먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.
AI 코드 검토는 자동 승인 로봇으로 연구 및 개발 품질 문 금지의 일부로 설계되어야한다. 시스템은 합병 요청 차이, 관련 문서, 테스트 결과, 변경 및 프로젝트 사양에 대한 신뢰성, 출력 문제 위치, 위험 진술, 수리 제안 및 신뢰를 읽을 수 있습니다. 높은 가치 시나리오는 반복 보안 모델, 빈 값 및 경계, SQL 또는 명령 주입, 자원 누설, 인터페이스 호환성 및 누락 테스트가 포함될 수 있습니다. AI은 최종적으로 변화하고, 비즈니스를 위해 개발된 데이터가 유지될 때만, 주요 일관성 및 규제를 제공 할 수 있습니다.
어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?
동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.
사전 예약
첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.
비핵창고 및 제한적 규칙은 기본을 설정하기 위해 선택되었습니다.
유효성 열쇠 의존
권장 사항 만 생성되고 통합 요청이 자동으로 차단되거나 승인되지 않습니다.
평가 가능한 결과의 개발
통계 탐지, misreporting, 합격 및 심각한 부족.
실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.
문은 성숙한 수동 책임이 유지될 때 미성년자 특정 규칙에 닫힙니다.
실제 사업에서 어떻게 이해합니까?
AI은 결제 인터페이스 수정에서 로그가 전체 카드 번호, 30omers의 부족, 기타의 처리 및 테스트가 비정상적인 지점의 처리 및 테스트가 반복을 커버하지 않을 수 있음을 나타냅니다. 그러나 코드 차이를 혼자서 엔터프라이즈의 진정한 합의 규칙을 확인할 수 없습니다. 검토자는 인터페이스 계약, 비즈니스 캘리브 및 생산 기록과 함께 액세스 할 수 있는지 결정해야합니다. 예를 들어 특정 클라이언트의 성능을 나타내지 않으며 실제 결론은 회사의 책임과 함께 회사의 책임과 함께 회사의 책임과 함께 필요로합니다.
가장 쉬운 피트에서 단계.
자동 연결의 증거로 "문제 없음"
창고 및 민감한 코드의 배달에 제한이 없습니다.
통계는 측정 합격 및 단점없이 몇 가지 의견을 생성합니다.
우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?
시스템은 알려진 부족, 정상 변화 및 높은 위험 변화에 따라 개발자로부터 피드백을 표시해야하며, 재 통화, 임statement, 권고의 집행, 응답 시간 및 심각한 문제의 비용. 시스템은 기초 및 영향을받는 코드를 표시해야하며 개발자를 지원하고 언어, 카탈로그 및 위험 유형이 AI에 의해 포함되지 않습니다.
공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.