场景：审批流分支逻辑极其复杂（各种会签/抢签/条件分支）
用法：让 Claude Code 分析流程图，识别潜在逻辑漏洞
效果：提前发现3个边界条件问题

场景：单测覆盖率高要求（> 80%）
用法：投喂核心函数代码 → 让 AI 生成边界用例
效果：单测效率提升 60%

场景：Code Review 时间长
用法：AI 预审，标注潜在问题，Reviewer 重点看 AI 标注处
效果：Review 效率提升，单测覆盖率从 60% 提升到 85%

1. 接到需求 → 先让 AI 画出架构草图
2. 写代码时 → AI 实时补全，重点函数自己写
3. 写完后 → AI 生成单测用例
4. 合入前 → AI 做 Code Review
5. 上线后 → 用 AI 分析日志和报错

必须自己做的：
  ✅ 架构设计和核心路径
  ✅ 业务逻辑和边界条件
  ✅ 安全相关的代码（AI 可能生成不安全代码）

AI 擅长的：
  ✅ 重复性代码（CRUD、Getter/Setter）
  ✅ 单测生成
  ✅ 代码翻译（Java → Go）
  ✅ 文档生成
  ✅ Log 解析

作用：公司内部代码安全扫描平台
- 敏感信息检测（API Key、密码不能硬编码）
- 依赖漏洞扫描
- 代码规范检查

这个是你简历上提到的，可以展开说：
"我在提交前会用天枢平台扫一遍，避免安全漏洞进入生产"