68 % av utvecklarna säger att de lägger mer tid på att felsöka AI-kod än på att skriva ny kod. (Enligt en undersökning bland 500 ledare och praktiker inom mjukvaruteknik.) AI-kodningsassistenter hjälper oss att skriva kod snabbare, men de ökar mängden osäker och trasig kod vi levererar.

En tredjedel av AI-genererad kod innehåller minst en säkerhetssårbarhet. Snabbare AI-genererad kod förvandlas till snabbare teknikskuld. Grundproblemet är inte modellen. Det är kontext. Jag lägger timmar på att städa upp och ta bort föråldrade beroenden från min kod. Vi tränar LLM:er på gamla, publika arkiv, och de importerar gärna föråldrade eller sårbara beroenden i din kodbas om du låter dem. Det är precis det problem som Sonatype-teamet försöker lösa med Guide. Så här fungerar det: 1. Du kopplar din AI-kodningsassistent till Guides MCP-server, som injicerar realtids öppen källkodsintelligens. 2. Att intelligens används för att välja aktiva beroenden, väl underhållna och säkra medan koden skrivs. 3. En autonom AI-agent håller dessa beroenden friska och uppdaterade över tid. Resultatet: mycket mindre tid att fixa AI:s resultat. Detta är den verkliga mentala förändringen: Du väntar inte på nästa säkerhetsgranskning för att hitta och fixa din kod. Du vägleder agenten att skriva ren, säker kod från början och håller den automatiskt uppdaterad. Detta minskar omarbete, förkortar dina granskningar och minskar antalet säkerhetsbrister. Kolla in guiden här: Tack till Sonatype-teamet för samarbetet med mig i detta inlägg.