针对极小样本量下的资源消耗预测难题，为新版软件提供精准的算力与存储预估，避免资源盲目分配。算法基于仿真领域先验知识，改进高斯过程，提出新型鲁棒高斯过程回归算法，在低样本下等效于线性回归与Student-T分布，高样本下等效于普通高斯过程回归，有效释放平台大量算力

构建自动化智能运维专家系统，实现问题解决的分级过滤：自动化执行、标准化文档指引、人工介入。系统将问题结构化拆解，将现象抽象为数据，方案抽象为代码，并套入ExternalTools架构理念，形成可自动执行的超大规模流程图，大幅降低人工干预率。

提出“架构即代码”理念的专业级低代码框架，面向专业架构师，仅可视化架构逻辑，强制要求前期进行严谨的API设计。支持自上而下的系统拆解与自下而上的脚本串联，实现代码块的最优并行执行，将问题迫使在前期发现，具备生命周期管理与单元测试能力。