服务内容
规则要适合真实的开发现场。
根据公司的数据、代码、权限和发布流程选择控制措施。
工具与数据规则
确定批准使用的工具，以及可以输入的代码和信息。
权限与密钥
收紧人员和代理权限，检查长期凭据的使用。
代码仓库保护
保护重要分支，明确敏感变更的审批路径。
自动检查
在开发流程中检查代码、依赖项、密钥等。
依赖与构建
减少未经审核的软件包和可变构建带来的风险。
例外管理
记录例外的理由、负责人和期限，并查看重复问题。
工作方式
先了解现状，再加合适的控制。
我们不会预设必须禁用AI工具，而是按数据、权限和影响调整审核强度。
盘点
了解工具、代理、仓库和访问权限。
分类
区分日常工作与涉及敏感数据或关键代码的变更。
落实
实施访问限制、审核、测试和例外流程。
运行
复查例外和检测结果，调整团队的负担。
交付内容
让团队有规则可循。
明确批准使用的工具、数据处理、权限、审核、测试和发布要求，让工程师遇到具体情况时知道怎么判断。
我们还会和负责人一起把必要的更改落实到仓库与开发流程，而不止交付一份政策文件。
适合咨询的情况
这些情况适合找我们谈。
数据边界不清楚
不知道代码或客户信息被发送到了哪些工具。
代理权限过大
工具能访问不必要的仓库或云资源。
变更速度超过审核能力
生成代码未经充分理解或测试就进入生产。
常见问题
关于AI编码工具。
也可以直接讨论您正在使用的具体工具。
会禁止使用AI工具吗？
不会。我们按代码、数据、权限和影响大小设置相应的检查。
可以采取哪些措施？
包括工具使用规则、权限限制、分支保护、密钥管理、自动检测和人工审核。
能沿用现有工具吗？
会先检查现有工具和流程。只有确实填补重要缺口时才建议新工具。
说说团队现在怎么使用AI工具。
我们会查看工具与流程，建议先处理哪些风险。