伴随着银行核心系统持续迭代升级，海量业务规则、产品配置、交易流程、参数逻辑、异常处理等关键业务知识分散于代码、配置文件、历史需求文档和少数专家经验中，形成难以复用的知识壁垒。每一次产品迭代、系统改造，团队都需投入大量人力梳理历史业务逻辑，不仅拉长交付周期、推高研发成本，还易引发逻辑遗漏、上线故障等交付风险，这也成为制约银行研发提质增效的普遍瓶颈。
针对这一行业难题，长亮科技基于自研的AIS Agent通用智能体底座，推出面向银行核心、企业级软件研发交付场景的AI Native SDLC产品——Luban。Luban围绕需求、设计、开发、测试、架构治理等全生命周期流程，搭建了「智能体自动作业+ 人工节点复核 + 知识持续沉淀」的人机协同研发新模式，把零散、易流失的隐性知识转化为可读可查、全程留痕、复用共享、动态更新的标准化组织资产，重塑银行软件研发生产体系。
四大研发阶段：落地全流程人机协同作业
作为面向金融软件研发交付的智能工作台，Luban融合长亮科技二十余年沉淀的银行核心业务知识、技术规范、交付经验和质量治理方法等，统一封装为可复用的智能体能力，全面支撑银行核心系统全场景研发交付：
Plan / Design（规划设计阶段）
智能梳理现状业务规则，规整产品与功能规格，完成需求澄清、差异评估及应用、数据库与接口契约设计，将零散模糊的业务需求，转化为结构化、可落地的标准化交付资产。
Develop / Review（开发评审阶段）
自动化完成编码、单元测试、缺陷修复、代码审查等重复性基础工作，让研发人员专注成果校验、逻辑优化与代码合并，有效释放人力产能。
Build / Governance（构建治理阶段）
统一落地架构分层、SQL性能、资源调度、安全合规、错误码等标准化治理规则，将质量与安全合规前置贯穿研发全过程。
Test / Closure（测试收尾阶段）
智能生成测试方案、案例、脚本及验收报告，打通需求到测试全链路追溯，全面提升交付成果的规范性与可验证性。
三大核心优势：打造差异化产品竞争力
市面上多数通用型代码工具仅聚焦单人编码提速，局限于单一研发环节。而Luban立足银行软件研发全生命周期，打造全域一体化智能研发工作空间，真正实现全链路可追溯、多方高效协作、知识可持续沉淀的核心价值。
· 以知识为中心：打通代码、需求文档、参数配置、设计方案、测试用例、治理规则等所有研发产物，统一归集、智能解析、自动更新，构建企业级统一知识资产池，支持随时检索、智能问答、全链路溯源，彻底打破知识孤岛。
· 以智能体为执行单元：部署AutoBA、AutoTA、AutoDev、AutoQA等垂直智能体矩阵，分工承接SDLC各阶段专业工作，实现跨环节高效协同。
· 以受控流程保证交付：依托可视化任务看板、标准化SOP、工具一键调度、成果自动回流与多级人工复核，将AI能力嵌入可审计、可管控的标准化研发闭环；所有设计、代码、评审、测试、治理结果自动沉淀，转化为可复用组织知识。
三层技术架构：打通端到端完整研发链路
一套具备工程落地能力、稳定可靠的AI原生研发体系，离不开分层解耦、各司其职的底层技术支撑。在长亮科技的AI Native SDLC整体方案中，TCR、AIS Agent、Luban三层架构职权清晰，相互协同：TCR负责解析代码并生成标准化知识资产，为Luban智能体提供现状系统依据；AIS Agent作为通用智能体运行底座，承载智能体运行、流程编排等基础平台能力支撑；Luban则搭建于底座之上，封装面向软件研发交付的场景能力和智能体矩阵。
依托这套分层架构，Luban在SDLC场景实践中，围绕完整银行交易链路形成了从“代码考古”到“知识保鲜”的端到端闭环。在存款开户核心交易场景落地验证显示，平台可大幅压缩研发周期、减少人力投入，且全流程留痕、知识可持续复用的优势充分显现。
金融数智化研发转型的核心，是让AI 深度理解企业系统、业务知识、交付流程与质量规范，在严守合规底线、确保风险可控的前提下深度参与全流程研发。让每一次项目交付沉淀的经验、方案与规范，都能反哺后续迭代，形成「越用越智能、越沉淀越高效」的正向循环。
这便是长亮科技Luban 的产品初心。未来，长亮科技将持续沉淀金融行业的业务洞察、大型项目落地经验、标准化交付管控与全周期质量治理能力，不断迭代完善AI Native SDLC平台，为银行业打造智能化、体系化、可持续的软件研发全新升级路径！
