AI Coding 时代的企业研发新需求
多模式支持与持续创新
AI Coding 技术正经历从“辅助工具”到“协作伙伴”，再到“虚拟员工”的持续演进。当前领先技术已突破代码补全与模块生成的局限，实现了从需求分析到测试部署的端到端研发支持。因此，企业在技术选型时，需平衡当前生产力需求与未来技术升级空间，确保前瞻性与连续性。
私有化部署与统一管控
AI-Secure-Coding 平台需具备全面的企业级支持能力，支持灵活的软硬件私有化部署方案，确保代码和数据在企业内部闭环管理。平台还需具备开放的模型调度能力，灵活适配多种主流大模型，并且提供统一的企业级管控中心，实现模型接入、权限分配、全链路审计追踪及多维度数据统计分析，同时，兼容国产化信创环境，保障合规与安全可控。
AI Coding 与安全结合
AI 生成的代码虽在语法正确性上表现优异，但其安全性仍需重点加强，其根本原因在于模型训练依赖包含大量安全缺陷的历史代码库，且训练过程更关注功能实现而非安全约束。因此，企业必须将安全能力深度内嵌至 AI Coding 全流程，通过“安全左移”实现从“事后修补”到“代码生而安全”的范式转变。
AI Secure Coding Platform（ASCP）
该产品核心能力由 AI 智能编码辅助、AI 工程师全自动编码、AI 智能扫描与 AI 智能修复等模块构成，为用户提供代码生成与安全防护一体化能力。
ASCP 核心功能
AI 辅助编程
平台提供从代码补全到系统设计的全流程支持：具备单行、多行及跨文件的智能补全能力；支持代码生成、架构设计、问题诊断、调试修复及多任务协同五种生成模式；同时集成命令执行、文件读写、浏览器操作等工具链扩展能力，并通过 MCP 协议对接外部服务，实现高度可扩展的 AI 研发体验。
AI 全自动工程师
构建由 AI 产品经理、AI 研发工程师、AI 安全工程师等角色组成的虚拟开发团队，实现覆盖需求解析、架构设计、代码实现、自动化测试及 CI/CD 的全生命周期自主编程，并可深度集成 GitHub、GitLab 等开发平台，实现代码同步、PR 审查与异步任务调度，形成端到端的智能化软件开发闭环。
代码安全扫描与智能修复
支持国内外多种编码规范和合规标准检测，包括 CWE、MISRA、OWASP、国标、金融、军工等标准要求。保障代码符合行业规范和企业内部编码标准，满足审计要求，为关键行业如汽车、金融、医疗等提供专业的合规性保障。
私有化部署及多维度企业管理
兼容多种算力资源的灵活私有化部署方案，可支持对接 DeepSeek 等主流开源大模型，为企业构建高度定制化的 AI 研发环境。同时，通过细粒度的用户权限管理、多样化的数据看板、AI 效能量化评估以及可配置的代码安全扫描策略，形成了一套完整的企业级管控体系，确保研发过程的安全、合规与高效。
应用场景
AI 开发赋能
AI 安全开发赋能
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