دليل مجاني
توقف عن التخمين.
ابدأ بالقياس.
اعتماد مراجعة الكود بالذكاء الاصطناعي: رؤى مبنية على البيانات لفرق التطوير
إحصائيات من 50+ مصدر موثوق — GitHub، DORA، Stanford، Google — لمساعدتك على اتخاذ قرارات مبنية على الأدلة بدلاً من اتباع الوعود التسويقية.
300 مليار دولار
تكلفة الديون التقنية
1.7x
مشاكل كود الذكاء الاصطناعي
91%
إيجابيات كاذبة
ما ستتعلمه
رؤى مدعومة بالأبحاث للمطورين وقادة التقنية ومديري الهندسة
تكلفة عنق زجاجة مراجعة الكود
- •5-6 ساعات أسبوعياً في المراجعة
- •67% ينتظرون أكثر من أسبوع للمراجعة الأولى
- •50,000 دولار/مطور تكلفة تبديل السياق السنوية
كود الذكاء الاصطناعي يتطلب مراجعة أكثر
- •40% من كود الذكاء الاصطناعي يحتوي على ثغرات
- •42% من مقتطفات الذكاء الاصطناعي فيها هلوسات
- •فقط 30% من الاقتراحات تُقبل
سيكولوجية إجهاد التنبيهات
- •فقط 33% يثقون بدقة الذكاء الاصطناعي (انخفاض 10%)
- •73% يعترفون بتفويت تنبيهات عالية الأولوية
- •انخفاض 30% في الانتباه لكل تنبيه متكرر
بناء ثقة المطورين
- •مفارقة اعتماد 80% / ثقة 29%
- •قيود الذاكرة العاملة (4-7 أجزاء)
- •أفضل الممارسات المبنية على البحث
مراجعة الكود للتأهيل
- •35,000 دولار إجمالي التكلفة لكل مطور
- •زيادة 66-150% في الملفات المعروفة
- •إكمال PR أسرع بـ 10-20%
أنظمة متعددة الوكلاء
- •تحسين 7-15% على النماذج الفردية
- •60% من إصدارات الذكاء الاصطناعي تستخدم بنية MoE
- •الوكلاء المتخصصون يتفوقون على العامين
مصادر البحث
GitHubGoogle DORAStanfordIEEEACMMicrosoftStack OverflowLinearBNVIDIA
اتخذ قرارات مبنية على الأدلة
11 صفحة من الرؤى المبنية على البيانات. بدون حشو. بدون وعود تسويقية.
فقط بحث يساعدك على تنفيذ مراجعة كود بالذكاء الاصطناعي يثق بها المطورون فعلاً.