CoreOptimizer.AI
以转型为核心，驱动明智决策
支持对海量 COBOL、COPYBOOK 和 JCL 文件进行全面扫描，自动识别包括数据对齐、I/O 操作、SQL、CICS 及 STORAGE 在内的多类问题。问题按 P0（关键风险）至 P4（信息提示）进行优先级排序，使团队能够集中精力处理高严重性缺陷。
利用全局索引和依赖图，提供跨模块和程序的精确调用链分析，清晰评估变更的影响范围，避免引入新风险。
生成结构化诊断报告，列出问题，并提供优化建议及量化的预期收益，协助决策者合理制定转型预算与资源分配。
将传统耗时数周甚至数月的线下人工审查流程压缩至数小时内交付，大幅提升转型规划效率，加速项目启动与进展。
从规则定义、问题发现、依赖分析到验证报告，整个工作流完全可追溯，支持技术管理层进行审计、回顾性审查及持续治理。
高性能、自主可控、云原生就绪
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自主研发代码解析器基于定制化的 ANTLR 语法，完全自主知识产权，不依赖任何第三方组件，满足金融级安全与合规审计要求。
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规则驱动 + AI 增强结合资深 COBOL 专家的独有经验规则、通用规则引擎及大模型 AI 能力，实现高精度的代码问题识别与诊断。
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全局索引与依赖图分析构建具备变更日志感知能力的全局索引，通过依赖图实现精确的跨模块定位，并自动按优先级对问题进行排序。
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极致性能与弹性扩展支持单个项目中数千万行代码的超大型 COBOL 系统分析。利用并行计算、智能缓存及优化调度，在极短时间内完成深度项目级扫描与报告生成。
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本地化部署与数据隔离支持企业级本地化部署；所有分析数据均保留在客户环境内部，确保核心代码资产的安全。
金融级标准，全链路可审计
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零第三方依赖，降低供应链风险自主研发的解析器和规则引擎彻底消除了由第三方组件可能引入的安全漏洞或许可合规问题。
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全链路可审计从规则定义、扫描执行到问题发现、依赖分析及报告生成，每一步骤均有日志记录，支持事后追溯与合规审查。
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数据不出域本地化部署确保所有代码数据在客户环境内部本地处理，永不离开企业安全边界，符合敏感数据保护的监管要求。
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确定性优先与依赖感知优先采用确定性分析，确保所识别问题可复现且可解释；依赖感知机制避免误报，为转型决策提供可靠依据。
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契合金融合规框架符合银行及其他机构对系统转型评估工具的审计与合规标准，助力客户从容通过内外部审查。