企业私有化部署：代码不出厂区，审查在厂内完成

可以。前提是模型层走「客户自有推理卡」（厂内 GPU 跑本地模型）或「厂内 API 网关」——这两种情况下系统不需要任何外网连接。

断网状态下以下功能完全不受影响：解析、建模、规则检查（C0–C3）、跨品牌转换、报告生成与归档、审计日志。这些是确定性计算，不需要大模型。

AI 语义诊断那一层依赖模型，在完全断网时若用本地模型则照常工作；若该层模型不可用，系统会降级为纯规则模式并在报告中明确标注「本次未包含 AI 诊断」，而不是假装跑过。

如果要连更新包都要离线，我们交付离线升级介质（含版本说明与校验码），按运维手册在厂内完成升级。

模型接入是三选一，由客户定：

• 客户自有 API Key：走客户自己的模型账号，密钥存在客户本机，流量是否出厂取决于那个 API 的网络位置——若客户在厂内已有模型网关，就是完全不出厂。费用由客户承担。
• 客户自有推理卡：厂内 GPU 跑模型，完全离线可用。卡折旧与电费由客户承担。这条路上线前需要一次效果调优：本地模型与云端模型在「语义诊断」这一层的表现有差距，规则检查层则完全一致（规则是确定性的，与用哪个模型无关）。
• 我方托管账号：用我方的模型供应商账号，最省事，但该实例必须能出网，且模型调用量计入我方服务成本。这一档主要用于「不涉密但想省事」的厂内部署。

私有化定价不含模型算力，也不按调用量抽成——这是与 SaaS 最本质的区别。

更新分三条路，客户按现场需要选：

• 离线升级包：我方交付离线介质（含版本说明与校验码），客户侧按手册升级，完全不需要外网。
• 远程推送：客户授权后我方远程协助升级（需客户开放相应通道）。
• 规则库版本冻结：把规则库锁在指定版本并留存校验记录。冻结期间不会自动更新，历史报告与当时的规则版本一一对应——这条是做审计取证时最常用的做法。

另外，规则库变更始终是显式动作：每次更新出变更说明，列出新增 / 修改 / 调整严重度的规则条目。我们不会在客户不知情的情况下改判定标准。

审计日志记录操作行为，不记录代码内容本身：谁（账号）、什么时候、做了什么（上传 / 审查 / 查询 / 导出报告 / 删除）、针对哪个任务对象、结果如何。

日志保存在厂内存储，客户可自行决定保留期、备份策略与是否对接既有审计平台。规则库冻结时，日志里会记录当时生效的规则版本，保证「结论—规则—人—时间」四者可以互相印证。

报告本身也是归档对象：审查报告与转换差异清单按配置的保留策略落盘，可随时导出到客户的文档系统。

可以，而且这是私有化最有价值的用法之一。规则检查是确定性的——同样的输入永远得到同样的结果，秒级返回，每条都带证据坐标（文件:行号），因此天然适合做 CI 卡点。

典型接法：① 提交触发——代码提交或合并请求时自动拉取工程跑一轮检查；② 结果回写——把发现的问题以注释形式回写到合并请求里，让问题在合并前就暴露；③ 门禁——按严重度分级设定是否允许合并。

具体接法取决于客户现有的 Git 平台与流水线工具（GitLab / GitHub Enterprise / Gitea / Jenkins 等），可在实施阶段确定，一般作为标准对接工作量，不额外计复杂集成费。

系统对外只有标准 HTTP 接口与标准报告文件（HTML / Markdown / JSON），集成路径清晰：

• PLM / 文档系统：从 PLM 取出受控版本的源码作为输入，审查报告作为附件回写，形成「版本—报告」对应关系。
• MES / 设备台账：把设备台数、型号、点位表作为输入上下文（点表对联锁追踪类规则的精度影响很大），把审查结论按设备维度归档。
• 统一身份：账号可对接客户 LDAP / AD，权限按角色划分。
• 报告归档：报告目录可挂到客户的文件服务器或对象存储，按保留策略清理。

需要哪些接口、以谁为主数据源，在调研阶段（P1）确认后写进方案确认书。非标定制接口按人天另行评估，不在标准授权范围内。