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Qualitätsprobleme in bestehender Software mit KI beheben
Statische Analyse mit KI: Chancen und Grenzen
Qualitätsprobleme in bestehender Software mit KI beheben
Zusammenfassung
Wie bringt man statische Analyse und KI zusammen? Und kann mir ein LLM das Aufräumen meiner Qualitäts-Findings abnehmen?

Diesen und anderen Fragen gehen CQSE-Mitgründer Benjamin Hummel und Host Richard Seidl in der Folge des »Software Testing« Podcasts nach.

Dabei diskutieren sie, ob und wie (gut) KI helfen kann, die Ergebnisflut der statischen Analyse zu bewältigen und direkt lokale Korrekturen vorzuschlagen. Es zeigt sich, dass trotz aller Fortschritte die menschliche Expertise unverzichtbar bleibt, um die Qualität der Vorschläge zu validieren und neue Fehler zu vermeiden.

  • 00:00 - 06:18 Begrüßung und Einleitung
  • 06:19 - 10:56 Kann KI Findings aus der statischen Analyse beheben? Wofür kann man sie einsetzen?
  • 10:57 - 13:40 Und wie gut klappt das wirklich? CQSE-Benchmark mit 100 Findings erstellt
  • 13:41 - 18:52 Klappt das für alle Programmiersprachen und Systeme gleich gut?
  • 18:53 - 22:14 Kann man die KI selbst als statisches Analysetool nutzen?
  • 22:15 - 25:43 Müssen wir statische Analyse anpassen, wenn Code komplett von KI generiert wird?
  • 25:44 - 27:18 Abschluss

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