昆仑数智科技有限责任公司昆仑智码AI编码助手

昆仑数智科技有限责任公司

腾讯云计算（北京）有限责任公司

杜广源 朱明新 张傲 陈熙文   

一、项目概述

在全球石油石化行业数字化转型加速推进的背景下，软件开发作为核心支撑环节，面临效率、质量及行业适配性的高要求。传统开发模式在海量数据处理、复杂业务逻辑适配及严苛安全标准落地中，暴露出重复编码率高、质量管控难、跨技术栈效率低等痛点；而现有 AI 辅助编程工具存在功能单一、场景覆盖不全、模型适配不足、内部系统集成困难等问题，难以满足行业复杂研发需求。

本项目依托昆仑数智在数字化技术积淀、行业实践经验、模型资源及数据中台优势，并结合腾讯云代码助手的领先技术能力，共同打造昆仑智码AI编码助手（下称“昆仑智码”）， 通过强强联合实现研发全流程的效能提升。项目核心目标包括：

一 构建 “需求理解 - 代码生成 - 测试验证 - 代码评审 - 知识沉淀” 全流程辅助能力，提供一站式研发解决方案；

二 通过多模型接入与优化，提升 AI 生成内容的准确性与业务贴合度，适配石油石化多环节开发场景；

三 实现与内部 IAM、昆仑智联等系统无缝集成，打通研发数据链路，助力团队协同与知识传承；

四 通过实际应用验证工具提质增效效果，为研发团队提供可量化的效能提升方案，最终支撑石油石化行业数字化转型与智能化发展。

二、产品核心功能介绍

昆仑智码提供代码补全、单元测试、技术问答、多文件生成、Agent智能体等核心能力，并支持RAG知识库、自定义指令、MCP接入与多模型切换等定制功能，满足客户在软件开发全生命周期中对智能化、自动化开发工具的迫切需求。

昆仑智码重点服务中石油内部油气田企业、炼化、装备制造、销售企业，以及外部企业等。

传统系统迭代升级：针对存量业务系统的功能优化、代码重构与合规适配，解决旧系统维护成本高、迭代周期长的问题。

轻量化应用快速搭建：支持内部管理工具、数据统计平台、服务小程序等轻量化应用的高效开发，满足业务快速响应需求。

跨团队协作开发项目：适配多部门协同的复杂开发场景，实现需求对齐、代码同步与规范统一，保障大型项目有序推进。

产品功能

1 编码智能体Craft

可以根据开发者的编码任务描述，进行工程内多个文件的修改，端到端地完成编码任务。输入自然语言指令，AI 深度理解，自主完成多文件代码生成和改写，即刻落地可执行应用。跨文件上下文理解、批量代码生成与修改、智能代码优化与重构是其核心功能，尤其是在生成代码工程中表现突出，能够显著提升开发者的效率

2 技术对话Ask

开发者可以咨询技术问题，支持多轮对话，提供开发建议和解决方案。支持对话代码内容与编译区交互，支持对指定代码进行解释代码、修复代码、代码评审、生成测试，支持使用知识库增强对话，可基于检索增强生成（RAG）技术强化提问结果。

技术对话Ask - 解释代码：为所选代码输出容易理解的解释

技术对话Ask - 修复代码：针对所选代码中的问题给出修复方案。

技术对话Ask - 生成文档：为所选代码生成文档注释。

技术对话Ask - 生成单元测试：辅助用户生成单元测试代码，减少开发人员编写测试代码时间，提升代码质量。

技术对话Ask - 代码评审：帮助开发者能够及时发现本地代码变更可能引入的问题，并根据评审意见进行问题修复，提高代码质量，加速开发过程。

3 知识库

支持使用知识库增强对话，基于检索增强生成（RAG）技术强化提问结果。

4 代码智能补全

支持200种语言及框架生成，20多种语法深度学习，31+种补全策略。基于上下文理解以及开发者编辑行为，智能感知当前编码环境，实时提供下一步代码编辑建议，并给出相应推荐。

5 MCP Server

MPC（模型上下文协议）：提供 MCP Server 市场，支持一键进行安装使用。支持开发者自定义MCP Services。通过标准化 AI 系统与数据源的交互方式，帮助模型获取更丰富的上下文信息，从而生成更准确、更相关的响应。

6 多模型支持

昆仑智码底层目前支持包括Deepseek系列、Qwen3系列、Kimi k2系列、GLM系列、MiniMax系列在内的8大系列共计17个大模型，其中开源模型占比53.3%， 国产模型占比66.7%，用户可以在应用层自行选择。同时具备快速接入新模型的能力，平均适配周期在3天以内。

昆仑智码支持按组织、按团队分配模型服务的调用，一方面可以确保安全，保障对安全性要求高的项目强制调用内网部署的大模型。另一方面也可以确保服务质量，可以根据SLA的情况指定模型服务。

7 后台管理

• 统计和展示组织概览数据

• 提供数据统计看板，包括活跃情况、对话指标、代码补全指标、补全采纳率等图形化统计展示

• 提供成员授权管理、企业设置、自定义指令等基础管理能力

• 提供自定义知识库能力

• 提供自定义智能体能力

三、构建昆仑智码详细步骤

昆仑智码编码助手详细构建步骤 昆仑智码作为面向石油石化行业的AI辅助编程工具，需围绕“全流程赋能、高适配性、强安全性、易协同性”核心目标，结合行业特性与研发需求，按以下步骤系统化构建：

1 整合核心资源，筑牢工具基础 聚焦石油石化行业研发场景，整合技术、数据、模型资源，为工具功能落地提供支撑： - 沉淀行业专属知识：搜集石油石化领域技术规范、业务逻辑、编码标准（如炼化控制协议、油气勘探接口规范），构建行业知识库，涵盖20+核心业务模块的代码模板、函数库及解决方案； - 接入多维度模型资源：依托昆仑数智数据中台与模型优势，集成通用编码模型、行业定制模型、安全检测模型等多类型AI模型，支持模型动态切换，适配不同开发场景（如简单代码补全、复杂系统开发）； - 打通内部数据链路：对接昆仑数智IAM身份认证、昆仑智联等内部系统，同步研发项目数据、人员权限数据、历史代码库数据，确保数据互通与安全管控； - 建立数据安全体系：制定严格的数据加密、访问控制、备份恢复策略，符合石油石化行业数据安全合规要求，防止代码与业务数据泄露。

2构建全流程辅助能力，打造一站式工具 覆盖研发全生命周期，实现“需求到沉淀”的闭环辅助： - 需求理解转化：开发自然语言解析模块，支持将业务需求描述自动转化为技术实现框架，生成核心逻辑流程图与代码结构规划； - 智能代码生成：基于行业知识库与多模型优化，提供代码补全、片段生成、全文件编写功能，支持跨语言代码转换（如C++与Python互转），适配石油石化专属业务场景； - 测试验证辅助：自动生成单元测试用例、接口测试脚本，集成代码语法检查、漏洞扫描功能，支持高危漏洞实时提示与修复建议； - 代码评审优化：构建行业适配的代码评审规则库，自动识别代码冗余、性能瓶颈、合规风险，提供针对性优化方案； - 研发知识沉淀：自动归档优质代码片段、解决方案、问题修复案例，形成可复用的研发知识资产库，关联项目场景便于检索。

3 建立迭代优化机制，提升适配性与准确性 通过动态优化确保工具贴合实际研发需求，  持续提升核心能力： - 模型动态优化：基于用户使用数据（代码采纳率、优化建议使用率）、业务场景反馈，定期迭代模型参数，提升代码生成准确性与行业适配度； - 功能迭代升级：根据研发流程变化（如新增信创适配需求）、用户反馈痛点，逐步增加复杂业务逻辑生成、跨项目协同辅助等功能； - 用户反馈闭环：建立线上反馈渠道（工具内留言、定期调研），收集开发人员对功能效果、操作体验的建议，形成“反馈-评估-优化-上线”的闭环机制； - 行业场景适配迭代：跟踪石油石化行业技术升级（如新型工业控制系统、信创技术栈），及时更新知识库与模型适配规则，确保工具兼容性。

4 打通系统链路，强化场景适配与协同能力 实现工具与研发环境、业务场景的深度融合，提升使用便捷性： - 内部系统无缝集成：完成与昆仑数智内部研发管理平台、代码仓库、项目管理系统的对接，支持一键调用、数据同步，无需切换多系统操作； - 行业场景定制适配：针对石油石化勘探、开采、炼化、销售等不同环节的研发需求，定制专属功能模块，如油藏模拟代码生成、管道控制逻辑辅助等； - 团队协同功能构建：开发代码共享、多人协作标注、优化建议同步功能，支持团队成员共享工具生成成果、协同完善代码，提升跨部门研发效率； - 多终端与开发环境适配：支持VSCode、IDEA等主流开发工具插件部署，兼容Windows、Linux等系统，适配本地开发与云端开发场景。

5 制定管理规范，保障工具安全合规运行 结合行业安全要求与企业管理制度，明确工具使用与管控标准： - 安全管控规范：制定代码数据加密传输、存储规则，限制敏感业务代码出境，集成安全审计功能，记录工具操作日志与代码流转轨迹； - 使用操作规范：明确工具适用场景、代码生成结果的审核要求（如高危业务模块代码需人工二次评审），避免过度依赖AI导致的风险； - 权限管理体系：基于IAM系统构建分级权限，按研发角色（新人、资深开发、管理员）分配功能使用权限、数据访问权限，确保权责清晰； - 合规性校验机制：嵌入石油石化行业编码合规规则、国家信创标准校验模块，确保生成代码符合行业规范与政策要求。  

6 建立知识沉淀与分享机制，助力团队能力提升 最大化工具价值，推动研发知识复用与团队能力协同提升： - 构建可复用代码片段库：自动筛选工具生成的优质代码、人工优化后的典型案例，按业务场景、技术类型分类归档，支持关键词检索与一键调用； - 搭建经验分享平台：鼓励开发人员分享工具使用技巧、场景化应用案例（如复杂问题通过工具解决的流程），形成工具使用知识库； - 开展分层培训推广：针对不同研发群体（新人、资深开发、团队管理者）开展定制化培训，讲解工具功能、行业场景适配技巧、效率提升方法，提升工具使用率； - 建立效果评估体系：制定工具使用效果量化指标（如代码生成效率、漏洞减少率、项目交付周期缩短比例），定期统计分析，为工具优化与团队能力提升提供数据支持。

四、实际应用效果

- 运营数据表现：近一个月工具在昆仑数智内部日均活跃用户超过 1300 人，日均对话次数超5千次，日均补全次数达11万次，日均补全字节数超过450万。2025年6月至10月的运营数据显示，总使用次数从46.88万次激增至151.3万次，增长210.8%；月人均使用次数从374.50次升至1163.85次，日人均使用次数从8次增至65次，增长713%；代码补全采纳率从23.55%提升至29.05%，4个月内提升9.63个百分点，峰值达38.97%；月人均采纳行数从161.95行增至443.22行，增长174%。

- 用户主观反馈：基于昆仑数智内部 973 名用户的问卷调查显示，工具对团队整体开发进度的平均提效达17.1%（数据区间9.4%-24.7%）；单次开发任务耗时平均节约17.3%（数据区间11.6%-22.9%）；开发者平均每天节省开发时间61分钟，占日均工作时间的12.7%，最高节省时间达85分钟。用户反馈显示，工具在减少重复编码工作、快速解决技术难题、规范代码格式等方面表现突出。