CodeBuddy

开发者频繁切换资料与工具，重复问题消耗沟通时间，团队需要从真实项目验证 AI 辅助方式。

• 代码补全：辅助常见编码任务与实现起草。
• 技术问答：结合开发问题查找思路和解释。
• 错误诊断与优化建议：辅助定位问题，由开发者验证修改。

• 开发入口：先核验编辑器、插件与现有工具链兼容性。
• 辅助能力：按语言、代码库与任务类型开展试点。
• 团队使用方案：核验账号、配额、管理与部署条件。

• 存量项目问题排查与代码解释。
• 常见功能实现、测试草稿与技术文档起草。
• 团队试点与使用规则沉淀。

明确允许提交的代码与上下文，避免输入密钥、个人信息和未经授权的数据。团队身份接入、数据保留、管理功能和部署方式作为选型核验项，不默认具备。

从团队使用人数、开发入口与任务量评估方案，确认所选地区和版本的功能、配额及采购方式；试点结果通过后再扩大投入。

梳理团队需求与环境，协助选型和采购路径确认、试点配置、使用培训与推广复盘。涉及系统集成、迁移或持续支持时，单独约定交付范围和验收标准。

• 需求与环境盘点：确认语言、IDE、仓库和数据边界。
• 选型与试点：约定样本任务、参与人员和验证指标。
• 配置与培训：完成账号、权限和使用规则设置。
• 验收与推广：复盘结果，明确支持方式和下一批使用范围。

把工具选择与实际交付连在一起，围绕现有环境规划接入与推广；用明确的试点目标、责任分工和交付清单推动项目，而不是停留在开通账号。

选择一个边界清晰的代码库，由小范围团队试用。记录任务完成情况、输出可用性与评审问题，确认安全规则和团队接受度后，再按岗位逐步推广。