全链路提效探索：跳出单纯的代码生成视角，探索 AI Agent 在 需求分析（Product）、设计还原（Design）、代码实现（Dev）、测试排障（QA/Ops） 全链路中的应用场景
智能排障与运维助手：参与设计和实现“智能排障 Agent”，利用 LLM 分析日志、Trace、监控数据，实现自动化的根因分析（RCA）、故障定位与修复建议，降低 MTTR（平均修复时间）
研发辅助工具链：建设面向特定场景的 AI 辅助工具，例如：
产品侧：辅助 PRD 结构化拆解、需求漏洞扫描、User Story 自动生成
设计侧：从 Design Token/Figma 到前端代码的精准还原与组件映射
测试侧：基于代码变更自动生成测试用例、端到端（E2E）测试脚本生成与维护
编码智能体深化：继续优化 Coding Agent，不仅限于生成代码，更关注代码重构建议、技术债务识别、代码风格自动化修正等“工程治理”能力
数据驱动的效能评估：协助构建研发效能数据看板，利用 AI 分析研发过程数据（Git log、Jira、CI/CD流水线等），识别瓶颈并提供改进策略