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Sonar｜用 Sonar 打造可信任的 AI 程式碼管控流程

Updated: Oct 17

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隨著生成式 AI 工具的普及，越來越多開發者開始使用 AI 協助撰寫程式碼。但 AI 產生的程式碼並不一定具備良好的品質或安全性，因此需要建立一套驗證機制，讓速度與智能背後，多一道品質與安全的防線。


SonarSource 的 AI 解決方案（AI Code Assurance、AI CodeFix 等）正是為此設計的工具，只要整合進專案流程，就能自動偵測並驗證 AI 生成的程式碼。


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什麼是 Sonar 的 AI 解決方案？

  • AI Code Assurance：把 AI 生成的程式碼納入自動化審查流程，確保每行程式碼都經過品質與安全檢查

  • AI CodeFix：利用大型語言模型（LLM）來幫助建議與產生修復建議

  • 語言支持廣泛：涵蓋 30 多種程式語言與框架

  • 與現有流程整合：可整合到 CI/CD、IDE、SonarQube Server／Cloud 等環境中


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AI 程式碼可能帶來的問題：為什麼需要審查？

類型

問題描述

風險

備註

未驗證品質

AI 工具常優先產出可執行語法，忽略效率與可維護性

累積技術債

容易出現重複、冗餘或低效程式碼

假安全感

AI 生成的程式碼可能隱藏漏洞（如 SQL 注入、XSS）

被攻擊者利用

外觀正常但潛在風險高

依賴風險

自動引入第三方套件可能帶有漏洞

供應鏈攻擊

缺乏警覺時可能誤用不安全套件

責任不明

未標註 AI 來源導致錯誤難追蹤

品質界線模糊

事後稽核困難



Sonar AI 解決方案如何應對這些問題？

  • AI Code Assurance：強化審查流程


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  • 所有程式碼（包括 AI 生成的）都會被納入靜態分析流程

  • 自訂 Quality Gates 確保程式碼必須符合團隊／標準才能進到後續流程

  • 支援 PCI、OWASP、CWE、STIG、CASA 等合規標準

  • 能辨識 AI 生成程式碼，以便差異化審查


  • AI CodeFix：即時修復建議


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  • 當靜態分析發現問題時，AI CodeFix 可產生修正建議

  • 與 SonarQube Server / Cloud 整合

  • 加速開發者修正錯誤，減少重複勞動



整合與語言支持

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  • 支援超過 30 種語言與框架

  • 可整合到既有 CI/CD、IDE、自動化流程中

  • 統一品質與安全標準，無論 AI 或人工程式碼



AI Code Assurance 的核心價值

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  1. 提高釋版速度：自動剔除低品質程式碼，減少手動審查成本

  2. 提升品質與安全：在程式碼進入測試或生產前就抓出錯誤

  3. 清晰責任與可追溯性：AI 程式碼與人工程式碼有差異化標記

  4. 改善開發者體驗：AI CodeFix 減少重複修正成本


常見問答

Q：AI 生成的程式碼有哪些風險？

A：AI 可能優先生成語法正確的程式碼，但忽略效率、可讀性或安全性，甚至引入漏洞套件。


Q：Sonar 如何確保品質與安全？

A：透過靜態分析偵測 bug、code smell、安全漏洞，並整合 Advanced Security 模組檢查依賴。


Q：什麼是 AI Code Assurance？

A：針對 AI 程式碼的驗證流程，將其納入審查、品質門檻與責任追蹤，確保安全。


Q：Sonar 有自動修復功能嗎？

A：有，透過 AI CodeFix 提供程式碼修改建議，幫助快速修正。


Q：支援哪些語言與框架？

A：支援 30+ 種語言，包括 Java、JS、Python、C#、C++、PHP、Kotlin 等。



結語與建議

對 DevSecOps 團隊而言，將 AI Code Assurance 納入開發流程，搭配 Quality Gates 設定與 AI CodeFix 輔助，就能在確保品質與安全的同時，加速釋出節奏；同時標記 AI 程式碼來源並持續調整檢測規則，讓整個 DevSecOps 流程更透明、更可信任。




若想了解更多 SonarSource 的功能或需要現場展示，歡迎聯絡戴博斯科技專業顧問團隊！









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