KI-Codeprüfung

Unter KI-Codeprüfung versteht man die Verwendung von Tools und Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung bei der Überprüfung von Code auf Qualität, Stil und Funktionalität.

Der automatisierte Prozess verwendet Modelle des maschinellen Lernens (ML), um Unstimmigkeiten in Bezug auf Codierungsstandards zu identifizieren und Sicherheitsprobleme und Schwachstellen zu erkennen.

KI-Tools für die Codeprüfung liefern oft Vorschläge oder sogar automatische Korrekturen, die Entwicklern helfen, Zeit zu sparen und die Codequalität zu verbessern. Sie können in Entwicklungsumgebungen und Versionskontrollsysteme integriert werden, um die kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (Continuous Integration and Continuous Delivery, CI/CD) zu erleichtern. Beispiele für diese Tools sind GitHub Copilot, DeepCode, SonarQube und What the Diff.

Die sich ständig verändernde Geschäftswelt der Softwareentwicklung erfordert eine qualitativ hochwertige Codebasis. Daher greifen Teams zunehmend auf Open-Source-Repositories zurück, um Projekte zu beschleunigen und um Code-Änderungen effektiv zu verwalten.

KI spielt im Rahmen der Codeüberprüfung eine transformative Rolle. Das Konzept verändert die Art und Weise, wie Entwickler die Codequalität aufrechterhalten und letztlich das florierende Ökosystem der Softwareentwicklung unterstützen. Die KI-gestützte Codeprüfung ist ein innovativer Ansatz, bei dem generative KI zur Verbesserung des traditionellen Codeprüfungsprozesses eingesetzt werden kann.

KI-Systeme verfügen über die Fähigkeit, aus riesigen Mengen von Open-Source-Code zu lernen. So können sie Muster erkennen, potenzielle Fehler aufzeigen und Verbesserungen vorschlagen, was eine Kultur der Zusammenarbeit und kontinuierlichen Verbesserung fördert.

Es gibt vier Schlüsselkomponenten bei der Überprüfung von KI-Code, die alle eine entscheidende Rolle spielen.¹

• Statische Codeanalyse

• Dynamische Codeanalyse

• Regelbasierte Systeme

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und große Sprachmodelle (LLMs)

Dies ist eine Methode, die den Quellcode vor der Ausführung eines Programms analysiert. Zweck und Hauptvorteil ist die Identifizierung von Problemen oder Fehlern vor der Ausführung. Die statische Codeanalyse kann Fehler frühzeitig finden, Sicherheitsprobleme identifizieren und die Wartung verbessern, was sie zu einem wichtigen Bestandteil des Prozesses der Codeprüfung macht.

Tools für die statische Codeanalyse können den Quellcode auf der Ebene der Programmiersprache analysieren und sind daher besonders für komplexere Codebasen nützlich. Mit den richtigen Tools kann die statische Codeanalyse Tausende von Codezeilen in Sekundenschnelle durchforsten und so Unternehmen wertvolle Zeit und Ressourcen sparen. Sobald die statische Codeanalyse durchgeführt wurde, können KI-Algorithmen diese Informationen zur Empfehlung von Optimierungen oder neuen Vorgehensweisen nutzen.

Im Gegensatz zur statischen Code-Analyse dient die dynamische Code-Analyse dazu, den Code zu testen oder die Anwendung auf potenzielle Probleme oder Sicherheitslücken zu untersuchen. Der Vorteil dieser Methode ist, dass sie auf Probleme testen kann, während die Software läuft, und Probleme findet, die möglicherweise nicht erkannt werden, wenn der Code statisch ist.

Die dynamische Code-Analyse wird auch als Dynamic Application Security Testing (DSAT) bezeichnet. DSAT-Tools verfügen über ein Wörterbuch mit bekannten Schwachstellen, nach denen sie suchen können, wenn eine Anwendung ausgeführt wird. Diese Tools analysieren dann die Antworten auf die Eingaben und zeichnen alle Probleme auf. Die dynamischen Code-Analysetools können den Entwicklern Sicherheit verschaffen, indem sie Leistungsengpässe und Sicherheitslücken finden, lange bevor eine Anwendung für Kunden in Betrieb genommen wird.

Dieses Computersystem verwendet vordefinierte Regeln und bewährte Verfahren für die Codeanalyse. Der Vorteil dieser Methode besteht in der Anwendung von Logik auf Eingabedaten, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, womit sie eine Schlüsselrolle im gesamten Prozess der Codeprüfung spielt. Die Regeln stellen sicher, dass der Code den Branchenstandards entspricht und die Vorgaben des Unternehmens berücksichtigt.

Dieses regelbasierte System schafft eine einheitliche Grundlage für die Codeanalyse und kann Entwicklungsteams eine zuverlässige Quelle für ihre Arbeit bieten. Ein Tool wie linters untersucht den Code auf Syntaxfehler oder Abweichungen von einem bestimmten Codierungsstil und kann die Anwendung korrigieren, was wiederum auf eine gute Codequalität einzahlt.

NLP-Modelle, die auf großen Codedatensätzen trainiert wurden, bilden das Herzstück der KI-Codeprüfung. Diese Modelle sind für die KI-Codeprüfung von entscheidender Bedeutung, da sie Muster im Code erkennen, die auf Probleme oder Ineffizienzen hinweisen könnten. Das Ziel ist die Verbesserung der NLPs bei der Erkennung von Fehlern und die Abgabe detaillierterer Empfehlungen, wenn diese über längere Zeit eingesetzt werden.

Unabhängig davon werden LLMs wie GPT-4 zunehmen in Tools zur Codeprüfung integriert. LLMs können die Struktur und Logik von Code auf einer komplexen Ebene verstehen. Und so kann die LLM-Methode nuanciertere Anomalien und Fehler identifizieren, was zu einer gründlicheren Überprüfung des Codes beiträgt.

watsonx Code Assistant : Die watsonx Code Assistant-Lösung nutzt generative KI, um die Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die Prinzipien von Vertrauen und Sicherheit zu wahren. Mit watsonx Code Assistant können Entwickler Fehler reduzieren, die Lernkurve minimieren und durch Codegenerierung, Codeabgleich und Codemodernisierung hochwertigen Code erstellen.

Codacy: Codacy bietet automatisierte Codeprüfungen, die Sprachen wie JavaScript und Python unterstützen und Entwicklern bei der Wahrung der Codequalität in ihren Projekten helfen. Der Einführungsprozess ist so konzipiert, dass er sich nahtlos in die Software-Workflows einfügt und Teams die frühzeitige Erkennung von Problemen ermöglicht.

DeepCode: DeepCode nutzt KI, um Code in Echtzeit zu analysieren und so umsetzbare Erkenntnisse für Open-Source-Projekte zu liefern. Dieses Tool verbessert die Erfahrung für neue Entwickler, indem es häufige Fallstricke aufzeigt und Best Practices für die Softwareentwicklung fördert.

Bito AI: Bito AI ist darauf ausgelegt, mit seiner intuitiven Benutzeroberfläche und KI-gestützten Codeprüfungen das Onboarding von Softwareentwicklungsteams zu vereinfachen. Es kann sofortiges Feedback und umsetzbare Empfehlungen liefern und neuen Teammitgliedern helfen, sich schnell an die Codierungsstandards und Best Practices des Unternehmens anzupassen.

PullRequest: PullRequest bietet sowohl KI-gestützte Einblicke als auch menschliches Fachwissen und erleichtert so einen reibungslosen Onboarding-Prozess für Softwareentwicklungsteams. Die Plattform fördert die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch, damit neuere Entwickler von erfahrenen Prüfern lernen können.

Coderabbit: Coderabbit ist eine KI-Plattform zur Codeüberprüfung, die KI-Tools zur Analyse und für klares Feedback einsetzt. Sie liefert menschenähnliche Bewertungen und ist anpassbar, da sie mit allen Programmiersprachen funktioniert.

Eine KI-gestützte Codeprüfung kann für ein Unternehmen und sein Entwicklungsteam viele verschiedene Vorteile bieten, darunter:

• Effizienz
• Konsistenz
• Fehlererkennung
• Verbessertes Lernen

Einer der Hauptvorteile der KI-Codeprüfung ist die Effizienz. Eine herkömmliche Codeprüfung kann einige Zeit in Anspruch nehmen und viele Ressourcen binden. Mit einer automatisierten Codeprüfung, wie der KI, kann der Prozess in Sekundenschnelle erledigt werden. Jede der oben beschriebenen Methoden der KI-Codeprüfung ist ein wichtiger Bestandteil des umfassenden Anwendungsentwicklungsprozesses.

Ein Beispiel für diesen Vorteil ist der IBM watsonx Code Assistant for Z. Dieses Produkt mit Unterstützung durch generative KI wurde entwickelt, um den Lebenszyklus von Mainframe-Anwendungen zu beschleunigen und die Modernisierung zu vereinfachen, wodurch sie effizienter und kostengünstiger werden. Entwickler können ausgewählte Elemente automatisch refaktorieren, Code optimieren und mit der Transformation von COBOL zu Java modernisieren.²

Die Mitglieder in Teams für Codeprüfung können durch äußere Einflüsse wie Müdigkeit oder Voreingenommenheit beeinträchtigt werden, was zu uneinheitlichen Prüfungen führen kann. KI kann Code genau und einheitlich analysieren, und zwar unabhängig von der Menge oder Komplexität, was ein wesentlicher Vorteil der KI-Codeprüfung ist. Die Codeprüfung ist ein zeitaufwändiger Prozess, der von fortschrittlichen Technologien wie generativen KI-Tools profitieren kann, sofern sie richtig eingesetzt werden.

Ein Beispiel für Konsistenz ist das Granite-Modell von IBM, das auf einer großen Codebasis aus 115 Programmiersprachen und 1,63 Billionen Token trainiert wurde. Die KI-Methode zur Codeüberprüfung ist einfach und wurde an verschiedenen Datensätzen trainiert. Darüber hinaus durchlaufen die beim Training verwendeten Granite-Modelle einen speziellen Governance-, Risiko- und Compliance-Überprüfungsprozess (GRC).

Da KI-gestützte Tools zur Codeprüfung auf Technologie basieren, sind sie äußerst effektiv bei der Erkennung von tiefgreifenden Fehlern in Echtzeit, die bei einer manuellen Überprüfung oft übersehen werden (z.B. Code Smells). Manchmal werden sie übersehen, weil sie subtil sind oder nur unter bestimmten Bedingungen auftreten, wenn sie nicht durch bestimmte Verfahren der Codeprüfung laufen.

Ein Beispiel: IBM Research hat seine Plattform IBM AIOps Insights verbessert, um die Geschwindigkeit zu erhöhen, mit der IT-Experten eine Lösung für ein IT-Problem finden. Durch die Leistungsfähigkeit von LLMs und generativer KI kann AIOps Insights in der IT-Umgebung eines Kunden Daten sammeln und Korrelationen in diesen Daten finden, um mögliche Probleme zu identifizieren.

Ein Vorteil der KI-Codeprüfung besteht darin, dass sie eine wertvolle Lernmöglichkeit für Entwickler sein kann, die ihre Programmierfähigkeiten langfristig verbessern wollen. Ein großer Vorteil der KI ist, dass sie den Entwicklern viel Feedback und Empfehlungen an die Hand gibt, die letztlich die Entwicklungsabläufe verändern und den Entwicklern bei der Erarbeitung von Qualitätscode helfen können.

Aufbauend auf dem vorherigen Beispiel kann IBM AIOps Insights die menschlichen Erkenntnisse und die KI-gestützte Codierung zusammenführen. Mit Hilfe eines intelligenten Sanierungsmoduls kann ein Entwickler die notwendigen Schritte unternehmen, um die Ursachen für eine Verlangsamung oder ein technisches Problem mit dem System zu ermitteln. Dadurch entfällt die Notwendigkeit für den Entwickler, ein eigenes Skript zur Durchführung der Sanierung zu schreiben.

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

Eine Möglichkeit, diese Herausforderungen zu meistern, besteht darin, ethische Standards für den Überprüfungsprozessen einzuführen und sicherzustellen, dass alle Entwickler diese Regeln einhalten. Unternehmen sollten Grenzen festlegen, um Missbrauch zu verhindern, und ein Gleichgewicht zwischen Ethik und Geschwindigkeit finden. Am wichtigsten ist, dass der menschliche Faktor der wesentliche bei der Codeüberprüfung bleibt und KI die Prozesse nur ergänzt.

KI-Tools haben häufig mit dem spezifischen Kontext eines Projekts zu kämpfen, einschließlich der Feinheiten von APIs und der Gesamtarchitektur. Dieser Mangel an kontextuellem Verständnis kann zu einer unzureichenden Validierung der Codequalität und zu verpassten Gelegenheiten für Optimierungen führen, die mit den Projektzielen übereinstimmen.

Bei großen Datenmengen ist es wichtig, Trainingsdatensätze zu verwenden, die vielfältig sind und alle Gruppen abbilden, die das Unternehmen ansprechen möchte. Eine weitere Möglichkeit, diese Einschränkungen zu überwinden, besteht darin, das KI-System durch automatische Überwachung und Festlegung strenger Richtlinien für die generative KI regelmäßig auf Verzerrung zu überprüfen.

Systeme zur KI-Codeprüfung können falsch-positive Ergebnisse erzeugen, indem sie Code fälschlicherweise als problematisch kennzeichnen. Ebenso können sie falsch-negative Ergebnisse hervorbringen, indem sie tatsächliche Schwachstellen übersehen. Diese Ungenauigkeiten können den Prozess der Codeprüfung erschweren und dazu führen, dass Zeit für unnötige Korrekturen oder nicht behobene Probleme verschwendet wird, die zu einer erhöhten technischen Schuld beitragen.

Eine mögliche Lösung für diese Herausforderung ist der Einsatz von ML-Algorithmen zur Überwachung großer Datenmengen und die Zeit, die man sich für das Lernen des Verhaltens einzelner Metriken nimmt. Anhand einer Bezugsgrundlage können falsche Ergebnisse reduziert werden, während die Entwickler den Schweregrad für falsch-negative Ergebnisse anpassen können. Eine weitere Möglichkeit, diese Herausforderung der KI-Codeprüfung zu meistern, besteht im erneuten Trainieren des Modells anhand desselben Datensatzes, wobei die Ausgabewerte jedoch so geändert werden, dass sie besser mit den früheren Ergebnissen übereinstimmen.

Der Einstieg in die KI-Codeprüfung kann den Softwareentwicklungsprozess erheblich verbessern, indem er den Teams zu einer hohen Codequalität und Effizienz verhilft. Es gibt ein paar allgemeine Schritte, um KI-gesteuerte Tools effektiv in den Workflow einer Codeprüfung im Unternehmen zu integrieren³

1. Auswahl des richtigen KI-Codeprüfungstools: Wählen Sie zunächst ein Tool für die KI-Codeprüfung, das den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht. Viele der beliebten Optionen bieten verschiedene Funktionen, darunter die Unterstützung für mehrere Programmiersprachen und die Integration in bestehende Workflows. Unternehmen sollten 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 Entwicklungsprozess 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 generiert auf der Grundlage ihrer Analyse spezifische Prüfungskommentare, die potenzielle Probleme aufzeigen und Verbesserungen vorschlagen. Dieser Prozess rationalisiert nicht nur den Prüfungsprozess, sondern ermöglicht es den Entwicklern auch, im Laufe der Zeit aus dem Feedback zu lernen.
    

4. Verwendung von Metriken, um Verbesserungen zu erreichen: Unternehmen sollten die Informationen aus der KI-Codeprüfung 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 Codeprüfung können den Prozess erheblich verbesser. Dabei ist es jedoch wichtig, ein Gleichgewicht zwischen automatisiertem Feedback und menschlichen Erkenntnissen herzustellen. Unternehmen sollten ihre Teammitglieder zur Überprüfung des von der KI generierten Feedbacks und Einbrinung ihrer eigenen Perspektiven anregen. Dieser kollaborative Ansatz kann den Prüfungsprozess stärken und außerdem eine Kultur des Lernens und der kontinuierlichen Verbesserung seitens der Teammitglieder fördern.