AI 辅助 C/C++ 工程的治理与控制平面
借助深度架构智能、即时差异比较和 Model Context Protocol（MCP），控制、验证和治理 AI 生成的代码。
AI 控制与验证
- ✓高级基线差异比较
- ✓规则与合规门禁
深度上下文与洞察
- ✓架构可视化
- ✓代码洞察与度量引擎
AI 生态系统集成
- ✓MCP 服务器支持
- ✓上下文感知提示词构建器
01 — 控制 AI 的修改
高级基线差异比较
AI 带来的问题
AI 助手经常触及预期范围之外的文件，引入微妙的架构漂移，或悄无声息地违反编码规范。
CppDepend 的解决方案
实时将当前 AI 生成的代码与黄金基线进行比较。在合并之前，精确追踪 AI 对技术债务、依赖图、耦合度和复杂度的影响。
02 — 即时影响映射
架构与设计可视化
AI 带来的问题
阅读数百行 AI 生成的重构代码，很难看清其结构层面的后果。
CppDepend 的解决方案
即时将 AI 的修改映射到依赖结构矩阵（DSM）、矩形树图和依赖图上，立即发现不期望的循环或分层违规。
03 — 深度数据验证
代码洞察与结构度量引擎
AI 带来的问题
AI 代码表面看起来干净，但往往会降低可维护性指标（如圈复杂度升高、耦合过紧、违反 MISRA/CERT 规则）。
CppDepend 的解决方案
使用数千个内置度量和自定义 CQLinq 查询检查 AI 输出，确保符合 MISRA C/C++、SEI CERT 和 C++ Core Guidelines。
04 — AI 集成
Model Context Protocol（MCP）服务器
AI 带来的问题
AI 大语言模型会产生幻觉或编写劣质代码，因为它们缺乏对整个仓库的上下文以及 C/C++ 代码库结构的认知。
CppDepend 的解决方案
CppDepend 作为官方 MCP 服务器，将精确的 AST 数据、依赖图、度量指标和架构规则直接注入 LLM 提示词（如 Claude、Cursor、Ollama/LangGraph 流水线），实现上下文感知的代码生成。
05 — 上下文感知提示工程
AI Prompt Builder
AI 带来的问题
手动编写指定项目架构规则和设计约束的提示词既繁琐又容易遗漏。
CppDepend 的解决方案
自动生成精确、上下文丰富的 AI 提示词，预先填入来自代码库的精确度量约束、CQLinq 规则和结构上下文。
为开发者、架构师和管理者打造
同一个控制平面服务于 AI 辅助工程的每一位利益相关者。
| 功能 | 开发者视角 | 管理者 / 架构师视角 |
|---|---|---|
| 基线差异 | “5 秒内查看 AI 所做的每一处结构变更。” | “防止 AI 引起的技术债务和架构退化。” |
| 可视化 | “直观证明 AI 没有破坏我们的组件架构。” | “在 AI 辅助的团队中保持严格的系统设计完整性。” |
| MCP 服务器 | “为您的本地 AI 模型提供人类级别的代码库上下文。” | “在 C/C++ 中最大化 AI 准确性并减少大模型幻觉。” |
| Prompt Builder | “自动生成加载了项目规则的完美提示词。” | “与内部编码框架保持一致的标准化 AI 使用。” |