人工智能工程与人才
人工智能软件工程转型
不管获批与否，编码助手都已经在用，而产出增长的速度快过评审能力。我们帮助研发组织有意识地采纳它们：什么被允许、什么要经过评审，以及质量如何被度量而不是被假定。
业务问题
速度上去了，却没人检查还有什么跟着变了
代码产出更多了，而过去约束它的评审、测试与架构监督并没有跟着扩容。看得见的结果是吞吐量。看不见的结果是：没人完全理解的代码、未经评估就引入的依赖、照着实现而不是照着需求生成的测试，以及那种让团队能够安全变更系统的共同理解，正在缓慢流失。
我们做什么
定好政策，并度量结果
我们确定哪里允许使用哪种辅助，也包括不该使用的地方，比如触及受监管逻辑或第三方许可素材的代码。随后我们加固如今承担了更多负荷的那些约束：评审标准、测试策略、依赖政策与来源记录。最重要的是我们度量结果，让缺陷率、评审时延与变更失败率的变化被测量出来，而不是被争论出来。
人工智能软件工程转型
能力
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人工智能原生软件开发
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编码智能体策略
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人工智能辅助的软件开发生命周期
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自动化测试策略
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人工智能代码评审
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DevOps自动化
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研发效能
常见应用场景
常见应用场景
- 为人工智能编码辅助制定一套开发者真的会遵守的工程政策。
- 衡量辅助式开发究竟在改善还是在恶化交付结果。
- 把私下扩散的编码工具使用，纳入获批且受治理的路径。
- 在审计或交易之前，处理人工智能生成代码带来的许可与来源风险。
我们如何交付
我们如何交付
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定范围
就角色、技术栈、资历层级以及如何判定成功达成一致。
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遴选
由您面试。未经您同意，没有人会加入团队。
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融入
他们在您的工具、流程与评审周期中工作，向您的负责人汇报。
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持续维持
人力随路线图伸缩；知识留在文档里，而不是留在某一个人脑中。
技术
技术
- TypeScript
- Python
- Go
- React
- Node.js
- Kubernetes
- GitHub Actions
- Terraform
安全与治理
安全与治理
工程师在您的访问管理模式与行为准则之下，在您的基础设施上工作，适用与您自有员工相同的评审与审批关卡。工作成果中的知识产权归您所有。凡使用人工智能编码辅助之处，都要经过与其他代码相同的评审，且生成代码的来源会被记录。
合作模式
合作模式
前置部署人工智能团队
一支跨职能人工智能团队在您的组织内部工作，持续发现并交付机会。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
这些工具我们自己就在生产中使用
我们在客户的代码库上、按客户的标准、在评审之下，使用人工智能辅助交付软件。因此建议来自实践而不是来自写政策，也包括那些诚实的部分：哪里帮不上忙，哪里会悄悄制造额外工作。
部分客户
常见问题