AI-аналіз коду та аудит
AI-підтримкаДайте штучному інтелекту знайти помилки, яких ваша команда не помітила.
Якість коду джерела безпосередньо впливає на безпеку, ефективність та вартість підтримки системи. Традиційний огляд коду людиною є цінним, але обмежений часом та знаннями рецензента. ESKOM AI Код-огляд поєднує глибокий автоматичний аналіз з експертизою штучного інтелекту — здатний просканувати сотні тисяч рядків коду за хвилини, знаходячи вразливості, проблеми продуктивності та архітектурні, яких людський рецензент міг би не помітити, наприклад, за допомогою HybridCrew.
Як ми працюємо
Ми скануємо ваш код для виявлення уразливостей безпеки, відображених у OWASP Top 10 та інших: вади ін'єкції, пошкоджена автентифікація, витік чутливої інформації, зовнішні сутності XML, пошкоджений контроль доступу, неправильна конфігурація безпеки, міжсайтовий скриптинг, небезпечна десеріалізація та відомі уразливі залежності. Наш аналіз йде глибше, ніж автоматизовані сканери — аналіз, що використовує штучний інтелект, розуміє контекст коду, відстежуючи потоки даних від вхідних даних користувача до обробки та виводу, визначаючи уразливості, які пропускають інструменти, що використовують узгодження з шаблонами. Кожна виявлена уразливість містить конкретний уразливий код, сценарій експлуатації та перевірене виправлення.
Що Ви Отримуєте
Комплексний звіт про якість коду, що охоплює безпеку, продуктивність та підтримку. Аналіз проблематичних моделей: надмірна цикломатична складність, мертвий код, дублікація коду, неконсистентне найменування, відсутність обробки помилок та недостатнє логування. Метрики, порівняні з галузевими стандартами для вашого технологічного стека. Виявлення анти-патернів продуктивності: проблеми з N+1 запитами, відсутні індекси бази даних, зайві виділення пам'яті, синхронні операції, які повинні бути асинхронними. Оцінка архітектурного стану, включаючи оцінку якості покриття тестами — визначаючи тести з низькою вартістю, одночасно виділяючи критичні непротестовані шляхи.
Технології та інструменти
Використовуємо комбінацію інструментів статичного аналізу безпеки (SAST), платформ контролю якості коду та моделей аналізу коду, що використовують штучний інтелект. Підтримка всіх основних мов програмування — Python, JavaScript/TypeScript, Java, C#, Go, Ruby, PHP та інших. Інструменти сканування залежностей перевіряють ваші бібліотеки щодо відомих баз даних уразливостей. Правило налаштованої аналізу можна конфігурувати для стандартів кодування вашої організації. Результати надаються у форматах, сумісних з популярними інструментами розробки та конвеєрами CI/CD для безшовної інтеграції у ваш процес роботи.
Для кого це
Команди розробників, які хочуть незалежної, об'єктивної оцінки якості їх кодової бази. Організації, які готуються до сертифікації безпеки або аудиту відповідності, що вимагають доказів на рівні коду. Компанії, які успадковують кодові бази через придбання або перехід постачальника. Команди, які працюють з застарілим кодом, який накопичив технічний борг. Лідери інженерних команд, які хочуть метричної видимості стану коду по проектах. У пріоритетному списку покращень фокусується на змінах, які доставляють найбільшу вартість за інвестований інженерний годину.
Ключові особливості
- Виявлення уразливостей OWASP Top 10 з контекстним аналізом
- Квантифікація технічного боргу з пріоритетним планом виправлення
- Виявлення анти-патернів продуктивності з керівництвом оптимізації
- Метрики складності коду, відстановані до галузевих стандартів
- Оцінка якості тестового покриття — не тільки кількість, але і вартість
- Конкретні приклади виправлень для кожного виявлення — готові до реалізації
Чому ESKOM.AI?
Дайте штучному інтелекту знайти помилки, яких ваша команда не помітила.
Аналіз коду з підтримкою штучного інтелекту
Агенти штучного інтелекту сканують вихідний код на предмет уразливостей безпеки, анти-патернів, дублікації та проблем продуктивності — швидше і ширше, ніж ручний огляд.
Огляд архітектури та патернів
Не просто рядки коду — ми оцінюємо архітектуру, розділення шарів, управління залежностями та дотримання патернів проектування.
Пріоритезований звіт
Результати, класифіковані за критичністю — від блокувань безпеки до технічного боргу. Кожен із рекомендацією щодо виправлення.
Перевірка тестів та покриття
Ми оцінюємо якість існуючих тестів, покриття коду та визначаємо не протестовані області — особливо критичні бізнес-пути.
Практичні рекомендації
Не академічні зауваження, а конкретні, дієві зміни з прикладами коду. Ми допомагаємо вашій команді покращуватися, а не просто критикувати.
Пов'язані статті
Модернізація систем легасі: від монолітів до мікросервісів
Як безпечно модернізувати застарілі системи IT без порушення бізнес-активності. Стратегії міграції, мікросервісна архітектура та роль AI у процесі модернізації.
Автоматичне тестування програмного забезпечення з AI: від юніт-тестів до E2E
Тисячі автоматизованих тестів як необхідна умова продуктивного програмного забезпечення. Як AI революціонізує кожен рівень піраміди тестів: від генерації тестових випадків до інтелектуального виявлення регресії.
Перегляд коду з AI: як підвищити якість коду та прискорити розвиток
Баги, уразливості безпеки та архітектурні проблеми, виявлені на продакшені, коштують у кілька разів більше, ніж ті, що були виявлені до деплою. AI-аналіз коду перевіряє кожну зміну перед злиттям, без втоми, без пропусків.