北京
（原标题：东华软件×火山引擎：TRAE深入研发一线，老代码改造周期缩至“小时级”）
东华软件与火山引擎合作，通过TRAE 企业版将 AI Coding 融入行业软件研发全链路，覆盖医疗、金融等业务线，以及10余个研发、测试与交付团队，助力代码编程工作提效。
东华软件是国内头部行业信息化与系统集成服务商，长期服务于医疗、金融等高合规行业，系统链路长、业务规则复杂、交付规范严格。过去，东华的研发人员需要花费大量时间理解老代码、撰写文档。如今，TRAE 正在改变这一局面。
TRAE进入三大核心研发环节
从能力适配、数据安全、研发场景覆盖三个维度进行综合评估后，东华软件最终选择部署 TRAE 企业版。核心原因在于，TRAE 不只是一个编码辅助工具，更打通了存量系统理解、接口适配、文档沉淀等耗时且影响交付效率的环节。
老代码改造：研发周期缩短至小时级
东华医为作为东华软件旗下专注于医疗信息化的全资子公司，经过二十余年行业深耕，其 iMedical 产品体系已服务全国1000余家医疗机构，百强医院覆盖率超过30%。其中，iMedical HO（数字化医院）等核心产品线覆盖 HIS、EMR、LIS、PACS、临床路径等关键业务领域，部分系统历经多代迭代，沉淀了大量行业系统代码。
在医疗 HIS、电子病历等核心系统的持续改造与信创适配过程中，研发团队以往需要投入大量时间阅读历史代码、梳理调用关系、评估改造影响范围。引入 TRAE AI 辅助开发工具后，结合代码智能解读、调用链自动梳理与影响面分析能力，研发团队可更高效地理解存量代码逻辑、定位改造范围并获取修正建议。
在医疗核心业务系统改造中，原本需要数天完成的代码阅读与理解工作已缩短至小时级，有效提升老系统改造与信创迁移的整体效率。
接口适配：让多供应商接入从“人工啃文档”走向AI辅助开发
东华商务TMC平台是典型的多供应商聚合型业务系统，需要持续对接机票、酒店、火车票、打车等不同类型的服务商。在同一类业务中，不同供应商的接口协议、字段定义、鉴权方式、订单状态、退改规则及异常码等方面往往存在较大差异。
每接入一家新的供应商，研发人员都需要重新阅读大量接口文档，理解业务规则，完成字段映射、接口封装、异常处理和联调验证。因此，接口适配一直是平台研发中工作量较为集中的环节。
引入 TRAE 后，研发人员可以直接基于供应商接口文档进行AI辅助分析，由 TRAE 快速识别接口结构、请求参数、返回字段及调用关系，并结合东华TMC 已有的统一业务模型，辅助生成接口调用、字段映射、数据转换和异常处理等适配代码。研发人员的工作重点也由过去大量“阅读文档+重复编码”，逐步转向业务规则确认、关键逻辑审核和联调验证。
这一模式尤其适合 TMC 这类需要持续聚合外部资源的业务。随着接入供应商数量增加，TRAE 不仅提升单个接口的开发效率，也进一步推动了不同供应商接入方式的标准化，使平台能够以更低的研发成本持续扩展资源供给能力。
目前，东华TMC平台及商旅比价平台已在多个供应商接口接入项目中应用 TRAE 辅助开发，覆盖接口文档理解、字段映射、适配代码生成、问题定位等环节，多供应商接入效率得到明显提升。
东华商务TMC流程图
交付文档：把代码翻译成客户需要的验收材料
医疗、金融等行业对验收材料、部署文档和培训文件有着极高要求，十几类文档累计可达数百页，采用传统方式往往需要抽调专人，耗时一到两周完成整理。
引入 TRAE 后，接口说明、部署文档、验收材料等规范化文档可自动生成初稿，研发人员只需核对和微调。金融团队上线前所需的自动交付物、验收材料和培训文件已获得较高采纳率；部分团队已将 TRAE 文档生成纳入常态化研发流程，研发与实施之间的重复沟通大幅减少。
从个人辅助走向组织级工程协作
东华软件与火山引擎的合作，正沿着一条清晰的企业级AI研发落地路径稳步推进：从试点验证、指标对齐，到能力补齐、组织复制和持续运营。经过阶段性落地，TRAE 已覆盖东华医疗、金融、测试、实施、交付等10余个核心团队，为东华软件带来了效率、质量、规模三方面的可量化增长。
在医疗团队核心HIS系统下，东华已嵌入200多个智能体，覆盖预问诊、诊疗、处方、住院、影像等环节。TRAE 在智能体开发过程中提供了从代码生成到问题定位的全链路支持。这些智能体直接服务于一线临床场景，对代码质量和交付规范要求极高，TRAE 在这一过程中的稳定表现，验证了其在医疗核心业务系统中的可用性。
在跑通行业软件AI研发落地路径后，东华软件进一步将 TRAE 从个人编码助手延伸至研发协作流程，推动 AI Coding 从个人辅助走向组织级工程协作。随着 TRAE 在东华更多团队中逐步铺开，它正从辅助编码工具演变为大型行业软件交付体系中的基础效率组件。
未来，火山引擎将与东华软件持续深耕医疗、金融等高合规行业的AI研发场景，进一步打通 TRAE 与代码仓库、缺陷管理、CI/CD 流水线、项目交付和客户验收等环节的数据，以量化方式持续衡量 AI Coding 对行业软件研发的实际支持，打造更多可复制的行业AI应用标杆，共同助力各行业数字化、智能化转型。
