68 % av utviklerne sier at de bruker mer tid på feilsøking av AI-kode enn på å skrive ny kode. (Ifølge en undersøkelse blant 500 ledere og praktikere innen programvareutvikling.) AI-kodeassistenter hjelper oss å skrive kode raskere, men de øker mengden usikker og ødelagt kode vi leverer.

En tredjedel av AI-generert kode inneholder minst én sikkerhetssårbarhet. Raskere AI-generert kode blir til raskere teknologigjeld. Rotproblemet er ikke modellen. Det er kontekst. Jeg bruker timer på å rydde opp og fjerne utdaterte avhengigheter fra koden min. Vi trener LLM-er på gamle, offentlige arkiver, og de importerer gjerne utdaterte eller sårbare avhengigheter inn i kodebasen din hvis du lar dem. Dette er akkurat problemet Sonatype-teamet fikser med Guide. Slik fungerer det: 1. Du kobler din AI-kodeassistent til Guides MCP-server, som tilfører sanntids åpen kildekode-intelligens. 2. At intelligens brukes til å velge aktive avhengigheter, godt vedlikeholdt og sikre mens koden skrives. 3. En autonom AI-agent holder disse avhengighetene friske og oppdaterte over tid. Resultatet: langt mindre tid for å fikse AIs output. Dette er det virkelige mentale skiftet: Du venter ikke på neste sikkerhetsgjennomgang for å finne og fikse koden din. Du veileder agenten til å skrive ren, sikker kode fra starten av og holder den automatisk oppdatert. Dette reduserer omarbeiding, forkorter gjennomgangene dine og reduserer antall sikkerhetsproblemer. Sjekk ut guiden her: Takk til Sonatype-teamet for samarbeidet med meg på dette innlegget.