AIコーディングアシスタント

GitHub Copilot、Amazon Q、Google Code AssistなどのAIコーディングアシスタントをSonarと組み合わせることで、開発者の生産性を向上させ、安全で安定したコードを確保する方法をご覧ください。

開発者がGitHub CopilotのようなAIツールにコード生成を依存するようになるにつれ、AI生成コードの品質確保が重要になります。コードレビューや自動テストといったベストプラクティスの導入で解決可能です。

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生成AI（GenAI）と大規模言語モデル（LLM）は生産性を高め、ソフトウェア開発を変革しています。Google Gemini Code Assistのようなツールは、IDE内でのコード提案、自動補完、デバッグ機能を提供し、コーディングを効率化します。

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Amazon Qは、高度な推論と多段階計画を用いてコードを生成・テスト・デバッグする機能を備え、IDEにシームレスに統合されることで、主要なAIアシスタントとして際立っています。さらに、企業データ統合機能も提供します。

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Sonar + AIコーディングアシスタント：最強の組み合わせ。

DevOpsパイプライン内でAIコーディングの問題を解決し、開発サイクルを加速させ、市場投入までの時間を短縮します。

ビルドやテストの前に、AI生成コードが高水準を満たしていることを保証し、デバッグや手戻りの時間を削減します。

Sonarを使用したコードレビューで問題を排除し、生成AIコードベースへの信頼を構築します。

AIコードの検証を効率化し、ガイド付き学習を提供するツールにより、Sonarはより高い職務満足度をもたらします。

"ソナーは、優れたプログラミング慣行のルールをレビューし確立することで、開発チームがAI支援コードと人間が開発したコードの両方を自信を持って本番環境に適した状態に仕上げ、より良いコードを実現するのを支援します。"

Dario Flores, Technical Quality Specialist