Metabob

Metabob 是一款由 AI 技术驱动的代码评审工具，能够在多种编程语言中检测、解释和修复编码问题。它结合了图神经网络 (GNN) 来检测问题，利用大型语言模型 (LLM) 来解释和解决问题。Metabob 的 AI 受到 AI Code Review 的开发人员信赖，并经过数百万经验丰富的开发人员修复的错误的训练，因而能够在整个代码库中检测复杂的问题并自动生成修复程序。它还提供软件安全扫描功能、可提供代码修复建议的调试辅助功能、可提高代码质量的重构建议，并且可以自承载。

主要特点：

1. 使用 GNN 进行问题检测：Metabob 利用专有的图神经网络 (GNN)，对代码库中的语义和关系标记进行全面分析。这使它能够准确地检测问题代码并提供上下文理解。

2. 敏感的上下文解释和修复：检测到的问题代码以及丰富的内容存储在 Metabob 的后端系统中。然后将该信息传递给一个集成的、大型语言模型 (LLM)，该模型会针对已识别的错误生成相关的解释以及解决方案。

3. 软件安全扫描：在合并代码更改之前，Metabob 会确保检测到已知安全漏洞，这些漏洞的检测基于行业标准，例如：SANS/CWE 前 25 名、OWASP 前 10 名、MITRE CWE 列表。此外，它还有能力识别需要深入了解代码库中的逻辑和上下文才能识别的复杂安全漏洞。

使用案例：

1. 提高代码质量：开发人员可以在自己的工作流程中集成 Metabob，以便在将每个拉取请求合并到主分支中之前进行彻底的分析。通过检测从竞争条件到传统静态分析工具可能忽略的未处理边缘情况在内的逻辑问题，Metabob 有助于提高整体代码质量。

2. 增强软件安全性：借助其软件安全扫描功能，Metabob 确保在合并代码更改之前检测并解决已知的安全漏洞。它还可以识别需要更深入地了解代码库的复杂安全问题。

3. 调试辅助和重构：Metabob 通过基于对完整代码库的分析自动生成代码修复建议，帮助开发人员更快速地调试其代码。它还强制执行最佳做法并提供重构建议，以优化代码行 (LOC) 的性能并减少技术债务。

Metabob 是一款先进的 AI 驱动的代码评审、调试辅助和软件安全扫描工具。它将图神经网络 (GNN) 和大型语言模型 (LLM) 独特地结合在一起，使它能够在理解上下文的基础上检测编码问题，并提供相关的解释和修复程序。Metabob 受到 AI Code Review 的开发人员的信赖，能够提高整体代码质量、增强软件安全性、节约调试时间并优化 LOC 性能。无论您是希望改进开发工作流程还是确保编码实践的安全性，Metabob 都是任何开发团队的宝贵资产。立即尝试一下吧！