AI赋能研发治理：记一次由生产事故驱动的代码库保护自动化实践

1.1. 事故现场还原

• 问题现象：已评审、已测试的功能在生产环境“神秘”消失。

• 业务影响：描述该问题对业务造成的具体损失或影响。

• 根本原因（Root Cause）：深入剖析供应商研发人员不规范的 cherry-pick 操作，是如何“绕过”了正常的合并流程，导致了代码遗漏。

1.2. 问题的根源：失控的分支

• 核心痛点：master 分支缺少保护机制，任何人都可以随意推送（Push），为风险埋下伏笔。
• 管理挑战：公司项目众多，代码库数量庞大，如何保证每个库都遵循了最佳实践？
• 引出思考：单纯依靠“人治”和文档规范，已经无法应对规模化的研发管理。我们急需从“救火队员”转变为“防火体系建设者”。

2.1. 我们的武器：Google Antigravity Skill

• 思路转变：介绍为什么选择构建一个AI Skill，而不是编写一个简单的脚本。突出其“自动化”、“智能化”和“可集成”的特性。
• Skill核心使命：定义这个Skill的核心目标——成为代码库分支规范的“守护者”。

2.2. “分支守护者” Skill 功能解析

• 第一步：全量资产发现 - 自动通过API获取公司代码管理平台下，指定项目的所有代码库列表。
• 第二步：智能合规检查 - 遍历每一个代码库，检查其master（或main）分支是否已按要求配置了保护规则（如：禁止强制推送、必须通过Pull Request合并等）。
• 第三步：风险可视化报告 - 自动生成报告，清晰地列出所有“不合规”的代码库，并@相关负责人。

2.3. 实现亮点（可选，根据听众技术背景深浅决定）

• 简述实现的关键技术点，例如如何处理API认证、如何设计并行检查以提高效率等。

3.1. 可量化的价值

• 效率提升：展示自动化检查与之前人工抽查在时间成本上的巨大差异（例如：过去需要N人/天，现在仅需M分钟）。
• 风险降低：通过100%覆盖，从源头上杜绝了同类生产事故的再次发生，将分支保护配置率从X%提升至100%。

3.2. 超越代码的价值

• 文化建设：在团队中树立了“工具化”、“自动化”解决问题的工程师文化。
• 研发治理：为公司建立了一套可扩展、可复制的自动化研发治理（Engineering Governance）范例。

4.1. 经验沉淀

• 从一个具体问题出发，是推动AI技术落地的最佳路径。
• 技术方案服务于业务价值，是衡量实践成功与否的黄金标准。

4.2. 未来蓝图

• 功能闭环：下一步，Skill不仅要能“检查”，还要能“行动”。例如，自动为未配置保护的仓库创建修复任务，甚至尝试调用API进行“一键修复”。
• 场景延伸：将这种AI Skill模式推广到更多研发治理场景，例如：
  • 代码中的敏感信息（密钥、Token）泄露检查。
  • 开源组件（Jar包、NPM包）的安全漏洞扫描。
  • API文档与代码实现的一致性检查。