源码不出内网，
自动生成中文审查报告

质释是一套面向研发团队的代码审查报告工具。它在企业内网中结合成熟静态分析、本地大模型解释和工程约束，自动生成结构化中文审查报告。

不是。产品聚焦代码审查报告生成、初筛与报告整理，适合作为现有研发评审流程的辅助工具；它与大型安全漏洞检测平台可形成互补，而非简单替代。

产品的目标部署模式是全程内网离线运行，源码导入、扫描、模型推理和报告生成都在企业网络边界内完成。实际网络边界与部署方案应在实施前确认。

系统采用“确定性静态分析 + 本地大模型解释 + 工程约束”的三层架构。静态分析定位事实，本地模型生成中文解释，工程规则控制低价值或不可靠输出。

静态分析层负责发现问题代码位置、规则依据与缺陷类型，形成可复现的结构化结果。它为后续 AI 解释提供明确事实，避免模型直接凭空判断代码问题。

本地大模型读取经过筛选的静态分析结果及相关代码上下文，生成中文问题描述、潜在影响、严重程度说明和修复建议，不直接自动修改生产代码。

当前产品资料重点面向 C/C++ 嵌入式软件研发场景，例如控制器、车载软件和 RTOS 相关项目。其他语言的支持范围需要结合实际版本与项目确认。

可在内网 Web 环境中上传源码压缩包，或结合现有代码库导入方式进行对接。具体 Git、SVN 或其他代码管理系统的集成深度需按现场环境评估。

报告可按问题严重程度组织，并包含问题所在文件或位置、中文根因说明、潜在影响、修复建议及适用时的示例信息，便于进入技术评审和质量归档。

产品资料采用致命、高、中、低等分级思路，帮助团队先关注可能影响内存安全、空指针、并发或关键稳定性的风险。具体分级规则可在项目中确认。

不是。AI 解释和静态分析都可能存在误报、漏报或上下文理解偏差。系统应作为初筛和报告辅助，关键代码仍必须由具备业务与工程背景的人员复核确认。

可通过置信度阈值、同源问题合并、单文件条目控制、已知误报模式过滤和人工反馈等机制，减少无效信息对研发人员造成的阅读负担。

研发人员可在线查看和筛选问题，保留对报告内容的专业判断。人工发现的误判或反馈可作为规则与使用体验持续优化的依据。

产品定位为审查报告工具，重点输出问题说明和修复建议，不以自动修改或直接提交代码为核心功能。代码变更仍由研发团队依照自身流程完成。

产品强调低侵入使用，目标是通过“导入 - 扫描 - 获取报告”的流程补足审查与归档环节。与既有代码库和评审制度的衔接可按现场流程进行设计。

运行时间受代码规模、语言、静态分析范围、硬件资源和本地模型配置影响。产品旨在压缩人工整理报告的时间，实际性能应以客户现场试点结果为准。

需要根据代码规模、并发需求和本地模型规格规划 CPU、内存、存储与 GPU 资源，并确保部署环境满足内网隔离和访问权限要求。具体配置在方案阶段确定。

报告可用于在线查看、按文件路径或问题类型筛选，并按项目方案导出为适合评审会议和质量管理归档的格式。具体导出格式以实施版本为准。

内网部署可避免源码离开企业网络；同时可结合账号权限、项目访问控制、报告存储与操作记录等方式管理审查数据，具体安全策略与客户制度共同设计。

建议从真实代码项目出发，结合语言类型、代码规模、保密要求、现有评审流程和硬件环境进行演示或试点。中安智能可据此沟通本地部署与验证方案。