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Jtest basiert auf mehr als 2,600 Qualitäts- und Sicherheitsregeln und hilft Teams dabei, Fehler frühzeitig zu erkennen, den Aufwand für manuelle Überprüfungen zu reduzieren und eine hohe Codequalität auch bei steigender Entwicklungsgeschwindigkeit aufrechtzuerhalten.
Gehen Sie über das herkömmliche Linting und das Scannen von leichtgewichtigen Open-Source-Codes hinaus mit tiefgreifender statischer Analyse, erweiterter Ablaufanalyse, Compliance-fähigen Regelsätzen, anpassbaren Regelsätzen, die auf Ihre internen Codierungsstandards zugeschnitten sind, und KI-nativen Behebungsworkflows, die für die Entwicklung im Unternehmensmaßstab konzipiert wurden.
Identifizieren Sie Codierungsfehler, unsichere Entwicklungsmuster, API-Missbrauch, Probleme bei der Ausnahmebehandlung und Verstöße gegen Java-Best Practices durch tiefgreifende, regelbasierte Analysen.
Messen Sie Codekomplexität, Wartbarkeit, Duplikation und architektonisches Risiko mithilfe branchenweit anerkannter Code-Metriken, die Qualitätsschwellenwerte in großem Umfang durchsetzen.
Analysiere Ausführungspfade und Datenflüsse, um Laufzeitrisiken vor der Ausführung zu erkennen, einschließlich Nullzeiger-Ausnahmen, Ressourcenlecks, Deadlocks, Division durch Null und Probleme mit Arraygrenzen.
Da KI-generierter Code die Entwicklung beschleunigt, benötigen Teams skalierbare Methoden, um die Codequalität und -sicherheit kontinuierlich zu überprüfen, ohne dabei Lieferengpässe zu verursachen.
Integrieren Sie die statische Jtest-Analyse direkt in Ihre externen LLM-Clients und agentenbasierten Entwicklungs-Workflows über den Jtest MCP-Server. Dies gewährleistet von Anfang an sicheren und konformen Java-Code – durch die Analyse und Korrektur von Code innerhalb der CI/CD-Qualitätsprüfungen.
MCP-fähige Workflows ermöglichen es Unternehmen, eine autonome Qualitätsautomatisierung zu konfigurieren, die statische Analysen durchführt, Korrekturen generiert, anwendet und validiert, bevor die Ergebnisse zur Genehmigung an die Entwickler zurückgesendet werden. Dadurch bleibt der Mensch im Governance-Prozess präsent und die Codequalitätspraktiken werden parallel zur KI-beschleunigten Softwareentwicklung skaliert.
Die Kombination von statischer Analyse mit KI-gestützter Unit-Test-Generierung und autonomen Test-Workflows beschleunigt die Fehlervermeidung über den gesamten Softwareentwicklungszyklus hinweg.
Beschleunigen Sie die sichere Softwareentwicklung mit integrierter Unterstützung für Branchen- und Sicherheitsstandards wie OWASP , CWE , CERT , PCI DSS und DISA ASD. Jtest unterstützt Entwicklungs- und Sicherheitsteams bei der kontinuierlichen Durchsetzung sicherer Codierungsrichtlinien, der Reduzierung von Compliance-Risiken und der Erstellung auditfähiger Berichte, ohne die Arbeitsabläufe der Entwickler zu beeinträchtigen.
Gewährleisten Sie die kontinuierliche Codequalitätsprüfung während des gesamten Softwareentwicklungszyklus durch statische Live-Codeanalyse in der IDE und automatisierte Durchsetzung in CI/CD-Pipelines. Entwickler erhalten während der aktiven Entwicklung sofortiges Feedback, wodurch die Kosten für nachgelagerte Korrekturen reduziert und die Entwicklungsgeschwindigkeit ohne Qualitätseinbußen aufrechterhalten wird.
INTEGRATIONEN
Parasoft Jtest integriert sich direkt in die Tools, die Entwickler und DevOps-Teams bereits verwenden, und bringt so statische Analyse und KI-gestützte Fehlerbehebung in den alltäglichen Arbeitsablauf.
Ermitteln Sie zunächst die Verstöße mit dem höchsten Risiko mithilfe historischer Analysen und kontextbezogener Qualitätserkenntnisse.
Verfolgen Sie Erkenntnisse, Trends und Abhilfemaßnahmen team-, projekt- und CI/CD-pipelinesübergreifend.
Reduzieren Sie den Aufwand für manuelle Überprüfungen und leiten Sie Probleme schneller an die richtigen Entwickler weiter.
Die Konfigurationen der statischen Analyse sollten so angepasst werden, dass sie den internen Codierungsstandards entsprechen.
RESOURCEN
Skalierbare statische Analyse, sichere Codierung und autonomes Arbeiten
Behebungsabläufe mit Jtest.
