AI 코딩 어시스턴트

GitHub Copilot, Amazon Q, Google Code Assist와 같은 AI 코딩 어시스턴트를 Sonar와 결합하면 개발자의 생산성을 높이고 안전하고 안정적인 코드를 보장할 수 있는 방법을 알아보세요.

개발자들이 코드 생성을 위해 GitHub Copilot과 같은 AI 도구에 점점 더 의존함에 따라, AI가 생성한 코드의 품질을 보장하는 것이 중요해졌습니다. 코드 검토 및 자동화된 테스트와 같은 모범 사례를 구현하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.

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생성형 AI(GenAI)와 대규모 언어 모델(LLM)은 생산성을 향상시켜 소프트웨어 개발을 변화시키고 있습니다. Google Gemini Code Assist와 같은 도구는 IDE 내에서 코드 제안, 자동 완성 및 디버깅을 제공하여 코딩을 간소화합니다.

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Amazon Q는 IDE에 원활하게 통합되어 고급 추론 및 다단계 계획으로 코드를 생성, 테스트 및 디버깅하는 동시에 기업 데이터 통합을 제공하는 선도적인 AI 어시스턴트로 두각을 나타냅니다.

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Sonar + AI 코딩 어시스턴트: 성공적인 조합.

DevOps 파이프라인에서 AI 코딩 문제를 해결하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축하세요.

빌드 및 테스트 전에 AI 생성 코드가 높은 기준을 충족하도록 보장하여 디버깅 및 재작업 시간을 단축합니다.

Sonar를 사용하여 코드 리뷰를 수행하여 문제를 제거함으로써 생성형 AI 코드베이스에 대한 신뢰를 구축하십시오.

AI 코드 검증을 간소화하고 안내형 학습을 제공하는 도구로 Sonar는 더 큰 직업 만족도로 이어집니다.

"소나는 개발 팀이 AI 지원 코드와 사람이 개발한 코드 모두를 생산 환경에 적합하도록 자신 있게 만들 수 있도록 지원합니다. 이를 위해 우수한 프로그래밍 관행의 규칙을 검토하고 수립하여 더 나은 코드를 달성합니다."

Dario Flores, Technical Quality Specialist