CCCE：通过知识图遍历和自适应决策门控进行自主企业代码库维护的连续代码校准引擎

企业软件组织在维护跨越数百个存储库、多种编程语言和数千个相互依赖的包的代码库的完整性、安全性和新鲜度方面面临着不断升级的挑战。现有的代码库维护方法（包括静态分析、软件组合分析 (SCA) 和依赖关系管理工具）都是孤立运行的，只能解决一小部分维护问题，并且需要大量的手动干预才能在互连系统之间传播更改。我们推出了连续代码校准引擎 (CCCE)，这是一个事件驱动的 AI 代理系统，可在整个软件开发生命周期 (SDLC) 中自主维护企业代码库。 CCCE引入了三项关键技术创新：（1）具有双向遍历算法的动态知识图谱，可同时计算前向影响传播和后向测试充分性分析； （2）自适应多阶段门控框架，使用学习的风险置信度评分而不是静态规则将校准操作分为四个风险等级； (3) 在多个时间尺度上运行的多模型持续学习架构，以根据操作反馈完善校准策略、风险模型和组织政策。我们形式化了系统的图形模型、遍历算法和决策逻辑，并通过三个代表性的企业场景证明，CCCE 通过在适当的情况下通过人机参与 (HITL) 监督实现协调的跨存储库校准，从而缩短了平均修复时间。该系统生成原子的、语义验证的补丁，具有渐进式验证和智能回滚功能，提供从触发事件到校准执行和结果学习的端到端可追溯性。