AI-Driven Development Life Cycle

这是一种基于AI代码助手的软件开发和运营转型的端到端转型方法论。AIR DevOps应用于整个开发和运营过程，最大化开发人员的生产力，并通过自动化支持高效的运营。

1. AIR DevOps SDLC · 基于AI的CI/CD/CO集成实现快速发布 · 通过自动化·AI Assist同时确保质量和生产力 · Dev·Ops·Sec集成，云原生扩展 · 通过实时反馈灵活应对市场变化 2. 现有开发方法论 · 顺序进行，发布延迟 · 事后测试，以手工为中心 · 开发·运营分离，扩展成本增加 · 难以应对变更，返工负担大

最大化开发速度：通过AI自动化缩短编码时间（H公司案例：代码生产力提高30%） 成本效率：通过缩短开发周期节省成本

AIR DevOps将最新的云原生架构与AI技术有机结合，为客户提供最适合且灵活的技术栈。 首先在应用程序开发领域，支持React、Vue.js等最新Web框架和混合应用结构，后端使用Java、Python、TypeScript等企业标准语言。特别是通过集成Amazon Q Developer、Cursor、Claude、GitHub Copilot等多种AI编码工具来最大化开发生产力。 基础设施和云环境基于Kubernetes和Docker的容器环境来实现自动扩展，通过RDS、Redis Cluster等提高数据库可用性。 在运营和DevOps方面，通过GitLab等进行CI/CD管道自动化构建和部署流程，利用SonarQube进行静态分析和安全检查来严格管理代码质量。此外，配备AWS CloudWatch、Whatap及基于AI Ops的监控体系，提前检测和预测系统异常征兆，并通过AI分析帮助现有遗留代码顺利过渡到现代环境。

基于项目管理标准的4阶段方法论框架，系统地引导客户的AI转换(AX)之旅。 · 第1阶段：战略咨询和AI Code Assistant选择 · 第2阶段：MVP验证(PoC)和基于实践的内部化 · 第3阶段：正式实施和AI自动化SDLC集成 · 第4阶段：基于AI Ops的智能运营和内部化完成

可以。我们提供基于AI的Code Modernization服务。(N公司案例：使用Agentic AI工具分析和转换Legacy Java和Node代码，实现了最高82%的转换率)通过将现有代码快速安全地转换为最新架构，消除技术债务并提高性能。

在金融领域，我们根据该行业特有的严格要求，通过优化构建和高度化CI/CD管道，解决了现有老旧脚本问题，大幅提升了开发生产力。此外，通过自动化验证流程，进一步强化了运营稳定性。 在流通/零售平台领域，我们优化了基础设施以在大流量集中的特定时期也能提供稳定的服务，并构建了基于AI的监控体系，同时确保了运营稳定性和成本效率。此外，我们还成功构建了平台，在线上线下一体化的复杂系统联动环境中也能实现灵活的服务扩展和智能运营。