68%的开发者表示，他们花在调试AI代码上的时间比编写新代码的时间还要多。 （根据对500名软件工程领导者和从业者的调查。） AI编码助手帮助我们更快地编写代码，但它们也增加了我们发布的不安全和损坏代码的数量。

三分之一的AI生成代码至少包含一个安全漏洞。更快的AI生成代码正在转变为更快的技术债务。 根本问题不在于模型。 而在于上下文。 我花了几个小时清理和删除代码中的过时依赖。 我们在旧的公共代码库上训练LLM，如果你让它们，它们会乐于将过时或脆弱的依赖导入你的代码库。 这正是Sonatype团队通过Guide解决的问题。 它的工作原理如下： 1. 你将你的AI编码助手连接到Guide的MCP服务器，该服务器注入实时的开源情报。 2. 这些情报用于选择活跃的、维护良好的和安全的依赖，同时代码正在被编写。 3. 一个自主的AI代理会随着时间的推移保持这些依赖的健康和最新。 结果：修复AI输出的时间大大减少。 这是真正的思维转变： 你不再等待下一个安全审查来查找和修复你的代码。你引导代理从一开始就编写干净、安全的代码，并保持其自动更新。 这减少了返工，缩短了审查时间，并降低了安全问题的数量。 在这里查看Guide： 感谢Sonatype团队与我合作撰写这篇文章。