68 % kehittäjistä sanoo käyttävänsä enemmän aikaa tekoälykoodin virheenkorjaamiseen kuin uuden koodin kirjoittamiseen. (Kyselyn mukaan, johon osallistui 500 ohjelmistokehittäjän johtajaa ja -ammattilaista.) Tekoälykoodausavustajat auttavat meitä kirjoittamaan koodia nopeammin, mutta ne lisäävät epävarman ja rikkinäisen koodin määrää, jonka lähetämme eteenpäin.

Kolmasosa tekoälyn tuottamasta koodista sisältää vähintään yhden tietoturva-aukon. Nopeampi tekoälyn tuottama koodi muuttuu nopeammaksi teknologiavelaksi. Ongelma ei ole malli. Se on kontekstia. Käytän tunteja siivotakseni ja poistaakseni vanhentuneita riippuvuuksia koodistani. Koulutamme LLM:iä vanhoissa, julkisissa repositorioissa, ja ne tuovat mielellään vanhentuneita tai haavoittuvia riippuvuuksia koodipohjaasi, jos annat heidän tehdä niin. Juuri tätä ongelmaa Sonatype-tiimi korjaa Guidella. Näin se toimii: 1. Yhdistät tekoälykoodausavustajasi Guide'n MCP-palvelimeen, joka syöttää reaaliaikaista avoimen lähdekoodin tietoa. 2. Tätä älykkyyttä käytetään aktiivisten riippuvuuksien valintaan, hyvin ylläpidettynä ja turvallisena koodin kirjoittamisen aikana. 3. Autonominen tekoälyagentti pitää nämä riippuvuudet terveinä ja ajan tasalla ajan myötä. Tuloksena oli, että tekoälyn tuotannon korjaamiseen kului huomattavasti vähemmän aikaa. Tämä on todellinen henkinen muutos: Et odota seuraavaa tietoturvatarkastusta löytääksesi ja korjataksesi koodisi. Ohjaat agenttia kirjoittamaan puhdasta, turvallista koodia alusta alkaen ja pidät sen automaattisesti päivitettynä. Tämä vähentää uudelleenkäsittelyä, lyhentää arvosteluja ja vähentää tietoturvaongelmien määrää. Katso opas täältä: Kiitos Sonatype-tiimille yhteistyöstä kanssani tässä postauksessa.