混合云AI编程架构：敏感代码本地生成、通用代码云端生成

class CodeSensitivityClassifier:
    def classify(self, code_context):
        """
        基于多维度特征判断代码敏感度
        """
        features = {
            'keyword_risk': self.check_sensitive_keywords(code_context),
            'data_flow': self.analyze_data_flow(code_context),
            'dependency': self.check_dependencies(code_context),
            'scope': self.determine_code_scope(code_context),
            'history': self.check_security_history(code_context.file_path)
        }
        
        return self.calculate_sensitivity_level(features)
    
    def check_sensitive_keywords(self, context):
        """检查敏感关键词"""
        sensitive_patterns = [
            r'password|secret|key|token|credential',
            r'encrypt|decrypt|hash|sign',
            r'payment|transaction|transfer',
            r'auth|permission|role|admin',
            r'ssn|credit_card|pii|personal'
        ]
        # 返回风险评分
        
    def analyze_data_flow(self, context):
        """分析数据流是否涉及敏感数据"""
        # 检查是否处理用户输入、数据库查询等
        pass
    
    def check_dependencies(self, context):
        """检查依赖的敏感度"""
        # 检查import的库是否敏感
        pass

class AdaptiveClassification:
    def update_from_feedback(self, code_snippet, predicted_level, actual_issues):
        """
        根据安全审计结果调整分类模型
        """
        if actual_issues and predicted_level < L3:
            # 预测过于宽松，提升该模式的敏感度
            self.increase_sensitivity(code_snippet.pattern)
        
        if not actual_issues and predicted_level >= L3:
            # 预测过于严格，可适当降低
            self.decrease_sensitivity(code_snippet.pattern)

class CloudGeneration:
    def generate(self, prompt, context):
        # 1. 数据脱敏
        sanitized_context = self.sanitize_for_cloud(context)
        
        # 2. 发送到云端AI
        response = cloud_ai_service.generate(
            prompt=prompt,
            context=sanitized_context,
            model="cloud-llm-v2"
        )
        
        # 3. 结果本地校验
        validated_code = self.local_validation(response.code)
        
        # 4. 记录审计日志
        self.audit_log.record({
            'location': 'cloud',
            'prompt_hash': hash(prompt),
            'model_version': response.model_version,
            'timestamp': now(),
            'sensitivity_level': 'L1/L2'
        })
        
        return validated_code

class HybridGeneration:
    def generate(self, prompt, context):
        # 1. 分离敏感和非敏感Context
        sensitive_parts, public_parts = self.split_context(context)
        
        # 2. 本地保留敏感部分
        local_context = sensitive_parts
        
        # 3. 云端获取公开知识
        cloud_knowledge = cloud_ai_service.retrieve_knowledge(
            query=prompt,
            public_context=public_parts
        )
        
        # 4. 本地AI整合生成
        local_prompt = f"""
        任务：{prompt}
        公开参考：{cloud_knowledge}
        本地约束：{local_context}
        要求：生成代码，遵守本地约束
        """
        
        code = local_ai_service.generate(local_prompt)
        
        # 5. 严格安全扫描
        secure_code = self.strict_security_scan(code)
        
        return secure_code

class LocalGeneration:
    def generate(self, prompt, context):
        # 1. 检查是否允许AI辅助
        if not self.is_ai_assist_allowed(context.file_path):
            return {
                'code': None,
                'message': '核心代码区域，AI生成已禁用',
                'suggestion': '请参考模板手动实现'
            }
        
        # 2. 使用本地部署的小模型
        # 模型不离开本地服务器
        code = local_llm.generate(
            prompt=prompt,
            context=context,
            # 使用量化模型，降低性能但保证隐私
            model="local-llm-7b-quantized"
        )
        
        # 3. 强制人工审查标记
        return {
            'code': code,
            'requires_human_review': True,
            'review_checklist': self.get_security_checklist()
        }