Segundo, integre verificações de qualidade em seu pipeline. Análise estática, linha e digitalização de segurança devem ser partes não negociáveis de integração contínua sempre que o código de IA for introduzido. Muitas ferramentas de integração contínua/entrega contínua (CI/CD) (Jenkins, Github Actions, Gitlab CI, etc.) podem executar suítes como Sonarqube, Eslint, Bandit ou Snyk em cada Commit. Habilite essas verificações para todo o código, especialmente os trechos gerados pela IA, para pegar bugs mais cedo. Como o lema do sonar sugere, garanta “todo o código, independentemente da origem, atenda aos padrões de qualidade e segurança” antes de se fugir.
Terceiro, como coberto acima, você deve começar a aproveitar a IA para teste, não apenas a codificação. A IA pode ajudar a escrever testes de unidade ou até gerar dados de teste. Por exemplo, o GitHub Copilot pode ajudar na redação de testes de unidade para funções, e ferramentas dedicadas como a tampa do DiffBlue podem testes generados em massa para o código herdado. Isso economiza tempo e também força o código gerado pela IA a se provar. Adote uma mentalidade de “confiança, mas verifique”. Se a IA gravar uma função, também forneça um punhado de casos de teste e execute -os automaticamente.
Quarto, se sua organização ainda não possui, crie uma política sobre como os desenvolvedores devem (e não devem) usar ferramentas de codificação de IA. Defina casos de uso aceitáveis (geração de caldeira, exemplos) e os proibidos (lidando com lógica ou segredos sensíveis). Incentive os desenvolvedores a rotular ou comentar o código gerado pela IA nas solicitações de tração. Isso ajuda os revisores a saber onde é necessário um escrutínio extra. Além disso, considere implicações de licenciamento; Certifique-se de que qualquer código derivado da AC esteja em conformidade com suas políticas de licenciamento de código para evitar dores de cabeça legais.
