68 % der Entwickler sagen, dass sie mehr Zeit mit dem Debuggen von KI-Code verbringen als mit dem Schreiben von neuem Code. (Laut einer Umfrage unter 500 Führungskräften und Praktikern im Bereich Softwareengineering.) KI-Coding-Assistenten helfen uns, schneller Code zu schreiben, aber sie erhöhen die Menge an unsicherem und fehlerhaftem Code, den wir ausliefern.

Ein Drittel des von KI generierten Codes enthält mindestens eine Sicherheitsanfälligkeit. Schnellerer, von KI generierter Code verwandelt sich in schnellere technische Schulden. Das Grundproblem ist nicht das Modell. Es ist der Kontext. Ich verbringe Stunden damit, veraltete Abhängigkeiten aus meinem Code zu bereinigen und zu entfernen. Wir trainieren LLMs mit alten, öffentlichen Repositories, und sie importieren gerne veraltete oder anfällige Abhängigkeiten in dein Code-Repository, wenn du sie lässt. Das ist genau das Problem, das das Sonatype-Team mit Guide behebt. So funktioniert es: 1. Du verbindest deinen KI-Coding-Assistenten mit dem MCP-Server von Guide, der Echtzeit-Open-Source-Intelligenz einspeist. 2. Diese Intelligenz wird verwendet, um aktive Abhängigkeiten auszuwählen, die gut gewartet und sicher sind, während der Code geschrieben wird. 3. Ein autonomer KI-Agent hält diese Abhängigkeiten über die Zeit gesund und aktuell. Das Ergebnis: viel weniger Zeit, um die Ausgaben der KI zu beheben. Das ist der echte mentale Wandel: Du wartest nicht auf die nächste Sicherheitsüberprüfung, um deinen Code zu finden und zu beheben. Du leitest den Agenten an, von Anfang an sauberen, sicheren Code zu schreiben und ihn automatisch aktuell zu halten. Das reduziert Nacharbeit, verkürzt deine Überprüfungen und senkt die Anzahl der Sicherheitsprobleme. Sieh dir Guide hier an: Danke an das Sonatype-Team für die Zusammenarbeit an diesem Beitrag.