京东行云Coding以码无暇执行规模化代码修复

针对存量代码治理中「问题多、价值散、没人修」，且传统静态扫描缺少上下文导致 AI 修复时「看见问题却看不懂问题」的困境，AI 修复引入深度扫描能力，在发现问题之外还提供调用链、数据流路径、分支条件和关联文件，让 AI 在修复时拥有完整上下文，并在此基础上形成 AICR 代码评审问题修复、EOS 深度扫描问题修复、安全白盒问题修复三条典型链路，整体按「工单驱动 → 自主规划 → AI 执行 → 结果校验 → 回写闭环」运行。 该项能力依托行云Coding 生态提供的仓库图谱、AST、CodeSearch、跨仓库调用图谱、RepoWiki、沙箱执行环境、统一模型网关、MCP 工具协议、日志链路与自动重试机制。量化结果为：码无暇已在 3,433 个仓库中累计修复 27,556 个问题，平均修复耗时约 3 分钟，修复采纳率达到 95%，验证了只要平台提供足够精准的代码上下文，AI 就可从辅助建议走向可执行、可交付、可闭环。