Yazılım geliştirme dünyasında kod kalitesi ve güvenlik her geçen gün daha kritik hale geliyor. Bu alanda önemli bir adım atan araştırmacılar, yazılım kodlarındaki sorunları tespit edip otomatik olarak onarabilen yeni nesil bir yapay zeka sistemi geliştirdi.
'Code Whisperer' olarak adlandırılan bu hibrit framework, geleneksel graf tabanlı program analizi yöntemlerini büyük dil modelleriyle birleştirerek yazılım bakımı ve güvenlik sorunlarına bütüncül bir çözüm sunuyor. Sistem, Abstract Syntax Trees (AST), Control Flow Graphs (CFG), Program Dependency Graphs (PDG) ve token düzeyinde kod gömülümlerini aynı anda kullanarak kodun hem yapısal hem de anlamsal özelliklerini analiz ediyor.
Mevcut araçların en büyük sorunu, yapısal bağlamı göz ardı etmeleri ve çok sayıda gereksiz uyarı üretmeleridir. Code Whisperer bu sorunu çözerek, kod kalitesi sorunlarını (code smells) ve güvenlik açıklarını tek bir iş akışında tespit ediyor, açıklıyor ve onarıyor.
Çoklu dil desteği sunan sistem üzerinde yapılan değerlendirmelerde, kural tabanlı analizörler ve tek model yaklaşımlarına göre daha iyi performans gösterdiği tespit edildi. Araştırmacılar ayrıca sistemin açıklanabilirlik özelliklerini ve sürekli entegrasyon/sürekli dağıtım (CI/CD) süreçlerine entegrasyon potansiyelini de inceledi.