AI 覆盖整个 SDLC。在您的边界之内。
为受监管软件团队打造的本地化生态系统。 面向银行、政府与电信的四款产品覆盖完整生命周期——全部运行在您自己的服务器上，功能超越所替代的全球工具，并补齐了它们的短板。
每款产品都自带 AI。 没有任何数据外传。
一个本地部署的模型驱动全部四款产品。您的环境里 Copilot 和 ChatGPT 被禁用——而这个模型就在代码所在之处做 code review、计算 DORA 指标、发现安全缺口并自动创建任务与缺陷。
为无法使用云的 团队而建。
三个行业，一个约束：受监管的数据不能离开组织。每款产品都围绕这条规则设计，而不是与之对抗。
测试、任务、沟通与 LLM 全部运行在银行自己的服务器上——可审计，绝不暴露给外部 SaaS。
完全本地化部署，包括物理隔离（air-gapped）环境——审计与控制完全留在机构内部。
为自建基础设施的团队提供可扩展的本地化工具——数据不离开您的数据中心。
四款产品。 一个边界。
我们写进 试点范围的数字。
内部估算，在试点中以您自己的基线数据验证——不是营销口号。
AI 挑选变更真正涉及的场景，无需重跑整个测试集。
一个平台取代 24 个独立许可——Postman、BrowserStack、TestRail、JMeter 等。
AI 审查 merge request、标记安全缺口并自动创建任务与缺陷。
Jira、Trello、Asana 与 Confluence 看板合并为一个平台。
测试数据、API 密钥、提示词与代码库从不接触外部服务。
一个团队、两三款产品，开始前先共同确定成功标准。
七个阶段， 一个连续的闭环。
从规划到生产监控，每个阶段都有产品覆盖——中心是连接一切的本地部署 LLM。
研究、文章 与产品动态。
受监管团队为何无法采用云端 AI——本地化改变了什么
对 14 个银行与公共部门团队的实地研究，以及叫停每个云 AI 试点的三大障碍。
阅读 →普通 GPU 上的本地推理基准测试
当模型运行在边界之内而非超大规模云区域时，延迟与吞吐量的真实表现。
阅读 →四款产品，一个边界：选择单一 SDLC 供应商的理由
工具蔓延本身就是攻击面。整合生命周期究竟消除了什么、代价是什么。
阅读 →从 Jira 零停机迁移
我们与客户团队执行的四周迁移计划，包括没人预先规划的回滚路径。
阅读 →callman 为测试步骤新增 Kafka 与 Redis 断言
消息层检查现在与 HTTP 和数据库步骤运行在同一场景中。
阅读 →tasksense 发布季度路线图视图
跨 Epic 的依赖关系呈现在同一条时间线上，可导出用于管理层汇报。
阅读 →边界背后的 创始团队。
MeikSense 由创始人亲手打造——从架构设计到每一个客户试点。
MeikSense 在 ABB Innovation 的支持下不断成长。
让我们在您的边界内 规划一次试点。
先为您的团队做一场现场演示，再进行范围明确的本地化试点——通常从一个团队和两三款产品开始。