AI 代理在每個階段完成工程工作，每一項決策都由您的團隊做出。
設計思考是我們交付方式的根基，讓我們能為複雜、以人為本的應用找出解法。AI 代理與 CI/CD 管線推動交付循環的每一輪。
- AI 代理: 設計 · 需求 · 建置 · QA · 維運
- AI: 知識 · 技能 · 工作流程
- CI/CD 管線: 提交 → 建置 → 單元測試 · 整合 → 掃描 → 發布
讓這套做法安全的四項工程習慣
AI 從缺陷到合併流程與 TDD
代理接手工單、重現問題、先寫出會失敗的測試，並開啟獨立的合併請求。
真實服務 CI/CD 關卡
每次變更時，管線都針對真實服務、而非脆弱的模擬物件，執行單元測試與驗收檢查。
獨立多模型審查
來自另一家供應商的第二個獨立 AI 模型，會在人工簽核前審查每一份由 AI 撰寫的程式碼差異。
人工核准與佐證紀錄
文件與程式碼放在一起；代理把提交紀錄、管線結果與截圖回貼到工單，同時由您的人員核准合併並結案。
從工單系統到經過驗證的合併，在您現有的工具上進行。
我們協助您的團隊，在現有的工單系統、程式碼儲存庫與 CI/CD 管線上建立 AI 驅動開發生命週期。AI 代理通過與任何工程師相同的品質關卡，第二個獨立模型審查每一項變更，並由您的人員核准合併、關閉工單。
提報
缺陷或測試案例記錄在您的工單系統中（例如 Sanplex / ZenTao、Jira、Linear 或 GitLab Issues），並附上重現情境與驗收範圍。
修正
AI 代理接手該工單，重現問題，在自己的獨立分支上撰寫修正與測試，並開啟合併請求。
把關
您的 GitLab CI/CD（或 GitHub Actions）管線針對真實服務、而非模擬物件執行單元測試與驗收檢查，套用與人工撰寫程式碼完全相同的品質關卡。
審查
來自另一家供應商的第二個獨立 AI 模型審查這項變更，由一個模型檢查另一個模型。您團隊中的一位成員做最後決定並核准合併。
結案
AI 將完整的佐證紀錄（提交紀錄、管線結果與驗證截圖）回貼到工單。您的團隊驗證結果並關閉工單。
建置在您的儲存庫與管線之中。
我們在自家產品上使用這套機制，並把它帶進您的工程環境。
- 評估您目前的開發與發布流程評估
- 為 AI 撰寫的變更設計 CI/CD 管線與品質關卡CI/CD 關卡
- 工單系統整合，從缺陷回報到合併請求工單流程
- AI 代理在您程式碼庫中的工作規則與作業手冊作業手冊
- 實作輔導，讓您的團隊能自行營運並改進這套系統輔導
我們在自家產品上使用這套生命週期。
我們自己也在用
在 MedScribe AI 上，AI 代理針對 Sanplex 中追蹤的缺陷撰寫修正，CI 在真實資料庫與運作中的預備環境服務上執行這些修正，第二個 AI 模型審查高風險變更，每一項修正都由人工 QA 簽核。
由人掌控
AI 從不自行合併程式碼或關閉工作項目；每一項變更都留下完整、可審查的佐證紀錄。
不綁定單一供應商
我們結合不同 AI 供應商的模型，讓一個獨立模型檢查另一個模型。
建立在您熟悉的工具上
我們目前使用 GitLab CI/CD 與 Sanplex / ZenTao，並依 GitHub、Azure DevOps、Jira 與您的工具鏈調整這套機制。
想要交付更多、又不降低品質標準的工程團隊，以及身處受監管產業、每項變更都需要清楚且可驗證稽核軌跡的團隊。
五項服務，依問題組合運用。
準備度評估與治理
優先處理高回報工作流程，並通過風險審查
查看此服務02既有系統整合與 AI 代理
串接現有軟體，無須破壞性汰換
查看此服務03AI Harness 工程
機密資料保護、準確度關卡與預算上限
查看此服務04客製化模型微調
以您的術語在私有環境訓練的精簡模型
查看此服務AI 驅動開發（ADLC）
端到端工程循環，由人掌握發布決定權
目前頁面您的組織準備好導入 AI 了嗎？
24 道題目，涵蓋六大支柱。您會得到每個支柱的分數、最強與最弱的環節，以及能補足差距的服務。
- 01策略與使用情境
- 02企業架構與系統整合
- 03ADLC 與工程實務
- 04資料與模型訓練／微調
- 05AI Harness 與可觀測性
- 06治理、隱私與人工簽核
常見問題。
我們在打造與營運 MedScribe AI 和 ZokLens 的過程中發展出 ADLC；MedScribe AI 是我們依安大略省健康資訊隱私法（PHIPA）設計的臨床醫療記錄工具，ZokLens 是我們的 AI 可觀測性產品。
ADLC 會取代我們團隊的開發人員嗎？
不會。AI 代理負責重現工單問題、在獨立分支上修正、撰寫測試，並把佐證回寫到工單；您的工程師則負責規劃架構、審查變更、核准合併並關閉工單。
為什麼要用第二個獨立的 AI 模型來審查程式碼？
當同一個模型家族既撰寫又審查修補程式時，兩邊會有相同的盲點。把審查交給另一家 AI 供應商的獨立模型，能在人工簽核前抓出邏輯、安全與契約方面的缺陷。
為什麼 CI/CD 驗收檢查要針對真實服務執行，而不是使用模擬物件？
AI 代理可能在無意間寫出測試，其模擬物件只是反映它自己的假設。在 CI 中針對真實服務執行單元測試與驗收檢查，可證明修正在實際的 API、資料庫與執行環境邊界上依然成立。
我們能在既有的工單系統與 CI/CD 技術堆疊上導入 ADLC 嗎？
可以。我們目前使用 GitLab CI/CD 與 Sanplex / ZenTao，並依 GitHub、Bitbucket、Azure DevOps、Jira 與 Linear 調整工作流程，同時留給您的團隊可直接使用的作業手冊與實作輔導，讓團隊能自行運作。
讓 AI 完成工程工作。決策留給您的團隊。
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