产品定位与技术特色
Depth AI的核心理念是"AI需要深度理解你的代码库"。与市面上大多数依赖RAG（检索增强生成）技术的代码助手不同，Depth AI构建了完整的代码知识图谱，能够表示代码各组件之间的层次关系、调用关系和数据流路径。这种基于图结构的理解方式使得Depth AI能够回答超出单个文件范围的高层次技术问题，实现真正的代码库级智能问答。
代码知识图谱技术
Depth AI的代码知识图谱是其核心技术壁垒。平台通过解析代码库的AST（抽象语法树）、依赖关系和数据流，构建出包含所有组件及其关系的代码图。这不仅包括类和函数的定义，还包括跨文件的调用链、模块间的依赖关系、API接口的消费者和提供者等。基于这个图谱，AI可以进行抽象推理，回答诸如"SSO认证流程是如何工作的""有哪些外部集成"等架构层面的问题。
自定义AI助手
Depth AI支持用户从代码库中选择特定文件和文件夹，创建专注于特定领域知识的自定义AI助手。例如，可以创建一个专注于i18n国际化翻译一致性的助手，或一个专注于SDK API文档的助手，或一个帮助数据科学家理解ML管道的助手。这些助手可以部署到Slack、GitHub Copilot、Jira以及Web应用中，让整个团队在任何工作场景下都能获得专业级的代码智能支持。
安全与企业级保障
Depth AI在设计上注重企业数据安全。平台承诺不会使用用户代码训练模型，用户也可以使用自己的API密钥，利用与模型提供商已有的协议保护数据。支持私有VPC部署，确保代码数据不离开企业云环境。平台提供完整的审计日志，遵循严格的权限控制，数据在传输和存储过程中均采用AES 256加密和TLS 1.2+协议保护。
适用场景与团队
Depth AI适合拥有中大型代码库的技术团队，尤其是代码结构复杂、文档分散、新成员上手困难的组织。典型应用场景包括：新成员入职时的代码库快速学习；跨团队协作时的代码依赖分析；代码审查时的破坏性变更判断；以及测试工程师编写集成测试时的数据流理解。平台由前科技企业工程师团队打造，适合重视代码质量和团队效率的企业级用户。
