Sonar 推出 AI 代码保证和 AI CodeFix：提高 AI 生成代码的安全性和生产力

在人工智能辅助软件开发飞速发展的世界中，确保 AI生成的代码 比以往任何时候都更加重要。 声纳是 Clean Code 解决方案领域的全球领导者，推出了两款新工具——AI Code Assurance 和 AI CodeFix，旨在帮助组织安全地利用 AI 编码助手的强大功能。这些解决方案旨在通过提供自动化工具来检测、修复和改进熟悉工作流程中的代码质量，从而增强开发人员的体验。

对 AI 代码质量保证的需求日益增长

随着人工智能工具 GitHub 副驾驶 与 OpenAI的模型越来越融入软件开发工作流程，开发人员正在享受生产力提高和开发周期加快带来的好处。 根据Gartner的说法据估计，到 75 年，2028% 的企业软件工程师将使用 AI 代码助手。然而，这种增长也带来了风险：AI 生成的代码与人类编写的代码一样，可能包含错误， 安全漏洞以及效率低下。这种低质量代码的隐性成本是惊人的，已经导致超过 全球损失1万亿美元.

Sonar 的 AI Code Assurance 和 AI CodeFix 旨在解决这些问题，让开发人员有信心采用 AI 工具，同时保持其代码库的质量、安全性和可维护性。

AI 代码保证：增强 AI 生成的代码

AI 代码保证功能提供了一种创新方法，可确保 AI 生成的代码和人工编写的代码均符合高质量和安全标准。该工具集成在 SonarQube 和 SonarCloud 中，可自动扫描代码中的问题，确保利用 AI 工具生成代码的项目符合严格的安全协议。

AI 代码保证的一些关键功能包括：

• 项目标签：开发人员可以标记包含 AI 生成代码的项目，并通过 Sonar AI Code Assurance 工作流程触发自动扫描。
• 质量门执行：此功能可确保只有通过严格质量检查的代码才能投入生产，从而降低引入漏洞的风险。
• AI 代码保证批准：通过这些严格的质量门槛的项目将获得一个特殊徽章，表明它们已经通过了安全性和性能标准的彻底审查。

借助 AI 代码保证，组织可以相信所有代码（无论是由人还是机器编写）都经过了严格的质量和安全性分析，从而减轻了对 AI 生成的代码的担忧。

AI CodeFix：简化问题解决流程

在快节奏的软件开发环境中，快速识别和解决代码问题的能力至关重要。AI CodeFix 通过使用 AI 为检测到的问题提出建议并自动起草修复方案，将 Sonar 现有的代码分析功能提升到了一个新的水平。这使开发人员能够专注于更复杂的任务，同时保持生产力。

AI CodeFix 的主要功能包括：

• 即时代码修复：只需单击按钮，开发人员就可以根据 Sonar 庞大的代码规则和最佳实践数据库自动生成修复建议。
• 上下文理解：利用 大型语言模型 （法学硕士），AI CodeFix 了解代码的具体上下文并提出相关的解决方案。
• 无缝 IDE 集成：使用 SonarLint 的连接模式，开发人员可以直接在其 IDE 中修复问题，从而确保对其工作流程的干扰最小。
• 不断学习：反馈循环使 Sonar 的 AI 能够不断改进其建议，适应各个开发人员和项目的特定需求。
• 多语言支持：支持主要的编程语言，包括 Java、Python、JavaScript、C# 和 C++，使其适用于广泛的开发环境。

通过将 AI CodeFix 集成到开发工作流程中，团队可以减少手动调试所花费的时间并在不牺牲速度的情况下提高整体代码质量。

解决人工智能生成代码的问责危机

Sonar 首席执行官 塔里克·肖卡特 亮点是，人工智能工具在编码中的快速应用给开发人员带来了新的挑战。 Shaukat 表示：“开发人员感觉与 AI 助手生成的代码脱节，这导致问责和测试方面存在差距。”Sonar 的新工具旨在弥补这些差距，使开发人员能够掌控 AI 生成的代码和人工编写的代码。

法布里斯·贝林加德Sonar 产品副总裁也表达了同样的看法： “AI 无法完全取代人类的批判性思维或审查。但是，通过利用 AI Code Assurance 和 AI CodeFix，开发人员可以重拾对代码质量的信心，无论代码由谁编写或由什么编写。”

人工智能和清洁代码的未来

Sonar 的新工具标志着我们在将 AI 生成的代码集成到日常开发流程中且不影响质量或安全性方面迈出了重要一步。随着生成式 AI 工具变得越来越普遍，保持代码整洁将成为减少技术债务、提高软件性能和确保长期可维护性的关键。

通过结合自动代码扫描、即时问题修复和无缝集成到现有工作流程，AI Code Assurance 和 AI CodeFix 为 AI 辅助软件开发树立了新标准。这些创新使组织能够最大限度地发挥 AI 编码工具的优势，同时降低风险。