全球超过700万开发者信赖
AI生成代码的风险
AI编码工具正使代码生成量呈指数级增长。这些代码将更难管理，并挤占负责代码质量的开发者审核带宽。二者之间的差距正是工程生产力悖论。
生产力悖论
AI加速了编码速度，但工程师验证代码的时间有限。这种差距限制了生产力并增加了风险。
对AI代码的信任缺失
开发者常担忧AI生成代码的稳定性与安全性，尤其面对复杂或陌生的代码时。
隐蔽的安全漏洞
AI模型可能引入微妙的安全隐患或难以检测的错误，使组织面临风险。
标准不一致
确保AI生成代码始终遵循团队编码规范与最佳实践是重大挑战。
借助SonarQube实现AI编码的安全验证
SonarQube助力开发团队推动AI赋能开发，为每行代码注入信任，确保AI应用受控且满足组织的代码质量需求。
大规模审查AI生成代码
赋能开发者审查AI生成代码，同时保障其处理其他工作的带宽，守护组织的长期安全与代码健康。
建立对AI代码的信心
让开发者对所创建或审核的AI代码质量、安全性及可维护性充满信心。
自动分析AI代码贡献
自动标记、分析并验证所有AI生成的代码，确保其符合质量标准。
“SonarQube能分析所有代码——无论来自内部开发、AI生成还是开源项目——帮助开发者全面掌控代码库，不受代码来源限制。”
451 research
安全可验证的AI编码核心能力
AI就绪质量门控
为AI生成代码设置可信质量门控，确保其在合并前达到与人工代码同等的高标准
自动扫描
在开发人员工作平台（DevOps平台）中，针对拉取请求和分支的AI代码质量、安全性和合规性提供即时反馈
实时IDE反馈
开发者可在IDE中即时获取符合团队标准的反馈，在集成和审查AI代码时同步修复问题
SAST
静态应用安全测试，可发现AI模型因训练数据而复制的关键安全漏洞（如注入缺陷）
为何选择SonarQube实现安全验证的AI编码？
AI代码的独特保障
我们是唯一能自动检测并深度分析AI生成代码的解决方案。
AI应用可视化
洞悉AI在组织中的使用方式，衡量其对代码质量与安全的影响。
无缝集成
无需额外配置，即可将您信赖的质量与安全标准同时应用于人工编写和AI生成的代码。
