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🖥️ 行业方案

研发AI治理与代码助手网关
席位制管理 · 用量硬限额 · 代码不出边界

为银行级软件团队、金融科技公司和 SaaS 研发团队提供统一的AI编程入口。替代不可控的个人裸Key,研发提效与安全合规兼得,一次接入统管全员AI工具使用。

痛点直击

AI编程用得好好的,
为什么研发负责人开始头疼了?

行业顾问
程序员人人开了各种AI会员,报销混乱
统一接入、统一计费、全员席位制管理,Token消耗按项目/团队下钻,告别凭票报销。
核心代码被员工贴到公网AI平台,泄密风险大
AI网关统一管控,敏感代码走内网模型,全量审计日志可查每一次调用。
不同项目用不同模型,管理成本高
一个入口接入所有模型(国产/自研/开源),项目级配置模型选型、权限、限额。
AI代码助手网关

一行代码不贴公网,
AI生成的代码带公司规范

研发团队通过统一网关使用AI编程——模型自动感知项目上下文,生成的代码自动适配公司内部代码规范库,回答标注引用来源,安全与效率两不误。

  • 统一网关,屏蔽公网AI直接访问
  • AI输出自动校对内部代码规范
  • 每一次调用都有审计记录
帮我写一个Spring Boot的JWT鉴权中间件
好的。以下是按公司代码规范 v2.1 生成的 JWT 鉴权中间件:
@Component
public class JwtAuthFilter extends OncePerRequestFilter {

    @Override
    protected void doFilterInternal(...) {
        // 校验 Token
        String token = extractToken(request);
        if (token != null && jwtProvider.validate(token)) {
            SecurityContextHolder.getContext()
                .setAuthentication(jwtProvider.getAuth(token));
        }
        chain.doFilter(request, response);
    }
}
📎 引用:公司内部代码规范库 v2.1 · 章节 4.3 安全中间件规范
研发效能看板

每一行AI代码,
都算得出投入产出

团队级用量统计:本月代码助手调用量、代码评审覆盖率、各模型占比、预算使用率——研发效能从"感觉"变成"数据",为技术管理者提供决策依据。

  • 实时追踪团队AI编码活跃度
  • 模型成本按项目/团队下钻分析
  • 预算使用进度条,超额自动预警
本月代码助手调用量42,385 次
代码评审覆盖率87% ↑ 12%
模型使用占比
DeepSeek-Coder42%
通义千问·代码31%
云创·码神27%
预算使用率76% · 本月剩余 ¥24,000
核心场景

覆盖研发全链路,
从编码到发布都有人工智能加持。

💻

代码生成与审查

上下文理解项目结构,自动补全+代码规范校验,AI 代码评审覆盖率达到 87%,显著降低人为疏忽。

🔐

安全审计与合规

全量操作审计,API Key 统一托管,IP 白名单管控,代码不出边界,满足银行级安全合规要求。

📊

研发效能分析

按项目/团队统计 AI 工具使用情况,投入产出清晰可算,让每一次 AI 调用都有据可查、有迹可循。

交付流程

从小范围试点到全员推广,
稳步落地不走弯路。

STEP 1
研发团队调研 了解当前AI工具使用现状、模型偏好、安全顾虑与痛点,制定接入方案。
STEP 2
网关接入与模型配置 部署AI代码助手网关,接入选定模型(国产/自研/开源),配置路由规则。
STEP 3
权限策略制定 按团队、项目设置模型权限、用量限额、代码访问范围,确保最小权限原则。
STEP 4
试点上线与全量推广 选择一个核心项目组试点运行2周,调优后向全研发团队推广上线。

让AI编程真正提效,
而不是给安全部门添堵。

一个网关统管全员AI编程入口,安全合规与研发效率不必二选一。

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