Was ist KI-Code-Überprüfung?

Bei der KI-Code-Überprüfung werden Tools und Techniken der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um die Überprüfung von Code auf Qualität, Stil und Funktionalität zu unterstützen. Der automatisierte Prozess verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um Unstimmigkeiten in Bezug auf Codierungsstandards zu identifizieren und Sicherheitsprobleme und Schwachstellen zu erkennen.

KI-Tools zur Code-Überprüfung liefern oft Vorschläge oder sogar automatisierte Fixes, was Entwicklern hilft, Zeit zu sparen und die Codequalität zu verbessern. Sie können in integrierte Entwicklungsumgebungen (Integrated Development Environments, IDEs) und Versionskontrollsysteme eingebettet werden, um kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (Continuous Integration/Continuos Delivery, CD/CI) zu erleichtern.

Die Code-Überprüfungen sind ein wesentlicher Bestandteil des Softwareentwicklungsprozesses.rR Entwickler in einem Software-Engineering-Team überprüfen gegenseitig ihre Arbeit und machen Verbesserungsvorschläge hinsichtlich Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes. Dies trägt zur Steigerung der Codequalität bei und fördert eine Kultur der Zusammenarbeit und kontinuierlichen Verbesserung.

Generative KI kann die Mechanik traditioneller Code-Überprüfungen automatisieren und verbessern. Sie kann riesige Codemengen und ständige Ströme von Pull Requests (PRs) schnell bewältigen und dabei subtile Fehler aufzeigen, die menschliche Prüfer übersehen könnten. Entwickler können mehr Zeit und Mühe darauf verwenden, Probleme zu beheben, anstatt Fehler zu finden.

Die meisten KI-Code-Überprüfungssysteme werden von großen Sprachmodellen (LLMs) betrieben, die auf Quellcode trainiert sind. Sie helfen dabei, manuelle Überprüfungen in automatisierte Workflow umzuwandeln.

Der KI-Code-Überprüfungsprozess umfasst in der Regel diese Schritte:

• Trainingsmodelle

• Verständnis der Semantik

• Codeanalyse

• Generieren von Vorschlägen

• Anpassung an das Nutzerfeedback

LLMs werden auf umfangreichen Codebasen trainiert, die in verschiedenen Programmiersprachen geschrieben sind. Diese Modelle lernen, Muster im Code zu erkennen, die auf Probleme oder Ineffizienzen hinweisen könnten. Durch den Trainingsprozess werden die Modelle mit der Fähigkeit ausgestattet, zwischen guten und schlechten Programmierpraktiken zu unterscheiden, sodass sie diese in neuem Code erkennen können.

Generative KI-Modelle nutzen auch Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um verschiedene Codeelemente wie Funktionsdefinitionen, Inline-Kommentare und Variablennamen zu analysieren und die Beziehungen zwischen ihnen zu ermitteln, um so die Absicht des Codes zu erfassen. Dies ermöglicht es LLMs, über die Syntax hinauszugehen, die Bedeutung komplexer Codeänderungen und Abhängigkeiten zu verstehen, um differenziertere Probleme zu identifizieren und vorgeschlagene Fixes zu erstellen, die wahrscheinlich mit dem erwarteten Verhalten oder Zweck des Codes übereinstimmen.

KI-gestützte Code-Überprüfungen können Teil kontinuierlicher Integrationspipelines sein, wobei Webhooks so eingerichtet sind, dass sie den Prozess automatisch auslösen, wenn ein Entwickler seine Codeänderungen festschreibt, einen neuen Pull-Request erstellt oder einen bestehenden Pull-Request aktualisiert. KI-Code-Überprüfungstools untersuchen dann den Unterschied (Codeänderungen werden hervorgehoben – ähnlich wie die Funktion „Änderungen verfolgen“ in Microsoft Word oder der Suggesting-Modus in Google Docs) und den umgebenden Code. Einige Tools bieten IDE-Erweiterungen oder Plugins für die Echtzeitanalyse während des Programmierens, damit die Entwickler in ihrer Arbeit nicht unterbrochen werden.

Viele KI-gestützte Code-Überprüfungsplattformen führen zunächst eine statische Codeanalyse durch. Dies beinhaltet das Ausführen von Linter, die Formatierungs- und Stylingfehler erkennen, oder von automatisierten Scannern, die Repositorys auf potenzielle Bugs, Code-Smells und Sicherheitsprobleme überprüfen. Tools zur statischen Codeanalyse stützen sich bei ihren Prüfungen oft auf vordefinierte Regeln und ihre Ergebnisse bilden eine Grundlage für die Überprüfung von KI-Code.

Nach der Analyse identifizieren KI-Code-Überprüfungstools Probleme und erstellen Empfehlungen für Fixes und Verbesserungen. Sie liefern in der Regel Begründungen für ihre Vorschläge.

LLMs verfügen oft über Mechanismen zur Anpassung und Verbesserung auf der Grundlage von Benutzerfeedback. Entwickler können KI-generierte Empfehlungen genehmigen oder ablehnen, was Modellen hilft, ihr Verständnis zu verfeinern und ihre Ausgabe im Laufe der Zeit zu verbessern.

KI-gestützte Code-Überprüfungen bieten folgende Vorteile für ein Unternehmen und dessen Entwicklungsteam:

• Bessere Fehlererkennung

• Konsistenz

• Effizienz

• Höhere Entwicklerproduktivität

KI-gestützte Code-Überprüfungstools sind äußerst effektiv bei der Erkennung subtiler Fehler, die bei manuellen Überprüfungen übersehen werden könnten. Und da einige Systeme Probleme in Echtzeit aufspüren, wird die Fehlererkennung zu einer proaktiven statt zu einer reaktiven Maßnahme.

Lange Warteschlangen bei PR-Überprüfungen, schnelle Releases und die Navigation durch große Codebasen können zu Ermüdung bei den Entwicklern führen, was wiederum inkonsistente Überprüfungen zur Folge haben kann. KI kann Code unabhängig vom Volumen analysieren und dabei helfen, einen konsistenten Codierungsstil, Standards und Best Practices im gesamten Repository umzusetzen.

KI-gestützte Code-Überprüfungen tragen zur Verkürzung der Entwicklungszyklen bei. Eine stundenlange Fehlersuche für einen menschlichen Prüfer kann bei KI-gesteuerten Tools nur wenige Minuten dauern, was wiederum zu schnelleren Rückkopplungsschleifen führen kann und dazu, dass mehr Zeit für die Behebung als für die Erkennung von Problemen aufgewendet wird. Dieser „Shift Left“-Ansatz erkennt Probleme, bevor ein Pull Request erfolgt, reduziert Überarbeitungen und verhindert kostspielige Vorfälle, die in die Produktion übergehen.

Durch die Automatisierung wiederkehrender Prüfungen mithilfe von KI-Tools können sich Entwickler auf die Lösung komplexerer Aufgaben konzentrieren. Diese Tools ermöglichen es menschlichen Prüfern, sich auf Architektur, Design, Edge-Cases und Sicherheitsüberlegungen zu konzentrieren, anstatt sich mit syntaktischen Problemen zu befassen.

Hier sind einige Herausforderungen, denen Softwareentwicklungsteams bei der Integration von KI in den Code-Überprüfungsprozess begegnen könnten:

• Falsch-positive und -negative Ergebnisse

• Einschränkungen beim Verständnis des Kontexts

• Übermäßige Abhängigkeit

KI-Code-Überprüfungssysteme können falsch-positive Ergebnisse liefern, bei denen Code fälschlicherweise als problematisch markiert wird, oder falsch-negative Ergebnisse, bei denen tatsächliche Mängel übersehen werden. Diese Ungenauigkeiten können den Prozess der Code-Überprüfung erschweren und dazu führen, dass Zeit für unnötige Korrekturen oder nicht behobene Probleme verschwendet wird, die zu einer erhöhten technischen Schuld beitragen.

Durch die Bereitstellung benutzerdefinierter Regeln, die akzeptierte Muster definieren, können Fehlalarme vermieden werden. Tests, einschließlich Unit-Tests, statischer Anwendungssicherheitstests und dynamischer Anwendungssicherheitstests, bleiben bei der Erkennung übersehener Fehler entscheidend.

Entwickler müssen die Ausgaben von KI-Code-Überprüfungen als Vorschläge betrachten, die noch einer menschlichen Überprüfung bedürfen. Die Teams müssen außerdem die Leistung dieser Tools überwachen und gegebenenfalls eine Nachschulung in Erwägung ziehen, wenn diese weiterhin hohe Falsch-Positiv- und Falsch-Negativraten verursachen.

KI-Tools haben oft Schwierigkeiten mit dem spezifischen Kontext eines Projekts, einschließlich der Feinheiten von APIs und Frameworks, komplexer Geschäftslogik, domänenspezifischer Szenarien, Edge und der Gesamtarchitektur. Dieses mangelnde kontextuelle Verständnis kann zu unzureichender Validierung der Codequalität und verpassten Optimierungsmöglichkeiten führen.

Das Feinabstimmen des eigenen Unternehmenscodes kann helfen, das Kontextbewusstsein und das domänenspezifische Denken zu verbessern. Teams können auch die Nutzung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder dem Model Context Protocol (MCP) für KI-Agenten in Betracht ziehen. RAG und MCP ermöglichen es Modellen, sich mit relevanten Dateien und aktuellen Ressourcen – wie API und technischen Dokumentationen, Geschäftslogikspezifikationen, sicheren Codierungsstandards sowie Softwarearchitekturdiagrammen und Flussdiagrammen – zu verbinden und darauf zuzugreifen, wodurch zusätzlicher Kontext für KI-Code-Überprüfungen vorhanden sein kann.

Es besteht die Gefahr, dass Entwickler bei der Optimierung von Code-Überprüfungsprozessen zu abhängig von KI-Tools werden, was dazu führen kann, dass Fachwissen und kritisches Denken an Bedeutung verlieren. Diese Abhängigkeit kann zu unkontrollierten technischen Schulden führen, da Entwickler tieferliegende Probleme übersehen, die eine menschliche Überwachung erfordern.

Eine Möglichkeit, diese Herausforderung zu überwinden, besteht darin, klare Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI bei Code-Überprüfungen einzuführen. Unternehmen müssen Grenzen festlegen, um Missbrauch zu verhindern, und ein Gleichgewicht zwischen Ethik und Geschwindigkeit finden. Teams müssen außerdem bedenken, dass der Mensch bei Code-Überprüfungen immer noch der wichtigste Faktor ist und KI den Prozess lediglich unterstützt.

KI-gestützte Code-Überprüfungen können den Softwareentwicklungsprozess erheblich verbessern, indem sie Teams dabei helfen, eine hohe Codequalität und Effizienz aufrechtzuerhalten. Hier sind einige allgemeine Schritte zur effektiven Integration KI-gestützter Tools in den Code-Überprüfungsworkflow eines Unternehmens:

1. Auswahl des richtigen KI-Code-Überprüfungstools: Wählen Sie zunächst ein KI-Code-Überprüfungstool aus, das den Bedürfnissen des Unternehmens entspricht. Viele der beliebten Optionen bieten verschiedene Funktionen, darunter die Unterstützung für mehrere Programmiersprachen und die Integration in bestehende Workflows. Unternehmen müssen nach Tools suchen, die Metriken zur Bewertung der Codequalität bereitstellen, beispielsweise die Komplexität des Codes, die Anzahl der Duplikate und die Einhaltung von Codierungsstandards. Mit diesen Metriken können Unternehmen Benchmarks für ihren Code-Überprüfungsprozess festlegen.
    

2. Einrichtung von Onboarding und Konfiguration: Sobald Sie sich für ein Tool entschieden haben, ist der nächste Schritt das Onboarding des Teams. Dies erfordert eine klare Dokumentation und Schulungen, um alle mit den Funktionen und Möglichkeiten des Tools vertraut zu machen. Unternehmen müssen die Tools so konfigurieren, dass sie mit den Codierungsstandards und den spezifischen Projektanforderungen übereinstimmen, wozu auch die Einrichtung von benutzerdefinierten Regeln oder Schwellenwerten für bestimmte Metriken gehören kann.
    

3. Einbindung von KI in den Prüfungsprozess: Der nächste Schritt ist die Integration des KI-Tools in den bestehenden Prozess der Codeprüfung. Die KI kommentiert auf der Grundlage ihrer Analyse spezifisch die Überprüfung, wobei potenzielle Probleme aufgezeigt und Verbesserungen vorgeschlagen werden. Dieser Prozess rationalisiert nicht nur den Überprüfungsprozess, sondern ermöglicht es den Entwicklern auch, im Laufe der Zeit aus dem Feedback zu lernen.
    

4. Verwendung von Metriken, um Verbesserungen zu erreichen: Unternehmen können die Informationen aus der KI-Code-Überprüfung nutzen, um die Leistung eines Teams zu verfolgen. Durch die Beobachtung von Trends bei der Codequalität über einen längeren Zeitraum können Entwicklungsteams auf Bereiche mit Verbesserungsbedarf hinweisen. Darüber hinaus können die Teams diese Erkenntnisse bei Teambesprechungen nutzen und Ideen entwickeln, wie sie wiederkehrende Probleme angehen und die Codierungsverfahren verbessern können.
    

5. Abwägen von KI und menschlichen Erkenntnissen: KI-gestützte Tools für die Code-Überprüfung können den Prozess erheblich verbessern. Dabei ist es jedoch wichtig, ein Gleichgewicht zwischen automatisiertem Feedback und menschlichen Erkenntnissen herzustellen. Unternehmen müssen ihre Teammitglieder zur Überprüfung des von der KI generierten Feedbacks und Einbringung ihrer eigenen Perspektiven anregen. Dieser kollaborative Ansatz kann den Überprüfungsprozess stärken und außerdem eine Kultur des Lernens und der kontinuierlichen Verbesserung seitens der Teammitglieder fördern.

Es gibt zahlreiche Optionen für KI-gestützte Code-Überprüfungstools. Hier sind einige beliebte Optionen:

• Claude Code

• Codacy

• CodeRabbit

• Cursor

• GitHub Copilot

• IBM Bob

Claude Code von Anthropic verfügt über eine Code-Überprüfungsfunktion, die eine Flotte von KI-Agenten für automatisierte PR-Überprüfungen entsendet. Die Agenten arbeiten parallel, um nach Fehlern zu suchen, sie zu prüfen, falsch-positive Ergebnisse herauszufiltern und sie nach Schweregrad zu ordnen. Die Prüfungen konzentrieren sich auf Korrektheit, können aber durch das Hinzufügen von Richtliniendateien zu Repositorys erweitert werden.

Die Codacy-Plattform bietet eine hybride Code-Überprüfungsengine, die deterministische Codeanalyse mit kontextsensitivem KI-Schlussfolgerungen verbindet, um Lücken in der Geschäftslogik, doppelten Code, überkomplexe Funktionen und Sicherheitslücken zu erkennen. Sie unterstützt benutzerdefinierte Anweisungen und die Jira-Integration für zusätzlichen Kontext. Der KI-Reviewer von Codacy ist derzeit nur auf GitHub verfügbar.

Diese KI-Plattform orchestriert ein ganzes System für Code-Überprüfungen:

• Eine Sandbox-Ausführungsumgebung, bestehend aus dem geklonten Repository eines Unternehmens, einer grafischen Darstellung von Codeabhängigkeiten, Linter und Sicherheitsscannern für isolierte, multidimensionale Codeanalysen

• Kontextanreicherung durch MCP-Server, verknüpfte Probleme in Projektmanagementsystemen und eine Wissensdatenbank der Überprüfungs- sowie Codierungsrichtlinien eines Unternehmens

• KI-Agenten für Überprüfungen, Verifizierung, Chat und Prüfungen vor der Zusammenführung

CodeRabbit klassifiziert seine Erkenntnisse entweder als potenzielles Problem, als Vorschlag zur Code-Refaktorierung oder als eine kleinere Formatierungs- oder Stilverbesserung. Es weist seinen Ergebnissen auch unterschiedliche Schweregrade zu.

CodeRabbit unterstützt Programmiersprachen wie C++, Java, JavaScript, Python, Ruby und TypeScript.

Der Bugbot-Agent von Cursor überprüft automatisch Pull Requests und schlägt Fixes vor. Teams können Codierungsstandards und benutzerdefinierte Regeln definieren und projektspezifische Richtlinien festlegen. Bugbot lässt sich sowohl in GitHub als auch in GitLab integrieren.

Die Copilot-Code-Überprüfungsfunktion führt PR-Überprüfungen durch und schlägt Korrekturen vor. Teams können Überprüfungen durch benutzerdefinierte Anweisungen anpassen, die als eine oder mehrere Dateien in ihren Repositorys gespeichert werden. Diese Anweisungen enthalten Aussagen in natürlicher Sprache und andere Informationen, die Copilot bei der Überprüfung des Codes berücksichtigen muss. Die Code-Überprüfung mit Copilot wird im gesamten GitHub-Ökosystem sowie in den IDEs VS Code und JetBrains unterstützt.

IBM Bob ist ein KI-gestützter Entwicklungspartner, der bestehende Workflows ergänzt und Entwickler dabei unterstützt, über Code nachzudenken und Entscheidungen zu treffen. Bob bietet eine Code-Überprüfungsfunktion, die Codeänderungen analysiert, die Problemabdeckung validiert und potenzielle Probleme markiert, bevor Entwickler ihre Arbeit abschließen.

Code-Überprüfungen können per Chat-Befehl oder in einem speziellen Überprüfungspanel konfiguriert und initiiert werden. Das Panel bietet eine visuelle Schnittstelle mit zwei Überprüfungsmodi: einem Branch-Vergleichsmodus, um Codeänderungen mit einem beliebigen Branch zu vergleichen, und einem Issue-Coverage-Modus, um lokale Änderungen mit einem bestimmten GitHub-Problem zu validieren. Bob kann zwar mit GitHub und GitLab für Branch-Vergleiche arbeiten, aber die Überprüfung der Problemabdeckung wird derzeit nur auf GitHub unterstützt.