LEGACY MAINTENANCE AI
运维项目的 AI 导入支持
已经无人敢触碰的资产，我们让它重新回到可以改动的状态。
OUTPUT #1
代码知识库的构建 把既有的源代码、设计文档与过往的故障记录整合为一体，构建可检索、可提问的知识平台。
OUTPUT #2
系统结构的可视化 自动抽取模块之间的依赖关系与处理流程，重新还原系统的整体图景。
01 ISSUE
这个领域正在发生的事
客户向我们提出的课题，通常以下面几种形态呈现。
RISK 01
这套长年运行的系统，能够说清全貌的人已经不在了 RISK 02
影响范围的排查过于耗时，再小的改动报价也压不下来 RISK 03
新加入的成员需要数个月才能独立上手 02 PROCESS
AI 负责处理，我们的工程师只确认要害之处
生成结果不会原样交付 —— 只有判断存在分歧之处与抽检部分，才由工程师复核。
STEP 01 掌握现状 确认适用范围与现有资产
STEP 02 解析 抽取结构与依赖关系
STEP 03 生成 生成成果物
STEP 04 品质判定 合格、需返工、例外
STEP 05 工程师评审 仅针对存在分歧之处
STEP 06 交付 成果物 ＋ 验证报告
需返工 ── 由 AI 修正后重新生成，无需人工介入
确认解析结果是否妥当／重新还原系统的整体图景／落实为运维作业的步骤／改动设计与实现／设计不使线上系统停机的推进方式
03 STRENGTH
和别家不同的地方
提出同样主张的公司不止一家，我们的不同之处在于以下几点。
POINT 01
我们本来就在承接运维项目 我们实际承接过多套大型系统的运维，方案是以现场的真实课题为前提设计的。
POINT 02
不使线上系统停机的推进方式 先从不影响既有运营的范围着手，分阶段向外推进。
POINT 03
也可以连同团队一并承接 不只是导入工具，运维业务本身也可以交由我们承担。
04 RESULT
这项工作带来的成果
排查工时
影响范围可由工具给出候选
上手周期
新加入者更快独立上手
既有预算
在运维预算范围内即可着手
NEXT
咨询请联络相关负责人。
只要指定一个对象，我们就会把成果物及其验证报告作为实物呈现出来。
这套方式是否有效，与其听我们讲件数，不如直接看从实际系统中跑出的结果 —— 这是最快的办法。
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只需告知选定哪一个对象，即可开始。