ai智能应用开发-【深圳青虹数据技术有限公司】

——让软件企业步入 “零人工编码” 时代

一、产品简介

青虹 AI IPD‑Coding，是面向软件研发企业推出的 AI 驱动 IPD 全流程代码开发管理解决方案，依托青虹 AI 企业级多智能体协同平台能力，聚焦IPD 集成产品开发全流程的 AI 化落地，覆盖需求解析、需求评审、系统设计、任务拆解、自动编码、沙盒验证、源码管理、版本交付全链路管理。

平台将传统人工主导的 IPD 研发，升级为AI 自动化执行 + 人工审核验收的协同模式，沉淀企业历史代码、开发规范与行业经验为可复用数字资产，实现 IPD 流程标准化、可管控、可追溯，助力软件企业迈入智能化研发时代。

二、解决什么痛点

① IPD 流程靠人工落地，研发运维成本居高不下

全流程依靠人工跑 IPD 流程，需求调研、分析、设计、编码、测试各个环节人力消耗巨大，研发运维成本持续走高；高端研发人才稀缺，大量低效琐事占用核心人员精力，业务迭代响应速度跟不上市场节奏，功能迭代动辄数周乃至数月，错失市场窗口。

② 需求层层传递失真，研发与业务目标发生偏差

需求来源于 PRD 文档、会议纪要、用户反馈等多类资料，依靠口头沟通、邮件转发层层流转，信息不断丢失，最终开发实现结果和业务初衷南辕北辙。

③ 编码缺少流程管控，技术债务持续累积

编码无统一标准约束，脱离 IPD 流程管控；代码越堆越乱形成 “代码屎山”，隐藏大量稳定性隐患；历史代码重构、技术栈迁移、多分支维护依靠人工，风险高、周期漫长、维护成本成倍增加。

④ 研发资料分散混乱，企业研发知识资产流失

PRD、技术方案、接口文档、架构设计散落在各类工具、本地目录，版本混乱、查找困难；人员流动造成经验流失，新人接手项目上手难度大，大量重复造轮子。

⑤ 研发过程黑盒化，任务进度与成果不可控

传统开发模式下需求、设计、编码、测试各环节割裂，任务拆解、进度跟踪、成果确认缺少统一管理；开发环境配置繁琐，多模块并行开发冲突多，人为失误、遗忘、版本混乱问题频发，交付质量高度依赖人员经验；项目异常不能及时感知。

三、核心功能

1. IPD 全流程多智能体协同管理

平台通过多 Agent 智能体承接 IPD 完整研发链路，实现需求到交付全流程线上化管控。

·  Analysis Agent 需求分析智能体：自动解析 PRD、会议纪要、用户反馈等多源资料，接收用户业务需求，提取功能点、优先级、依赖关系，生成结构化需求池，输出标准化需求文档、FeatureList，提交代码库归档；

· Design Agent 设计智能体：基于需求完成产品、系统、功能方案设计，输出架构与模块方案，支持人工确认方案；

·  Task Agent 任务拆解智能体：按照 IPD 流程做任务拆解，生成 Coding 任务队列，分配至编码智能体，全流程状态实时可视，异常自动告警，统一进行进度跟踪；

· 沙盒系统：隔离运行环境，完成代码沙盒编译运行验证，输出可交付成果，等待人工成果确认。

2. AI‑Coding 流水线与远程编码执行

·  AI 编码任务队列调度多个 Coding Agent 并行开展模块开发，自动读写、提交至开发代码库；

·  AI 远程 Coding 终端环境，无需本地配置 IDE、数据库、编译环境，浏览器、手机即可接入；自动完成 Git 拉取提交、Docker 容器初始化，直接在工作空间读写、编辑、运行项目源码；

· 完整执行记录留存：提示词、系统输出、任务状态、时间全链路留痕，每一步开发动作可追溯，匹配 IPD 流程审计要求。

3. AI‑源码在线管理

·  在线浏览、编辑项目源码，支持 html、组件、配置、CI 脚本等各类项目文件；

·  完整项目目录树管理，兼容 Git 版本体系，代码变更、提交记录可查询；

·  支持组件化代码引用，复用历史项目组件，把 IPD 设计方案落地为结构化工程代码。

4. 研发知识库｜经验资产沉淀复用

自动归档需求文档、技术方案、架构决策、历史项目代码资产，搭建企业研发知识库；支持语义检索、智能推荐，沉淀的研发资产直接供给青虹 AI IPD‑Coding 需求解析、方案设计、代码生成调用；实现研发经验可检索、可复用、可传承，缩短新人上手周期，减少重复开发。

四、产品优势

① 完整对齐 IPD 流程，研发全链路可管可控

从需求调研、需求设计、产品设计、编码、测试到验证，把 IPD 流程固化进青虹 AI IPD‑Coding 研发流水线；AI 自动化执行流程环节，人工聚焦方案确认、审核验收；流程节点自动流转，状态实时可视、异常自动告警；任务拆解、进度跟踪、成果确认全流程线上可审计，杜绝流程悬空、执行走样。

② AI 解析多源需求，降低信息传递损耗

自动识别 PRD、会议纪要、用户反馈等多源输入，输出结构化需求池，需求全链路可追溯，大幅降低需求层层传递带来的失真问题，减少跨部门沟通内耗。

③ 四大维度开发能力集成，兼容企业现有研发体系

④ 无环境 + 多 Agent 并行开发，研发效率线性提升

无需安装 IDE、数据库、编译环境，浏览器即开即用；多 Coding Agent 并行开发不同业务模块；7×24 小时不间断工作，不受疲劳、情绪影响，释放研发人员从重复编码转向业务创新设计。

⑤ 研发知识资产化，经验可沉淀可复用

自动沉淀文档、方案、代码资产形成企业研发知识库，支持语义检索与智能推荐；新人快速接手项目，减少重复造轮子；青虹 AI IPD‑Coding 越用越快、越用越聪明，持续放大后续项目收益。

⑥ 结果可复现，降低人为不确定性风险

架构级优化输出确定性开发结果，消除人工遗忘、操作失误；全部开发执行记录完整留存，同样需求可复现输出，便于版本回退、流程复盘，适配企业研发质量管控要求。

⑦ 国产大模型深度适配 + 私有化部署，保障源码与数据安全

深度适配 Deepseek、QWen、GLM 等国产大模型，摆脱国外模型封锁，国内规模化使用无封号风险；支持私有化部署，企业源码、业务架构全部留存在企业内部，满足信息安全、源码保密要求；架构级 Token 优化，充分利用国内低成本算力，降低 AI 开发算力开销。

五、应用场景

• 1. 历史代码重构
• 扫描存量历史代码，逆向自动生成业务文档、架构图；保持对外业务行为不变前提下，重构输出整洁、可维护的标准化代码，把高危老旧代码风险转为可控，将维护成本由 N 倍降至 1 倍。
• 2. 分支版本收编

分析多分支代码共性与差异，AI 设计配置化统一架构，自动生成单一主干代码以及完整分支迁移方案，一次修复可全网生效，解决多分支版本维护难题。

3. 技术栈迁移

深度理解旧系统完整业务语义，自动生成等价、符合新技术栈最佳实践的业务代码，同步输出数据迁移脚本、对等验证报告，迁移周期从人月压缩到人天，保障业务零中断平滑演进。

4. POC 快速交付

输入需求文档、API 文档，AI 按照 IPD 流程自动生成可运行 POC 系统，包含假测试数据、核心业务接口、简易 UI 界面；验证周期从数周缩短为数小时，让业务决策有据可依，快速完成方案验证与选型评估。

5. 新项目 IPD 全流程 AI 化交付

导入多源需求材料，AI 完成需求结构化、方案设计、任务拆分、并行编码、沙盒验证；实现 IPD 端到端自动化流转，压缩迭代周期，降低项目延期风险。

六、客户价值与投资回报

• ✅ 降本增效：
• - 用 1 个人的成本完成传统 10 个人的研发工作量，大量释放高端研发人力聚焦业务创新
• - 需求分析效率提升 80%，传递失真率降低 90%
• - 研发周期缩短 40%，跨部门协作效率提升 60%
• - 研发知识复用率提升 70%，新人融入周期缩短 50%
• ✅ 极速响应：业务开发从 “排期数月” 转变为立等可取，大幅缩短项目交付周期，抢占市场窗口期。
• ✅ 增收增益：产品早一天上线，即可早一天获取业务收益。
• ✅ 风险可控：流程状态可视、异常告警，降低项目延期风险；私有化部署保障源码与业务数据安全。
• ✅ 隐形长期收益：青虹 AI IPD‑Coding 越用越快、越用越聪明，持续沉淀企业专属研发资产，不断放大后续项目收益。

六、联系我们

如希望了解青虹 AI IPD‑Coding更多信息，欢迎与我们取得联系。

如需确认具体规格、货期与报价，欢迎联系：深圳青虹数据技术有限公司 15986774391，地址：深圳市龙华区龙华街道油松社区利金城中心T3栋501。我们将根据实际需求提供选型建议与供货方案，具体参数以实物为准。