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QUESTION & ANSWER

L'examen du code AI peut-il remplacer l'examen manuel du code?

AI est adapté pour identifier les défauts dus, les appels à risque, les tests manquants, les questions normatives et les pistes d'impact du changement, et pour les examinateurs; mais les arbitrages de structure, les règles commerciales, les limites de l'autorité et les besoins cachés exigent toujours la responsabilité de ceux qui connaissent le système.

Répondez à la question.

Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions

Le système peut lire les différences de demandes de fusion, les documents pertinents, les résultats des essais, la dépendance aux spécifications de changement et de projet, la position du problème de sortie, l'énoncé des risques, la proposition de réparation et la confiance. Les scénarios à haute valeur comprennent des modèles de sécurité répétés, des valeurs et des limites vides, SQL ou des injections de commandes, des fuites de ressources, la compatibilité des interfaces et des tests manquants. AI ne peut fournir des indices que lorsqu'il s'agit de précision opérationnelle, de migration des données, de cohérence distribuée et de changements structurels majeurs, et la responsabilité finale demeure avec les examinateurs désignés.

DECISION FACTORS

Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?

La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.

Indique si le code permet l'envoi vers des modèles externes ou s'il doit être déployé en privéExiste-t-il des spécifications claires, des essais et des données historiques sur les lacunes pour le projet?La mauvaise déclaration va-t-elle faire ignorer le vrai problème aux développeurs?Quels répertoires, langues et risques doivent être examinés par la personne désignée
ACTION STEPS

Ordre d ' avancement suggéré

01

Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.

Un entrepôt non essentiel et des règles limitées ont été choisis pour établir une base de référence.

02

Validation Dépendance des clés

Seules les recommandations sont générées et aucune demande de regroupement n'est automatiquement bloquée ou approuvée.

03

Élaboration de résultats évaluables

Détection statistique, déclaration erronée, acceptation et graves lacunes.

04

Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.

La porte est fermée à la règle de la certitude minoritaire lorsque la responsabilité manuelle et la responsabilité en matière de maturité est maintenue.

PRACTICAL EXAMPLE

Comment le comprenez-vous dans le business réel?

Exemple utilisé pour illustrer la méthode de jugement

Dans la modification de l'interface de paiement, AI peut indiquer que le journal peut enregistrer des numéros de carte complets, le manque de thiomères, etc. le traitement et les essais de succursales anormales, etc., ne couvrent pas la répétition, mais ne peuvent confirmer les règles de règlement véritables de l'entreprise par des différences de code. Les examinateurs doivent décider s'ils doivent autoriser l'accès en conjonction avec l'accord d'interface, le calibre d'entreprise et l'historique de production.

COMMON RISKS

La fosse la plus facile à monter.

"Aucun problème" comme preuve de consolidation automatique

Il n'y a pas de limite à la livraison de l'entrepôt et du code sensible.

Seules les statistiques génèrent quelques commentaires sans mesurer l'acceptation et les lacunes

ACCEPTANCE

Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?

Le système devrait montrer les commentaires des développeurs en fonction des lacunes connues, des changements normaux et des changements à risque élevé aveuglant pour enregistrer le rappel, les inexactitudes, la force exécutoire des recommandations, le temps de réponse et le coût des problèmes graves. Le système devrait montrer la base et le code affecté, soutenir les développeurs et clarifier la langue, le catalogue et le type de risque non couverts par AI.

En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.

Les conditions de votre projet sont différentes des exemples ci-dessus?

Les objectifs opérationnels, les systèmes existants, les échantillons et le temps prévu pourraient être rassemblés avant que les consultants ne puissent rendre des jugements préliminaires en ce qui concerne les limites réelles.

Consultants associés pour les projets