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AI Coding 治理检查清单

用于评估企业是否已经具备 AI 生成代码的基础治理能力。建议从以下维度开始：

• AI 生成代码是否进入独立的风险分级与审查流程。
• 高风险路径是否强制触发人工审批、测试验证和证据卡片。
• 代码上下文、模型版本、提示词片段和工具调用是否可追溯。
• 是否能把 AI Review、单元测试、安全扫描和制品证据关联到同一交付记录。

企业 AI Agent 落地路线图

企业 AI Agent 不应从“全自动替代”开始，而应从可控任务、受限工具、明确审批和可验证结果开始：

• 第 1 阶段：梳理任务系统、代码库、流水线、制品库和办公系统。
• 第 2 阶段：选择低风险但高频的场景试点，建立工具权限和人工门禁。
• 第 3 阶段：接入 Score、Cadence、Opus 等上下文、验证和证据能力。
• 第 4 阶段：用 Maestro 编排跨系统任务，并以审计数据持续运营。

可信软件供应链入门指南

AI 时代的软件供应链不只包含依赖、包和镜像，也包含模型、Prompt、Agent Skill、MCP Server 和自动化工具调用。

• 为制品生成 SBOM、签名、来源证明和验证记录。
• 把模型、数据集、提示词和 Agent Skill 纳入资产登记。
• 对 AI 推荐依赖和自动引入组件建立风险策略。
• 把发布前验证结果和发布后审计记录统一沉淀。

Maestro Suite 产品白皮书

Maestro Suite 由 Maestro、Score、Cadence、Opus 组成，覆盖企业 AI Agent 任务编排、代码上下文、验证治理和可信制品证据。

• Maestro：让 AI Agent 接任务、用工具、过审批、留痕迹。
• Score：让代码库成为 AI 可理解、可治理、可追溯的上下文底座。
• Cadence：让 AI 生成代码进入风险自适应验证和质量门禁。
• Opus：让制品、AI 资产和供应链证据统一管理。

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