、传输限制和保留要求。
完成与验收团队成员能据此判断某项内容是否可以提交给指定 AI 工具。
AI 产出验收标准
具体内容针对设计、代码、测试和文档的最低证据，包括人工评审、自动检查、测试、依赖与安全检查。
完成与验收接入一个真实代码仓库或发布流程，并在试点变更中完成一次验证。
Agent 权限与审计矩阵
具体内容资源访问范围、可执行动作、审批条件、凭据管理、日志要求、停止条件和人工接管人。
完成与验收每项高风险权限都有授权人、使用条件、审计记录和撤销方式。
试点与培训包
具体内容试点范围、成功指标、操作手册、负责人培训、问题清单和推广条件。
完成与验收试点团队完成培训并按新规则运行一个完整开发或发布周期。
合作从建立共同事实开始。
先建立共同基线，再进入固定治理节奏。每一步都以客户团队能够继续执行为前提。
现状盘点
识别团队当前工具、流程和主要风险。
规则设计
建立分级规范、责任和审核机制。
流程接入
将规范嵌入现有开发与发布流程。
持续评估
根据真实产出质量调整规则和工具。
责任与服务边界
把客户需要投入什么、我们负责什么以及明确不包含什么，在合作开始前写清楚。
客户需要配合
- 提供当前 AI 工具、供应商协议、数据规则和真实开发流程信息
- 指定技术、信息安全或数据方面的规则确认人
- 选择一个可真实运行的试点团队、仓库或开发流程
- 推动内部规则发布、培训参加和必要的工具配置调整
本服务不包含
- 不替代法务、隐私、等保或行业监管机构提供正式合规意见
- 不承诺固定生产力提升比例，也不以代码生成数量作为成效标准
- 不替代开发者、评审者和发布负责人对最终产出承担责任
- 模型私有化部署、工具采购实施和大规模平台开发需另行确认
什么时候需要我们
- 大规模使用 AI 编程工具和开发 Agent 的产品团队
- 产出速度提高，但评审、测试和文档跟不上的团队
- 担心敏感数据、代码权限和第三方模型风险的企业
- 希望形成企业级 AI 开发规范的组织
讨论 AI 工程治理
说明你的业务、团队和系统现状，我们会先判断双方是否适合长期合作。
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