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【科技追光者】乘AI浪潮而行,在实践中书写研发新答卷
1024程序员节，代码迭代不止，创新步履不停。
AI Coding当前正从试点探索走向规模化落地，已跳出“证明可用”的初级阶段，进入能力耦合深水区。人保科技AI Coding专项团队在从试点探索走向规模化落地的攻坚周期里，大量现实难题摆在技术团队面前：AI生成的代码稳定性不足、内部研发工具各自独立、大模型调用缺少统一管控、业务知识大模型无法精准识别业务场景、安全权限尚未适配AI新场景……
团队没有绕着走，直接对着痛点开刀。
01
四把“钥匙”
打开规模化落地的门
构建统一的内部研发工具底座，打通IDE、代码库与流水线；建设大模型统一网关，把调用治理、路由调度、成本管控收拢到一个入口；沉淀业务知识库与规范资产（SDD、Rules、SKILL），让大模型真正“读懂”业务；完善适配AI场景的身份权限与安全管控体系，守住合规底线。
四件事，四个方向
分组并行攻关。
02
“周例会+里程碑”
有序推进各项攻坚任务
没有现成方案可抄，那就“边研发、边试用、边优化”。团队实行“周例会+里程碑”推进机制，按底座建设、模型网关、知识资产、安全管控四个方向分组推进。问题清单挂出来，责任人和完成时限标清楚，每周跟踪、协调堵点，确保每项任务按期落地、成果可复用可推广。
03
两个人直面核心技术难关
项目没有现成方案，高中博和刘松作为项目平台攻坚核心成员，全身心投入攻坚。
高中博专注平台内核
高中博负责构建统一控制面，实现权限、配置与运行状态集中管理；基于开源客户端开展企业化适配，面向企业应用贯通客户端接入、运行与反馈循环；搭建大模型网关，统一模型路由与治理，打通多套开源模型部署技术链路，筑牢底层模型底座。
刘松主攻能力接入与生产保障
刘松聚焦对接4A认证体系，守住安全合规底线；深耕codebase-memory-mcp、openwiki技术，搭建代码知识图谱与项目知识库，通过知识体系优化上下文，提升AI生成准确率；持续沉淀业务Skill并上传至SkillHub，打造团队共享能力资产。
04
数字不会说谎
依托平台、模型、知识与安全四项攻坚，AICoding第二阶段推广已覆盖27个处室，上线11个专业Skill，推动代码知识库、MCP融入研发实践。截至9月底，自有人员内网使用率达73.05%，初步形成能力共享、规范复用的推广机制。
AI不会替代程序员，但善用AI的程序员，会跑得更快。
值此1024程序员节，致敬每一位坚守岗位的技术人。专项团队将继续和各团队伙伴深耕人机协同深水区，打磨平台底座、严控生成质量，把AICoding打造为可复制推广的研发新模式。
