Откуда на самом деле берется доверие к автоматизированной проверке кода

В недавнем анализе разработчиков предостерегают от распространенной практики использования нескольких моделей ИИ для проверки кода. Автор утверждает, что, поскольку модели часто обучаются на схожих наборах данных, они имеют одинаковые «слепые зоны», что делает «второе мнение» от другого ИИ избыточным. Вместо того чтобы полагаться только на анализ diff, который может быть обманчивым, в статье предлагается сосредоточиться на объективных фактах. Ключевые показатели, такие как миграции баз данных, изменения в lock-файлах, покрытие тестами и исторические риски в определенных частях кода, обеспечивают более надежную оценку безопасности pull request. Хотя модели ИИ могут быть полезны при настройке с использованием независимых источников данных, автор подчеркивает, что истинное понимание рисков приходит из анализа контекста, выходящего за рамки простого сравнения кода.