68% van de ontwikkelaars zegt dat ze meer tijd besteden aan het debuggen van AI-code dan aan het schrijven van nieuwe code. (Volgens een enquête onder 500 leiders en beoefenaars in software-engineering.) AI-coderingsassistenten helpen ons om sneller code te schrijven, maar ze verhogen de hoeveelheid onveilige en gebroken code die we afleveren.

Een derde van de door AI gegenereerde code bevat ten minste één beveiligingskwetsbaarheid. Snellere door AI gegenereerde code verandert in snellere technische schulden. Het echte probleem is niet het model. Het is de context. Ik breng uren door met het opruimen en verwijderen van verouderde afhankelijkheden uit mijn code. We trainen LLM's op oude, openbare repositories, en ze zullen graag verouderde of kwetsbare afhankelijkheden in je codebase importeren als je ze dat laat doen. Dit is precies het probleem dat het Sonatype-team oplost met Guide. Hier is hoe het werkt: 1. Je verbindt je AI-coderingsassistent met de MCP-server van Guide, die real-time open-source intelligentie injecteert. 2. Die intelligentie wordt gebruikt om actieve afhankelijkheden te selecteren, goed onderhouden en veilig terwijl de code wordt geschreven. 3. Een autonome AI-agent houdt die afhankelijkheden gezond en up-to-date in de loop van de tijd. Het resultaat: veel minder tijd besteden aan het repareren van de output van AI. Dit is de echte mentale verschuiving: Je wacht niet op de volgende beveiligingsreview om je code te vinden en te repareren. Je begeleidt de agent om vanaf het begin schone, veilige code te schrijven en deze automatisch up-to-date te houden. Dit vermindert herwerk, verkort je reviews en verlaagt het aantal beveiligingsproblemen. Bekijk Guide hier: Dank aan het Sonatype-team voor de samenwerking aan deze post.