配置 AI 诊断与代码仓库

接入大模型后，SoftProbe 可以在回放结束后自动识别噪音（AI 降噪），分析没通过的用例是不是代码改动引起的（AI 分析原因），也可以在控制台里用对话的方式排查问题。再给应用绑定代码仓库，AI 分析时就能对照代码定位到具体的改动。

不接大模型也能完成全部录制和回放：对比规则照常过滤噪音，只是少了自动降噪和原因分析。

整个配置分四步，都在控制台里完成：

1. 接入模型服务
2. 选择降噪和分析用的模型
3. 添加 Git 账号
4. 给应用绑定代码仓库

网络与数据

AI 降噪、分析原因和对话都在平台服务器上执行，需要开通：

源	目标	端口
平台服务器	你们的大模型服务	模型服务的端口
平台服务器	你们的代码仓库	HTTPS 443（用 SSH 地址时为 22）

AI 会把回放差异、相关的录制报文和代码片段发给你配置的模型服务。使用你们内网部署的大模型，这些内容就不会离开你们的网络。

1. 接入模型服务

打开右上角「设置 → 服务商」。私有化部署通常接你们自己的大模型服务：在列表最后找到「自定义提供商」，点「连接」，填写：

字段	说明
提供商 ID	自己取一个标识，只能用小写字母、数字、连字符或下划线
显示名称	在模型列表里显示的名字
基础 URL	模型服务的地址，需要兼容 OpenAI 接口，例如 http://llm.internal:8000/v1
API 密钥	模型服务的密钥。如果通过请求头认证，可以留空，在下方「请求头」里填写
模型	要使用的模型 ID 和显示名称，可以添加多个

点「提交」保存。列表里的 Anthropic、OpenAI 等服务商也可以直接连接，前提是平台服务器能访问它们。

2. 选择降噪和分析用的模型

「设置 → 模型」列出所有已接入的模型，用开关决定哪些模型出现在选择列表里。

AI 降噪和分析原因在服务端执行，用哪个模型在回放报告的流程设置里选，与对话框里选的模型无关，见 回放报告 — 流程设置。分析原因只能选用你们自己的凭据接入的模型。

3. 添加 Git 账号

AI 分析时读代码，需要一个能访问代码仓库的账号。打开「设置 → Git 账号」，点「添加个人 Token」，填写 Git 平台的地址（例如 https://git.example.com）和个人访问令牌，令牌有读取代码的权限即可。保存前会先向 Git 平台校验令牌，通过后加密保存在平台服务器上。

账号可以随时在这里移除。

管理员：配置 OAuth

私有化部署时，管理员可以为内网的 GitLab、GitHub 配置 OAuth 应用，让使用人员用自己的 Git 账号一键授权，不用各自申请令牌。入口在「Git 账号」页底部的「管理员选项 · 配置 OAuth 服务商」。页面提示需要调整服务端配置时，请联系 SoftProbe。

4. 给应用绑定代码仓库

打开左下角「应用管理」，在应用那一行点绑定按钮（分支图标），打开「绑定 Git 仓库」：

字段	说明
Git 账号	上一步添加的账号
仓库 URL	例如 https://git.example.com/team/order-service
默认分支	AI 分析时读取的分支，例如 main

点「保存并克隆」，平台把代码克隆到平台服务器上。状态变成「已就绪」即可使用；「克隆失败」时，检查令牌权限和平台服务器到代码仓库的网络。

AI 读取这里绑定的分支。SoftProbe 不核对这份代码和被测服务实际运行的版本是否一致；报告里会注明分析时读取的分支和提交。

代码仓库平台访问不到时

代码仓库在平台访问不到的网络里（例如使用 SoftProbe Cloud），可以用桌面客户端：在「应用管理」里给应用点「绑定目录」，指向办公电脑上已经克隆好的代码，AI 在本机读代码，代码不离开这台电脑。

不使用 AI

没有大模型服务的环境，可以在单机部署的 softprobe/.env 里设置 SP_DISABLE_AI=1，然后执行 ./start.sh：平台不再启动 AI 服务，节省内存。控制台里的 AI 入口仍然显示，但用不了。见 单机部署 — 修改配置。