AI 能力本身需要版本、状态、基线、变更、发布、审计，完整的 PLM 体系。

开发组件、蓝图、规格、模式、技能、工厂模式，覆盖 AI 能力的完整生命周期。

1)    版本管理：AI 能力有版本号，支持多版本并存和版本回滚。

2)    状态管理：AI 能力有明确的状态（开发、测试、发布、退役），状态转换受控。

3)    基线管理：可建立基线，冻结某个时间点的 AI 能力配置，作为后续变更的基准。

4)    变更管理：变更需申请、评审、批准，变更过程有完整审计日志。

5)    发布管理：发布需审批，发布后有版本记录，支持回滚到任意历史版本。

变更前自动分析影响范围，dev.change.impact.analyzer。

不是盲目变更，而是先分析变更可能影响的范围和风险，再决定是否变更。

1)    依赖分析：分析 AI 能力的依赖关系，识别变更可能影响的下游能力。

2)    影响范围：识别变更影响的模块、代理、工作流、技能等。

3)    风险评估：评估变更的风险等级，高风险变更需更严格的审批。

4)    影响报告：生成变更影响报告，供决策参考。

创建组件、蓝图、规格、方法规格的工厂模式方法。

工厂模式提供统一的创建接口，确保创建的对象符合规范。

1)    组件工厂：统一创建开发组件，确保组件结构规范。

2)    蓝图工厂：统一创建蓝图，确保蓝图定义完整。

3)    规格工厂：统一创建规格，确保规格参数正确。

4)    方法规格工厂：统一创建方法规格，确保方法定义规范。

蓝图和规格的工作流审批，确保变更经过适当审批。

不是直接修改，而是通过工作流审批流程，确保变更受控。

1)    蓝图审批：蓝图变更需经过审批流程，审批通过后才能生效。

2)    规格审批：规格变更需经过审批流程，审批通过后才能生效。

3)    审批流程可配置：审批流程可自定义，支持多级审批、会签等。

4)    审批记录：审批过程有完整记录，可追溯。

PLM 知识文章、知识块、知识源管理。

将 AI 开发过程中的知识沉淀为可管理的知识资产。

1)    知识文章：管理 AI 开发的知识文章，支持全文检索。

2)    知识块：将知识拆分为知识块，支持知识复用。

3)    知识源：管理知识来源，支持从外部导入知识。

4)    知识关联：将知识与 AI 能力关联，便于查找和使用。

从规格自动生成代码，dev.code.generator。

将 AI 能力的规格定义自动转化为可运行的代码。

1)    规格到代码：将 AI 能力的规格定义转化为 Python 代码。

2)    代码模板：使用预定义的代码模板，确保生成代码符合规范。

3)    代码验证：生成的代码自动通过语法检查和规范检查。

4)    代码更新：规格变更后可重新生成代码，保持代码与规格同步。