伴隨著銀行核心系統持續迭代升級，海量業務規則、產品配置、交易流程、參數邏輯、異常處理等關鍵業務知識分散于代碼、配置文件、歷史需求文檔和少數專家經驗中，形成難以復用的知識壁壘。每一次產品迭代、系統改造，團隊都需投入大量人力梳理歷史業務邏輯，不僅拉長交付周期、推高研發成本，還易引發邏輯遺漏、上線故障等交付風險，這也成為制約銀行研發提質增效的普遍瓶頸。
針對這一行業難題，長亮科技基于自研的AIS Agent通用智能體底座，推出面向銀行核心、企業級軟件研發交付場景的AI Native SDLC產品——Luban。Luban圍繞需求、設計、開發、測試、架構治理等全生命周期流程，搭建了「智能體自動作業+ 人工節點復核 + 知識持續沉淀」的人機協同研發新模式，把零散、易流失的隱性知識轉化為可讀可查、全程留痕、復用共享、動態更新的標準化組織資產，重塑銀行軟件研發生產體系。
四大研發階段：落地全流程人機協同作業
作為面向金融軟件研發交付的智能工作臺，Luban融合長亮科技二十余年沉淀的銀行核心業務知識、技術規范、交付經驗和質量治理方法等，統一封裝為可復用的智能體能力，全面支撐銀行核心系統全場景研發交付：
Plan / Design（規劃設計階段）
智能梳理現狀業務規則，規整產品與功能規格，完成需求澄清、差異評估及應用、數據庫與接口契約設計，將零散模糊的業務需求，轉化為結構化、可落地的標準化交付資產。
Develop / Review（開發評審階段）
自動化完成編碼、單元測試、缺陷修復、代碼審查等重復性基礎工作，讓研發人員專注成果校驗、邏輯優化與代碼合并，有效釋放人力產能。
Build / Governance（構建治理階段）
統一落地架構分層、SQL性能、資源調度、安全合規、錯誤碼等標準化治理規則，將質量與安全合規前置貫穿研發全過程。
Test / Closure（測試收尾階段）
智能生成測試方案、案例、腳本及驗收報告，打通需求到測試全鏈路追溯，全面提升交付成果的規范性與可驗證性。
三大核心優勢：打造差異化產品競爭力
市面上多數通用型代碼工具僅聚焦單人編碼提速，局限于單一研發環節。而Luban立足銀行軟件研發全生命周期，打造全域一體化智能研發工作空間，真正實現全鏈路可追溯、多方高效協作、知識可持續沉淀的核心價值。
· 以知識為中心：打通代碼、需求文檔、參數配置、設計方案、測試用例、治理規則等所有研發產物，統一歸集、智能解析、自動更新，構建企業級統一知識資產池，支持隨時檢索、智能問答、全鏈路溯源，徹底打破知識孤島。
· 以智能體為執行單元：部署AutoBA、AutoTA、AutoDev、AutoQA等垂直智能體矩陣，分工承接SDLC各階段專業工作，實現跨環節高效協同。
· 以受控流程保證交付：依托可視化任務看板、標準化SOP、工具一鍵調度、成果自動回流與多級人工復核，將AI能力嵌入可審計、可管控的標準化研發閉環；所有設計、代碼、評審、測試、治理結果自動沉淀，轉化為可復用組織知識。
三層技術架構：打通端到端完整研發鏈路
一套具備工程落地能力、穩定可靠的AI原生研發體系，離不開分層解耦、各司其職的底層技術支撐。在長亮科技的AI Native SDLC整體方案中，TCR、AIS Agent、Luban三層架構職權清晰，相互協同：TCR負責解析代碼并生成標準化知識資產，為Luban智能體提供現狀系統依據；AIS Agent作為通用智能體運行底座，承載智能體運行、流程編排等基礎平臺能力支撐；Luban則搭建于底座之上，封裝面向軟件研發交付的場景能力和智能體矩陣。
依托這套分層架構，Luban在SDLC場景實踐中，圍繞完整銀行交易鏈路形成了從“代碼考古”到“知識保鮮”的端到端閉環。在存款開戶核心交易場景落地驗證顯示，平臺可大幅壓縮研發周期、減少人力投入，且全流程留痕、知識可持續復用的優勢充分顯現。
金融數智化研發轉型的核心，是讓AI 深度理解企業系統、業務知識、交付流程與質量規范，在嚴守合規底線、確保風險可控的前提下深度參與全流程研發。讓每一次項目交付沉淀的經驗、方案與規范，都能反哺后續迭代，形成「越用越智能、越沉淀越高效」的正向循環。
這便是長亮科技Luban 的產品初心。未來，長亮科技將持續沉淀金融行業的業務洞察、大型項目落地經驗、標準化交付管控與全周期質量治理能力，不斷迭代完善AI Native SDLC平臺，為銀行業打造智能化、體系化、可持續的軟件研發全新升級路徑！
