让AI开发的系统达到企业可持续使用的质量要求。

使用ChatGPT、Claude Code、Cursor及Codex等工具开展Vibe Coding，显著加快了系统开发速度。

但在短时间内完成的系统中，也可能存在文档和测试不足、安全问题、代码复杂，以及运维机制尚未完善等影响实际业务使用的课题。

APASYS为AI开发的系统提供从现状分析、需求与规格梳理，到安全加固、质量改进、生产环境迁移及后续运维的完整支持。

您是否也面临这些问题

• 已使用AI开发系统，但无法判断是否可以正式上线
• 系统能够运行，但对安全性或质量缺乏把握
• 每次修改一个功能，其他功能就出现问题
• 代码越来越复杂，难以继续增加功能
• 缺少规格或设计文档，难以掌握系统全貌
• 只有最初的开发人员能够修改系统
• 不确定AWS或服务器配置是否合理
• 对个人信息与客户数据的处理方式存在疑虑
• 希望继续使用AI开发，却不清楚如何保持质量
• 原开发人员已无法继续负责，需要接手运维

我们将对这类系统进行评估，完善企业持续使用和改进所需的基础。

服务内容

1．AI开发系统评估

从技术层面检查现有系统，梳理问题及改进方向。

主要评估项目

• 系统架构
• 源代码质量
• 代码重复与复杂度
• 使用的技术、库及外部服务
• 数据库结构
• 身份认证与权限管理
• API设计
• 安全性
• 现有测试情况
• 日志、监控与备份
• 开源软件许可证
• 可维护性与可扩展性
• 正式使用时的风险

交付成果

• 系统评估报告
• 风险与问题清单
• 改进优先级
• 处理建议
• 改进费用估算

在确认现状后，提出继续使用、局部改造或重建等适合的处理方式。

2．规格梳理与文档编写

检查系统界面、运行行为及源代码，整理当前规格。

主要工作内容

• 整理系统概述
• 编制功能清单
• 编制界面清单及页面流程图
• 整理业务流程
• 梳理用户与权限
• 编制API清单与接口文档
• 编制数据库定义文档
• 整理外部服务对接
• 绘制基础设施架构图
• 编写操作与运维手册

并非将现有行为全部视为既定规格，而是与客户共同确认必要和不必要的功能后再进行整理。

3．安全评估与修复

AI生成的代码与配置中，可能存在身份认证、权限控制或敏感信息管理方面的问题。

检查系统、源代码及云环境，实施满足企业业务使用需要的安全措施。

主要工作内容

• 检查源代码安全性
• 检查Web与API漏洞
• 检查身份认证与授权
• 完善管理界面访问控制
• 管理API密钥、密码及敏感信息
• 防范XSS与CSRF风险
• 检查Cookie、会话与JWT
• 检查文件上传功能
• 检查CORS设置
• 检查错误信息与日志输出
• 检查AWS、Azure及GCP等云平台配置
• 数据加密
• 修正不必要的公开设置

对于处理个人信息或客户数据的系统，还将检查数据存储、查阅、删除、日志输出，以及是否向外部AI服务发送信息。

4．测试与质量改进

建立测试环境与质量管理机制，在保持现有功能的基础上安全地修改、改进系统。

主要工作内容

• 制定测试计划
• 正常与异常场景测试
• API测试
• 按权限角色开展测试
• 跨浏览器与设备测试
• 负载测试
• 回归测试
• 引入自动化测试
• 引入E2E测试
• 准备测试数据
• 发布前质量检查

不仅修复当前问题，也建立检查机制，降低今后增加功能或修改时破坏现有功能的风险。

5．代码整理与重构

整理复杂代码，使其他工程师也能够理解和维护。

主要工作内容

• 删除重复代码
• 删除无用代码
• 拆分过大的文件
• 整理公共处理逻辑
• 明确前端、API及数据库的职责边界
• 统一命名与文件夹结构
• 统一错误处理
• 统一日志处理
• 将配置外部化
• 补充类型定义
• 整理API设计
• 整理数据库访问逻辑
• 以标准库替换适合替换的自定义实现
• 建立编码规范

目标不仅是减少代码量，更是建立易于修改、不易出错、能够长期维护的系统结构。

6．生产环境建设与云迁移

将运行在开发环境或本地电脑上的系统，迁移到适合正式运营的环境。

主要工作内容

• 迁移至AWS、Azure、GCP等云平台
• 建设服务器与网络
• 使用Docker进行容器化
• 分离开发、测试与生产环境
• 设置域名与SSL
• 建设CI/CD流程
• 数据库迁移
• 配置备份
• 完善恢复流程
• 采集日志
• 配置监控与告警
• 设置WAF与防火墙
• 完善发布与回滚流程
• 优化云资源费用

不仅协助系统上线，也建立发生故障时能够恢复的运维机制。

7．运维与持续改进

系统正式上线后，持续提供运维与改进支持。

主要工作内容

• 咨询支持
• 故障调查与恢复
• 问题修复
• 小规模功能追加
• 更新库与中间件
• 漏洞修复
• 检查备份
• 检查日志
• 系统监控
• 审核AI生成的代码
• 定期开展代码检查
• 发布支持
• 提供月度运维报告

既可按单次需求提供支持，也可通过月度合同开展持续服务。

8．AI开发规则与治理

建立保持质量所需的规则与机制，使客户团队能够继续使用AI开发。

主要工作内容

• 制定AI开发规则
• 梳理使用中的AI工具
• 明确可输入与禁止输入AI的信息
• 编制提示词模板
• 制定编码规范
• 完善CLAUDE.md、AGENTS.md等指导文件
• 制定Git与分支管理规则
• 引入代码审核流程
• 设置人工审批环节
• 制定AI生成代码的检查清单
• 通过CI自动执行质量检查
• 提供AI开发培训

在发挥AI开发速度优势的同时，建立兼顾质量与安全的开发体系。

服务流程

1．咨询与需求沟通

了解现有系统、开发方式、面临的问题及客户需求。

2．系统初步确认

初步检查源代码、界面、基础设施及运维情况。

3．评估与问题梳理

梳理质量、安全、规格及运维方面的问题。

4．改进方案与报价

提出工作范围、优先级、进度与费用。

5．系统改进与正式上线

根据需要开展规格整理、安全加固、测试、重构及环境建设。

6．运维与持续改进

上线后继续提供故障处理、功能改进及AI生成代码审核等支持。

可支持的系统示例

• 客户管理系统
• 销售支持系统
• 预约管理系统
• 咨询管理系统
• 会员管理系统
• 库存与订单管理系统
• 企业内部业务系统
• 小型电商网站
• SaaS与Web服务
• 移动端Web应用
• 数据汇总与仪表盘
• 企业内部AI聊天工具
• RAG与生成式AI应用系统
• 外部API对接系统
• 作为MVP或PoC开发的系统

对于其他类型的系统，我们将在了解具体情况后确认能否提供支持。

支持的技术示例

• Python
• Flask
• Django
• FastAPI
• Java
• Spring Boot
• PHP
• Laravel
• JavaScript
• TypeScript
• Vue.js
• React
• Next.js
• Node.js
• MySQL
• PostgreSQL
• Redis
• Docker
• AWS
• Azure
• GCP
• OpenAI API
• Claude API
• 各类生成式AI与外部API

未列出的技术也欢迎咨询。

我们的服务特点

从现状分析到运维的完整支持

服务不仅限于修改代码，也覆盖规格整理、安全、测试、基础设施、正式上线及后续运维。

合理发挥AI的作用

保留AI辅助开发的速度优势，同时结合人工设计判断、质量检查与安全措施。

从必要部分分阶段改进

先检查现有系统，从优先级较高的问题开始逐步改进，避免不必要的重建。

日语文档整理与运维支持

以清晰易懂的方式整理技术内容，使用日语编写规格文档、报告及操作手册。

支持后续开发与维护

初次改进完成后，可继续提供功能追加、故障处理、安全更新及AI生成代码审核等支持。

常见问题

AI开发的系统也可以提供支持吗？

可以。支持使用ChatGPT、Claude Code、Cursor、Codex等工具开发的系统。

不了解源代码质量，也可以咨询吗？

可以。我们会先检查系统架构与源代码，说明当前情况及需要改进的部分。

没有规格或设计文档，也可以提供支持吗？

可以。可从界面、运行行为、源代码及数据库入手，整理现有系统的规格。

可以只修改部分功能吗？

可以。可根据需要，仅开展安全加固、补充测试、代码整理或云迁移等工作。

需要全面重建系统吗？

不一定。确认现状后，我们会提出继续使用、局部改造或分阶段重建等建议。

可以只委托上线前检查吗？

可以。支持正式上线前的质量、安全、负载及基础设施检查。

改进后可以继续委托维护吗？

可以。可通过月度或单次合同，提供故障处理、问题修复、功能追加及安全更新等支持。

如何处理敏感信息与源代码？

在签订保密协议后，限制访问权限，并按照适当的信息管理方式进行处理。

欢迎介绍您当前的系统情况

AI开发能够在较短时间内将想法转化为可运行的系统。

要在企业中持续使用，还需要完善规格、质量、安全、基础设施及运维机制。

APASYS将检查现有系统，提出必要的改进内容与优先级。

除全面重建外，也可单独咨询系统评估、安全加固、测试追加或运维支持。

欢迎联系我们。

咨询时可提供的信息

• 系统概要
• 使用的AI开发工具
• 使用的技术
• 当前使用情况
• 是否已正式上线
• 目前遇到的问题
• 是否具备源代码
• 期望的处理时间

即使不了解全部细节，也可先提供目前掌握的信息。