Sonar afslører AI Code Assurance og AI CodeFix: Forøger sikkerhed og produktivitet for AI-genereret kode

I den eksponentielt udviklende verden af ​​AI-assisteret softwareudvikling sikres kvaliteten og sikkerheden af AI-genereret kode er mere kritisk end nogensinde. Fiskefinder, en global leder inden for Clean Code-løsninger, har afsløret to nye værktøjer – AI Code Assurance og AI CodeFix – designet til at hjælpe organisationer med sikkert at udnytte kraften fra AI-kodningsassistenter. Disse løsninger sigter mod at forbedre udvikleroplevelsen ved at levere automatiserede værktøjer til at detektere, rette og forbedre kodekvaliteten inden for velkendte arbejdsgange.

Det voksende behov for kvalitetssikring af AI-kode

Som AI-værktøjer som f.eks GitHub Copilot og OpenAI's modeller bliver mere indlejret i softwareudviklings arbejdsgange, udviklere høster fordelene af øget produktivitet og hurtigere udviklingscyklusser. Ifølge Gartner, anslås det, at 75 % af virksomhedens softwareingeniører vil bruge AI-kodeassistenter i 2028. Men med denne vækst følger øget risiko: AI-genereret kode, ligesom menneskeskrevet kode, kan indeholde fejl, sikkerhedsproblemerog ineffektivitet. De skjulte omkostninger ved en sådan kode af lav kvalitet er svimlende og bidrager allerede til over 1 billion USD i tab globalt.

Sonars AI Code Assurance og AI CodeFix er bygget til at imødekomme disse bekymringer, hvilket giver udviklere tillid til at tage AI-værktøjer i brug, mens de bibeholder kvaliteten, sikkerheden og vedligeholdelsen af ​​deres kodebaser.

AI Code Assurance: Styrkelse af AI-genereret kode

AI Code Assurance-funktionen tilbyder en innovativ tilgang til at sikre, at både AI-genereret og menneskeskreven kode opfylder høje standarder for kvalitet og sikkerhed. Integreret i SonarQube og SonarCloud scanner dette værktøj automatisk kode for problemer og sikrer, at projekter, der udnytter AI-værktøjer til at generere kode, er kompatible med strenge sikkerhedsprotokoller.

Nogle nøglefunktioner i AI Code Assurance inkluderer:

• Projekt Tags: Udviklere kan tagge projekter, der indeholder AI-genereret kode, hvilket udløser automatiske scanninger via Sonar AI Code Assurance-workflowet.
• Håndhævelse af kvalitetsporte: Denne funktion sikrer, at kun kode, der passerer strenge kvalitetstjek, fremmes til produktion, hvilket reducerer risikoen for at introducere sårbarheder.
• AI Code Assurance-godkendelse: Projekter, der passerer disse strenge kvalitetsporte, modtager et særligt emblem, der signalerer, at de er blevet grundigt undersøgt for sikkerheds- og ydeevnestandarder.

Med AI Code Assurance kan organisationer stole på, at al kode – uanset om den er skrevet af mennesker eller maskiner – er blevet grundigt analyseret for kvalitet og sikkerhed, hvilket afhjælper bekymringer om AI-genereret kode.

AI CodeFix: Strømlining af problemløsning

I hurtige softwareudviklingsmiljøer er evnen til hurtigt at identificere og løse kodeproblemer afgørende. AI CodeFix tager Sonars eksisterende kodeanalysefunktioner til næste niveau ved at bruge AI til at foreslå og automatisk udarbejde rettelser til opdagede problemer. Dette giver udviklere mulighed for at fokusere på mere komplekse opgaver og samtidig bevare produktiviteten.

Nøglefunktioner i AI CodeFix inkluderer:

• Øjeblikkelige koderettelser: Med et klik på en knap kan udviklere automatisk generere rettelsesforslag baseret på Sonars store database med koderegler og bedste praksis.
• Kontekstuel forståelse: Udnyttelse store sprogmodeller (LLM'er), AI CodeFix forstår den specifikke kontekst af koden og viser relevante løsninger.
• Sømløs IDE-integration: Ved at bruge SonarLints tilsluttede tilstand kan udviklere løse problemer direkte i deres IDE, hvilket sikrer minimal afbrydelse af deres arbejdsgang.
• Kontinuerlig læring: Feedback-sløjfer gør det muligt for Sonars AI løbende at forbedre sine forslag og tilpasse sig individuelle udvikleres og projekters specifikke behov.
• Multisprogstøtte: Understøtter store programmeringssprog, herunder Java, Python, JavaScript, C# og C++, hvilket gør det alsidigt til en lang række udviklingsmiljøer.

Ved at integrere AI CodeFix i deres udviklingsworkflow kan teams reducere tid brugt på manuel fejlfinding og forbedre den overordnede kodekvalitet uden at ofre hastigheden.

Håndtering af ansvarlighedskrisen i AI-genereret kode

Som Sonar CEO Tariq Shaukat fremhæver, har den hurtige indførelse af AI-værktøjer i kodning introduceret nye udfordringer for udviklere. "Udviklere føler sig adskilt fra kode genereret af AI-assistenter, hvilket skaber huller i ansvarlighed og test," siger Shaukat. Sonars nye værktøjer er designet til at lukke disse huller, hvilket giver udviklere mulighed for at tage ejerskab af både AI-genereret og menneskeskreven kode.

Fabrice Bellingard, Sonars VP of Product, gentog denne følelse: "AI kan ikke erstatte menneskelig kritisk tænkning eller revision fuldstændigt. Men ved at udnytte AI Code Assurance og AI CodeFix kan udviklere genvinde tilliden til deres kodekvalitet, uanset hvem - eller hvad - der har skrevet den."

Fremtiden for AI og ren kode

Sonars nye værktøjer markerer et vigtigt skridt i retning af at integrere AI-genereret kode i daglige udviklingsprocesser uden at gå på kompromis med kvalitet eller sikkerhed. Efterhånden som generative AI-værktøjer bliver mere almindelige, vil opretholdelse af koderenshed være nøglen til at reducere teknisk gæld, forbedre softwareydelsen og sikre langsigtet vedligeholdelse.

Ved at kombinere automatiseret kodescanning, øjeblikkelig problemløsning og problemfri integration i eksisterende arbejdsgange sætter AI Code Assurance og AI CodeFix en ny standard for AI-assisteret softwareudvikling. Disse innovationer gør det muligt for organisationer at maksimere fordelene ved AI-kodningsværktøjer, mens de mindsker risiciene.