Trag ist jetzt Teil von Aikido
Warum ist das wichtig? Weil Software sich schnell verändert.
KI hat die Art und Weise verändert, wie wir Software schreiben. Entwickelnde schreiben nicht mehr nur Code, sie überprüfen und gestalten eine Flut von KI-generiertem Code. Code-Reviews sind der Engpass und müssen sich weiterentwickeln.
Das alte Vorgehen funktioniert nicht mehr. Legacy-Scanner verlassen sich auf 20.000 anfällige Regex-Regeln. Sie übersehen immer noch kritische Probleme. Manuelle Reviews kosten Zeit und sind nicht skalierbar.
Aber hier ist der wichtigere Punkt: Code-Qualität und Sicherheit sind keine getrennten Probleme.
Schlechte Benennungen, unleserliche Funktionen oder schlampige Logik verlangsamen Teams nicht nur, sie schaffen langfristige Sicherheitsrisiken. Wenn Ihre Codebasis schwer zu lesen ist, ist sie schwer zu sichern. Schlechter Code führt zu unsicheren Systemen.
GenAI beschleunigt dies. Entwickelnde liefern mehr Code, schneller, mit subtilen Risiken, die Menschen und Scannern entgehen. Die Angriffsfläche wächst schneller, als Sicherheitsteams mithalten können. Die Lösung besteht nicht darin, KI-Code zu begrenzen, sondern die Infrastruktur aufzubauen, um ihn sicher zu machen. Wie Khachatur, CEO von Trag, es ausdrückte: „Wir haben Autos nicht kleiner gemacht, damit sie sich zwischen Bäumen hindurchzwängen konnten, wir haben Straßen gebaut, damit wir sie überallhin fahren konnten. KI-Codegenerierung ist das Auto. Gemeinsam bauen wir die Straße.”
Trag stach durch seinen LLM-nativen Ansatz für Code-Reviews hervor. Ihre Engine überprüft Code wie ein erfahrener Ingenieur und versteht den Kontext über das gesamte Repository hinweg, nicht nur in einer einzelnen Datei. Sie bewertet Logik, Lesbarkeit und Performance, nicht nur, ob ein String nach einer SQL-Injection aussieht.
Das Trag-Team ist Anfang dieses Sommers offiziell zu Aikido gestoßen. Gemeinsam haben wir Aikido Code Quality entwickelt: KI-nativ, entwickelndenfreundlich und ab heute im Early Access verfügbar.
Benutzer können jetzt:
- „Tribal Knowledge“ als tatsächliche Regeln durchsetzen, damit neue Mitarbeitende (oder KI-Copiloten) alte Fehler nicht wiederholen.
- Teamkonventionen als Code. Definieren Sie in einfacher Sprache, was “gut” bedeutet, und setzen Sie es bei der Überprüfung durch.
- Erkennen Sie subtile Risiken, die Scanner übersehen.
- Erhalten Sie Feedback in Pull Requests, auf das Entwickelnde tatsächlich reagieren, und keinen Lärm, den sie ignorieren.
Das bedeutet es für Teams:
- Entwickelnde erhalten umsetzbares, KI-gesteuertes Feedback in einfachem Englisch.
- Sicherheitsverantwortliche erhalten die Gewissheit, dass saubererer Code ein geringeres langfristiges Risiko bedeutet.
- Teams erhalten endlich ein System, das Qualität, Sicherheit und Cloud-Verteidigung durchgängig verbindet.
- Weniger Tools. Eine Ansicht für Code, Anwendungen und die Cloud reduziert Kontextwechsel, Audit-Overhead und Dinge, die durch Lücken schlüpfen.
Aikido vereint jetzt Code-Qualität, Anwendungssicherheit und Cloud-Sicherheit in einer Plattform, die für die Geschwindigkeit von KI entwickelt wurde.
Qualitätscode ist sicherer Code. Das ist der Standard, den wir setzen.
Willkommen im Team, Khachatur V., Hovhannes Ghevondyan, Movses Saponjyan & Feliks Markosyan.
Erhalten Sie frühen Zugang zu Aikido Code Quality hier. Nehmen Sie nächste Woche an einer LIVE-Session zur Zukunft des Code-Reviews mit Aikido CEO Willem Delbare und Trag CEO Khachatur V. teil.
