KI-gestützte Code-Reviews: Wie sie funktionieren und was zu erwarten ist

Code-Reviews sind im Entwicklungsprozess unverzichtbar, wenn Sie überhöhte Ausgaben, Ausfälle und extrem gefährliche Sicherheitsverletzungen vermeiden möchten. KI-gestützte Code-Reviews machen diesen Service sowohl kostengünstiger als auch effizienter, aber nur, wenn die Automatisierung richtig durchgeführt wird.

Lesen Sie weiter, um alles zu erfahren, was Sie über KI-gestützte Codeüberprüfungen wissen müssen, wie sie funktionieren, welche Tools dafür verwendet werden sollten und welche Stärken und Schwächen sie haben. Das Codeüberprüfungsteam von Redwerk teilt seine Erkenntnisse und realistischen Einschätzungen zu den Vorteilen und Risiken der Verwendung KI-gestützter Lösungen. Wir stellen Ihnen außerdem einen allgemeinen Fahrplan für die Umsetzung der effektivsten Hybridstrategie zur Bewertung Ihres Codes vor, mit der Sie verhindern können, dass schwerwiegende Probleme in die Produktion gelangen und Ihre Systeme zum Absturz bringen.

Wie funktionieren automatisierte Code-Reviews?

Das Erste, was Sie über KI-gestützte Code-Reviews wissen sollten, ist, dass es mehrere Tools und Ansätze gibt. Viele davon bieten unterschiedliche Automatisierungsgrade, insbesondere bei der Validierung der Ergebnisse. Darüber hinaus unterscheiden sie sich auch stark in ihrer Integration in die Review-Pipeline. Einige der Tools sind auf die Erkennung spezialisiert, während andere sich auf die Risikobewertung und Musteranalyse konzentrieren.

Angesichts all dieser Faktoren ist es unmöglich, KI-Codeüberprüfungen als Einheit zu bewerten. Sie müssen jede Lösung und ihre Rolle in Ihrer gesamten Codeüberprüfungs-Pipeline bewerten, um eine genaue Einschätzung ihres Beitrags, ihrer Genauigkeit und ihrer Kosteneinsparungen vornehmen zu können.

Um dieses Thema für Laien verständlicher zu machen, hat unser Team bei Redwerk alle KI-Codeüberprüfungs-Tools grob in zwei Hauptkategorien unterteilt:

Deterministische Analyse (statische Analyse)
Diese Art der Analyse eignet sich am besten, um bekannte Fehler zu finden oder Sicherheitsmuster zu bewerten. Setzen Sie sie als Teil Ihrer Strategie zur Durchsetzung von Standards ein, da diese Tests leicht wiederholbare Ergebnisse liefern. Sie umfasst unter anderem Datenflussanalyse, SAST-Regeln, Musterabgleich und Taint-Tracking.
LLM-basierte Analyse (generative/argumentative Ebene)
Hier nutzt die Automatisierung der Codeüberprüfung durch die Integration von LLM wirklich die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz. Tools, die für diese Art der Analyse entwickelt wurden, basieren auf KI-Modellen, die darauf trainiert sind, Kontext zu sammeln und zu interpretieren. Dadurch können sie nicht nur Probleme identifizieren, sondern auch Änderungen zusammenfassen, verdächtige Logik identifizieren und markieren, Verbesserungen/Korrekturen vorschlagen und Warnmeldungen triagieren.

KI-gestützte Pipeline für die Codeüberprüfung

Die Experten von Redwerk, die verschiedene KI-Codeüberprüfungstools testen, um über technische Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben, sagen jedoch, dass die derzeit besten Lösungen diese Ansätze kombinieren. Jedes Tool ist einzigartig, aber ihre allgemeine Pipeline sieht in der Regel wie folgt aus:

Sammeln von Kontext aus Dateinamen, Commit-Meldungen, benachbartem Code, Pull-Anfragen, Repository-Anweisungen und Architekturdokumenten
Ausführen deterministischer Scanner für Qualitäts- und Sicherheitsregeln, Abhängigkeitsprüfungen und geheime Scans
LLM-Interpretation zur Erläuterung und Priorisierung von Problemen vor der Generierung von Lösungsvorschlägen
Veröffentlichung der Ergebnisse in dem vom Tool verwendeten Format (Inline-Kommentare in PRs, IDE-Hinweise, Statusprüfungen oder Überprüfungszusammenfassungen)
Lernen und Anpassen auf der Grundlage der verarbeiteten Daten (nur bei einigen Tools)

Die besten derzeit verfügbaren KI-Codeüberprüfungstools

Um zu verstehen, was Sie genau von Lösungen zur Automatisierung der Codeüberprüfung erwarten können, sehen Sie sich die Liste der besten Optionen an, die derzeit von Entwicklern verwendet werden:

GitHub Copilot
In den Dokumenten erfahren Sie, wie GitHub Copilot für KI-Codeüberprüfungen eingesetzt werden kann. Es ist eines der beliebtesten Tools auf dem Markt und unübertroffen in Bezug auf GitHub-PR-Überprüfungen, Zusammenfassungen und schnelle Korrekturvorschläge (Autofix Code QL). Allerdings ist es nicht besonders gut bei komplexen Logik- und Sicherheitsbewertungen.
Snyk Code
Dies ist ein sicherheitsorientiertes SAST, das sehr entwicklerfreundliche Anleitungen bietet. Allerdings erfordert Snyk viel Feinabstimmung, um „Rauschen” zu reduzieren, und wird bei großem Umfang teuer.
Semgrep (+ Semgrep Assistant)
Semgrep Assistant eignet sich hervorragend für benutzerdefinierte Schutzvorrichtungen und KI-gestützte Triage- und Korrekturhilfen. Allerdings ist es in Bezug auf die effiziente Nutzung teuer und erfordert Rule Engineering, um die beste Leistung zu erzielen.
CodeRabbit
Dies ist ein LLM-first PR-Reviewer, der Zusammenfassungen und Walkthroughs liefert. CodeRabbit ist effektiv für die Beschleunigung von PR und bietet eine „Second-Party-Bewertung”. Das Modell ist jedoch sehr anfällig für Halluzinationen.
Codacy
Dieses Tool eignet sich hervorragend für die Multi-Repo-Governance und die Aufrechterhaltung konsistenter Standards. Codacy zeichnet sich durch einen AI-Guardrails-Workflow und standardisierte Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen aus. Allerdings leidet es unter häufigen Halluzinationen und erfordert eine genaue Überprüfung durch Menschen.
Greptile
Wenn Sie nach einem zuverlässigen Tool suchen, das mit tiefem Codebasis-Kontext und benutzerdefinierten Regeln arbeitet, ist Greptile eine gute Wahl. Allerdings kann es zu vielen Störungen in der Ausgabe kommen, und die Kosten für das Tool steigen schnell an.

KI-gestützte Code-Reviews: Vor- und Nachteile

Bei der Bewertung der Stärken und Schwächen von KI-gestützten Code-Reviews ist zu beachten, dass kein künstliches Tool alle Lücken vollständig schließen kann. Daher muss jede Automatisierung Teil einer umfassenderen Code-Review-Checkliste sein, die eine umfassende Abdeckung bietet.

Vorteile automatisierter Code-Reviews

Der Hauptvorteil jeder Automatisierung ist die Geschwindigkeit. Bei der Codeüberprüfung können Sie ein trainiertes Machine-Learning-Modell einsetzen, um Routineaufgaben viel schneller und mit größerer Genauigkeit auszuführen, als dies ein Mensch könnte. Aus geschäftlicher Sicht bietet dies die folgenden Vorteile:

Produktivitätssteigerung = Umsatzwachstum
Die Gesamtproduktivität Ihres Teams steigt, da sich die menschlichen Teammitglieder auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können, während Maschinen die Routinekontrollen übernehmen.
Verbesserte Sicherheit = geringere Risiken
Die Automatisierung der Codeüberprüfung verbessert die Sicherheit, da Tests schneller und mit höherer Genauigkeit durchgeführt werden können. Dadurch ist Ihr Unternehmen besser vor potenziell verheerenden Angriffen durch externe und interne Bedrohungen geschützt.
Früherkennung = geringere Kosten
Wenn Sie Probleme vor der Bereitstellung des Codes erkennen, lassen sie sich einfacher und kostengünstiger beheben. Darüber hinaus vermeiden Sie Reputationsschäden und andere Verluste, die durch die Veröffentlichung eines fehlerhaften Produkts entstehen können.

Schwächen von KI-Code-Reviews

KI zeigt hervorragende Ergebnisse bei der Mustererkennung. Allerdings ist sie noch nicht in der Lage, kontextuelle Nuancen perfekt zu verstehen. Daher müssen Sie realistische Erwartungen an KI-gestützte Code-Reviews stellen und eine Strategie implementieren, um die Schwächen der Maschine zu beheben. Die wichtigsten davon sind:

Geringe systemspezifische Anpassungsfähigkeit
Maschinelle Lernmodelle, die auf generischen Code-Repositorys trainiert wurden, lassen sich nicht ohne Weiteres an spezifische Praktiken und Arbeitsabläufe innerhalb von Organisationen anpassen. Außerdem haben sie Schwierigkeiten mit Altsystemen.
Umgang mit falsch positiven und negativen Ergebnissen
Eines der größten Probleme im Zusammenhang mit automatisierten Code-Reviews ist der Umgang mit falschen Ergebnissen (sowohl positiven als auch negativen), die von der KI gemeldet werden. Die derzeit effektivste Strategie hierfür umfasst eine fortschrittliche Workflow-Orchestrierung und eine Überprüfung durch den Menschen.
Lücken in der Abdeckung
Wie bereits erwähnt, sind alle KI-Codeüberprüfungstools in gewisser Weise eingeschränkt. Daher ist es unerlässlich, dass Sie sie bei der Einführung nicht als „Alleskönner“ betrachten. Sie müssen genau verstehen, was die Lösung leisten kann und was nicht, und sicherstellen, dass die Lücken durch menschliche Prüfer oder zumindest durch andere KI-Tools geschlossen werden.

KI-gestützte Code-Reviews: Wie sie funktionieren, Vor- und Nachteile und die richtige Vorgehensweise

Manuelle vs. automatisierte Code-Reviews: Was ist besser?

In der endlosen Debatte darüber, ob manuelle oder automatisierte Dienste besser sind, liegt die Wahrheit wie üblich irgendwo in der Mitte. Bei der Code-Review sollten Sie den Einsatz von Maschinen ähnlich wie bei der KI-gestützten Softwareentwicklung behandeln. Das bedeutet, dass Sie Automatisierung und KI-gestützte Erkenntnisse dort einsetzen, wo sie am nützlichsten sind, aber die eigentliche „Denkarbeit” wird von Experten geleistet, die seit Jahren mit Code arbeiten und Dinge verstehen und erkennen können, die über reguläre ML-Trainingsdaten hinausgehen.

So sollte dieses „hybride” KI-gestützte Codeüberprüfungsmodell in der Praxis aussehen:

Ebene 1: Automatisierte Gates
Dies ist eine unverzichtbare Ebene in automatisierten Code-Reviews, die Linting und Formatierung, Unit- und Key-Integrationstests sowie SAST, Abhängigkeiten und Secret Scanning umfasst. Als Ergebnis dieser automatisierten Prozesse müssen Sie eine Qualitäts-Gate-Baseline festlegen, zum Beispiel „keine neuen kritischen Probleme”.
Ebene 2: KI-Review
Die nächste Ebene der Codeüberprüfungsautomatisierung sollte eine fortgeschrittenere Form der KI beinhalten, einen ständig aktiven Assistenten, der die mechanische deterministische Analyse um eine agentenbasierte Komponente erweitert. Dieses Tool sollte die Generierung von Testvorschlägen, die Triage von Scanner-Warnungen, den Entwurf von Korrekturen für einfache Probleme und PR-Zusammenfassungen mit Risikohighlights übernehmen.
Ebene 3: Menschliche Überprüfung
Schließlich sollten menschliche Fachleute übernehmen, sodass diese Prozesse eher KI-gestützte Codeüberprüfungen als zu 100 % KI-gestützte sind. In risikoreichen Bereichen und bei Aufgaben mit hoher Hebelwirkung ist menschliches Eingreifen erforderlich. Nur qualifizierte Fachleute sollten architektonische Änderungen validieren und implementieren oder kritische Funktionen anpassen. Ihr Fachwissen wird auch benötigt, wenn die Sicherheitscheckliste für die Codeüberprüfung abgearbeitet wird, da Menschen komplexe Abhängigkeiten besser erkennen können als Maschinen, die immer noch überwiegend linear „denken”. Im Gegensatz zur KI können sich Menschen auf die Absicht statt auf die Formatierung konzentrieren, wodurch sie Probleme erkennen können, die für Maschinen unsichtbar sind, weil sie nicht von Natur aus „falsch” sind.

Fazit: Wie richtet man die effizientesten Code-Reviews ein?

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-gestützte Code-Reviews außerordentlich hilfreich sind, um die Geschwindigkeit, Produktivität und Genauigkeit von Reviews zu steigern. Durch die Automatisierung wird der Prozess zudem kostengünstiger. Der Mensch spielt jedoch eine entscheidende Rolle in diesem Prozess. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, müssen Sie daher die folgenden Fragen klar beantworten:

Welche Teile des Code-Review-Prozesses werden von Tools verwaltet?
Was wird von KI-Agenten überprüft?
Was wird von menschlichen Experten überprüft und validiert?

Bei Redwerk verfügen wir über ein Team von Spezialisten, die genau wissen, wie man KI-gestützte Tools einsetzt, um den Wert für unsere Kunden zu maximieren. Kontaktieren Sie uns noch heute und lassen Sie uns eine KI-gestützte Code-Review-Pipeline entwickeln, die auf Ihren individuellen Geschäftsfall zugeschnitten ist.