01
企业知识上下文管理
让 AI 工作流充分利用企业知识、文档和代码库上下文，无须每项任务都从零开始提示。
上下文与企业知识库
企业级软件工程，
为 AI 时代重新定义。
为 AI 时代重新定义。
以 AI 驱动软件开发。
让交付更可靠、更可控。
WUUN (稳) 将 AI 编码模型、企业知识上下文与规范化工程流程融为一体，帮助企业更高效、更可控地开发、现代化改造和维护软件。
企业知识上下文
可控交付
工程任务编排
工作流运行中
AI 模型按任务选择模型
软件工程规范与质量控制
知识库持续积累的企业知识
企业知识上下文
多模型灵活选择
质量与合规
AI 成本优化
WUUN 方法体系
AI 编码能力强大。
但企业级交付需要更多。
单一 AI 编码工具能够加速开发；WUUN 进一步整合企业知识、标准化工作流与治理机制，让 AI 真正服务于复杂的企业软件工程。
02
工作流驱动的软件工程
通过可复用的标准工作流，协同推进新建系统、存量系统运维及软件现代化改造。
契合敏捷与 ITIL 实践
03
质量、安全与合规管控
将测试、文档、代码扫描与安全检查等工程规范嵌入交付流程。
治理融入设计
04
多模型智能编排
根据任务复杂度、模型能力与 Token 成本灵活调度不同 AI 模型，降低对单一供应商的依赖。
灵活选择，降低锁定风险
05
多项目全局可视化
统一呈现跨项目的知识、交付活动与工程管控情况。
统一协同管理
核心价值
让每位工程师创造更大价值。
通过引导式工作流，让资深工程师统筹 AI 智能体，而非亲自处理每一项任务。
了解运作方式 →全新的软件工程协作模式
从 AI 辅助编码
迈向 AI 编排式交付。
WUUN 将人员、流程与技术整合为统一的交付体系。AI 模型执行编码任务，WUUN 则提供工作流、知识上下文及工程治理。
交流您的业务场景人员与业务目标目标、需求与人工审核
>>
WUUN 智能编排层知识上下文 · 工作流 · 治理规范
知识库质量与安全文档管理自动化测试成本优化项目管控
★模型 A复杂推理
⌘模型 B代码生成
◈模型 C成本敏感型任务
✓
软件交付成果代码 · 测试 · 文档 · 受控交付
>>示意性平台流程；实际模型选择和执行步骤取决于具体任务与部署配置。
WUUN SDLC 平台能力
从代码仓库到业务需求，
通过统一工作流实现贯通。
WUUN SDLC 平台将代码与文档构建为持续更新的知识图谱，支撑代码分析、需求生成、智能问答与工程工作流。
01
代码仓库知识图谱
导入代码仓库，构建涵盖项目、模块、文件、函数及其关联关系的知识图谱；通过质量门禁筛除不完整的图谱，提高后续分析可靠性。
知识图谱 + 向量检索
02
从代码生成业务需求文档（BRD）
基于导入的代码与文档生成业务需求文档，并保留来源追溯信息，便于核查每项需求。
需求可追溯
03
代码分析与质量指标
综合呈现代码质量、安全性与技术债务，并提供总体评级、改进建议及设计关注点；指标明确区分实测、推导或未知，并标注可信度。
可解释的评分机制
04
上下文感知智能问答
基于知识图谱和索引文档回答现有系统相关问题，并通过预算与相关性策略控制上下文使用量。
有据可查的回答
05
模型路由与 Token 策略
通过统一网关为不同任务选择适合的模型，并按模型设置提示词与 Token 策略，使 AI 成本更可预测。
AI 成本优化
面向企业部署
安全、可观测、易部署。
支持基于标准 OIDC 的单点登录、集中配置管理、数据导入监控与运维手册，并可灵活部署于企业自有基础设施。
预约产品演示 →WUUN 新建系统工作流
从需求规格到业务能力
通过统一工作流，将自然语言需求转化为安全、合规的企业级应用，支持业务创新。
- 步骤 01
输入需求
以自然语言提供功能、技术、架构与治理要求，后续工作交由 WUUN 推进。
- 步骤 02
分析与设计
WUUN 分析需求并生成界面、后端服务、数据结构与系统架构设计，供人工审核与批准。
- 步骤 03
生成与测试
WUUN 生成应用代码，执行自动化测试、代码质量及安全扫描，再进入人工测试。
- 步骤 04
审核与治理
上线前由人员审核交付成果、来源追溯、评分与改进建议。
WUUN 存量系统工作流
从代码仓库到可治理的交付成果
通过统一工作流，将现有代码和项目知识转化为可执行、可审核的工程成果。
- 步骤 01
输入需求
连接代码仓库，WUUN 分析文件与结构并构建知识图谱。
- 步骤 02
索引构建
对项目、模块及代码建立语义向量索引，并通过质量门禁检查。
- 步骤 03
分析与生成
开展代码分析、生成需求，并根据任务特点选择合适的模型驱动工作流。
- 步骤 04
审核与治理
上线前由人员审核交付成果、来源追溯、评分与改进建议。
WUUN 应用场景
一个平台， 覆盖软件全生命周期。
让 AI 贯穿新系统开发与存量系统管理，同时保持企业环境所需的工程规范。
01 / 新建＋
新建系统开发
通过工作流引导 AI 从需求走向可运行的软件，并在全过程融入质量保障与文档管理。
新应用开发快速原型验证工作流驱动开发
02 / 运维◫
存量系统运维
利用企业知识与上下文分析，支持现有应用运维、故障排查、维护及持续改进。
知识检索日志分析现代化改造支持
03 / 演进>>
迁移与现代化改造
通过统一工作流和清晰的任务视图，帮助团队处理复杂代码库与系统改造项目。
遗留系统代码库理解渐进式改造
WUUN 客户实践验证
效率提升，
以数据衡量。
>50%
工程工时减少
新建系统开发
>70%
工程工时减少
存量系统场景
>60%
Token 成本优化
WUUN 在选定场景下的模型成本测试结果
以上数据基于 WUUN 客户实际部署；不同应用场景的效果可能有所差异。
为什么选择 WUUN (稳)
保留技术选择自由，
让交付始终可控。
AI 技术迭代迅速。WUUN 帮助企业持续应用新能力，同时避免由单一模型、提示词或工具主导整个软件工程流程。
降低供应商锁定风险
支持多模型协同，避免工程体系依赖单一 AI 编码助手。
精细化管理 AI 成本
根据任务需求匹配模型和上下文，优化 Token 使用与费用。
将工程规范嵌入工作流
将质量、安全、测试与文档规范融入交付全过程。
建立可复用的交付模式
帮助资深工程师通过引导式工作流跨项目协同 AI 智能体。
支持单人主导的工程协作
通过工作流界面提升单名工程师的工作效能；操作平台无需编写代码，也无需专门学习某一家 AI 编码工具。
面向真实企业软件场景
不止于代码，更关注完整工程管理。
企业 IT 团队软件产品企业应用现代化改造研发与技术支持AI 转型负责人工程治理
关于 WUUN
AI 软件工程，
为企业而打造。
WUUN 致力于为不满足于单一编码助手的企业提供工作流驱动的 AI 软件工程平台。我们将企业知识上下文与工程规范相结合，使专业人员能够统筹 AI 完成新系统建设、存量系统管理和现代化改造。
知识上下文优先
一次构建代码与文档知识，并在不同工作流中持续复用。
模型灵活可选
根据任务和成本选择模型，随技术发展灵活调整。
以人为核心的决策
交付成果保留来源和可信度信息，支持人员审核与决策。
欢迎交流
让 AI 真正服务于
您的软件业务。
无论您计划开发新应用、管理复杂存量系统，还是推进 AI 软件工程转型，都欢迎与我们探讨可量化的业务价值。