Veröffentlicht am: Sep 7, 2021
Der Amazon CodeGuru Reviewer ist ein Entwickler-Tool, das maschinelles Beweisen und Machine Learning nutzt, um potenzielle Fehler zu erkennen, die in Ihrem Code schwer zu finden sind, und Vorschläge für Verbesserungen anzubieten. Heute kündigen wir eine neue Reihe von Detektoren an, die Inkonsistenzen innerhalb eines Code-Repositorys erkennen können. Bei diesen Inkonsistenzdetektoren handelt es sich um eine neue Art von auf maschinellem Lernen basierenden Detektoren, die Codierungsmuster im Repository eines Entwicklers analysieren und dabei helfen, Anomalien zu erkennen, die von ihrem Standardmuster abweichen.
Ein Beispiel für eine Inkonsistenz, die CodeGuru Reviewer jetzt finden kann, ist eine fehlende Nullprüfung. Wenn ein Entwickler früher immer eine Null-Prüfung für die Eingabe in eine bestimmte Funktion eingebaut hat, diese aber einmal versehentlich ausgelassen hat, hätte CodeGuru diese Anomalie nicht erkannt. CodeGuru Reviewer kann nun Muster innerhalb eines Repositorys erkennen, wie z.B. immer eine Nullprüfung bei der Eingabe in eine bestimmte Funktion, und erkennt, wenn der Entwickler von seinem Standardmuster abweicht. Weitere Beispiele für Inkonsistenzen, die CodeGuru Reviewer erkennen kann, sind Tippfehler, inkonsistente Protokollierungsmuster und fehlende API-Aufrufe. Nach der Erkennung einer Inkonsistenz gibt CodeGuru Reviewer Empfehlungen, wie der Entwickler diese beheben kann.
Besuchen Sie die Dokumentation, um mit Amazon CodeGuru Reviewer loszulegen und Ihre ersten 100.000 Codezeilen 90 Tage lang kostenlos zu überprüfen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite von Amazon CodeGuru. Um das Team zu kontaktieren, besuchen Sie das Entwicklerforum für Amazon CodeGuru.