推广阶跃AI工具需明确任务边界、执行双签机制、统一Prompt标准并建立审计通道：三步划定AI可介入范围；数据库变更与生产配置修改须人工+自动双重审批；所有Prompt调用需验证输出；全部AI请求经网关留痕审计。
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在部门内推广阶跃AI工具时，必须让每位成员清楚知道哪些操作可以交给AI、哪些必须人工把关、哪些数据绝不能输入模型——否则一次误贴生产密钥或绕过DDL审批的提交，就可能触发连锁故障。
明确AI可介入的任务边界
第一步：召开部门共识会，现场用白板列出三列清单——「鼓励AI辅助」「必须人工复核」「禁止AI接触」。【禁止AI接触】一栏必须包含：数据库连接串、JWT密钥、未脱敏客户手机号、合同扫描件OCR文本、灰度环境配置文件路径。
第二步：将清单固化为部门级.ai-scope.yaml文件，存入所有项目根目录。该文件需声明allowed_patterns与blocked_paths，且CI流水线强制校验其存在性与格式合法性。
第三步：对“鼓励AI辅助”类任务（如生成单元测试、补全日志埋点代码、撰写内部技术文档初稿），统一要求输出中必须包含<!-- AI-GENERATED: step=unit-test, model=step3.5-flash, timestamp=20260702T1739 --> 这类可追溯注释。
执行高风险操作前的双签机制
方法一：数据库变更类操作
所有含DROP、ALTER TABLE、TRUNCATE关键字的SQL脚本，必须由AI生成后→人工在本地执行sqlfluff lint→上传至GitLab MR→触发ddl-review-bot自动检查→再由指定DBA点击“批准”按钮才能合并。未完成任一环节，MR状态锁死为pending。
方法二：生产配置修改类操作
任何修改/etc/prod/下文件的PR，必须附带diff --git a/config.yaml b/config.yaml原始对比块→由SRE在评论区手动输入/confirm-prod-change→系统才允许部署流水线启动。
统一Prompt资产与输出验证标准
所有成员不得私建Prompt库。部门级prompt-registry/目录下只保留三类模板：
• test-gen-v2.jinja：用于生成覆盖率≥85%的单元测试，必须调用pytest --cov-report=term-missing验证；
• doc-summarize-cn.md：用于技术文档摘要，输出首行必须含## 摘要来源：{{url}}；
• security-checklist.md：用于代码安全扫描提示词，每次使用后需运行semgrep --config p/ci -q并截图存档。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但若跳过semgrep验证就合入PR，会导致静态扫描漏报率上升37%，去年Q2已有两起线上XSS漏洞与此相关。
建立AI行为审计与回溯通道
所有阶跃AI调用必须经由部门统一网关ai-gateway.internal发出，该网关强制记录：
• 请求者工号与所属二级部门
• 输入文本的SHA-256哈希（不存明文）
• 模型版本号与推理耗时
• 输出token数与是否触发敏感词拦截
审计日志保留180天，SRE每日抽样检查10条，发现越权调用立即冻结对应账号API Key。
注意：员工离职当天，其绑定的所有AI工具访问令牌必须同步失效——这是hr-sync-job的硬性退出条件，不可跳过。
