検証のループを自動化
Visual Expert は、開発者のコーディング方法を変えることなく、既存の開発プロセスに組み込めます。
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1
最新のコードを取得
Visual Expert をソース管理、データベース、ネットワーク上のファイルに接続し、解析対象のコードを自動的に更新します。
コードの取得元Git / GitHub · Azure Git · TFS · SVN · AWS CodeCommit · データベース · ネットワーク上のファイル
ソース管理のドキュメント -
2
解析を起動
スケジュール、コマンド ライン、Jenkins、または他の自動化プロセスから解析を実行します。
自動化VE スケジューラー · コマンド ライン · Jenkins · 既存の自動化プロセス
Jenkins プラグインのドキュメント -
3
結果を公開
結果を Visual Expert で確認するか、JUnit または JSON 形式の出力で DevOps 環境から利用できるようにします。
結果VE ダッシュボード · 欠陥の追跡 · JUnit · JSON · 解析履歴
JUnit と JSON のレポートのドキュメント
コードの出所を問わない、1 つの検証プロセス
開発手法は急速に変化しています。コードは手作業で書かれることも、既存のコンポーネントから再利用されることも、AI アシスタントで生成・変更されることもあります。
Visual Expert は、コードの作成方法にかかわらず、同じ構造化された再現性のある解析を適用します。コード検査の中核部分は、オプションの生成 AI サービスとは独立して、静的解析と定義済みのルールに基づいています。
プロジェクトごとに検証を調整
定義済みまたはカスタムの検査プロファイルを使用して、レガシー システムからより厳格な管理が求められるアプリケーションまで、アプリケーションに応じて検証のレベルを調整できます。検査プロファイルのドキュメント
検出から修正の確認まで
継続的な検証は、検出結果を解決まで追跡できてこそ効果を発揮します。Visual Expert は、コード検査をアプリケーションのコンテキストと修正作業につなげます。
- 1検証新しい欠陥や重大な欠陥を特定します。
- 2影響の把握コードを変更する前に依存関係を把握します。
- 3修正修正作業を割り当てて追跡します。
- 4再検証新しい解析を実行し、欠陥が検出されなくなったことを確認します。
欠陥判断担当履歴は連続する解析を通じて保持されます
関連情報
コード検証
脆弱性、バグ、品質やパフォーマンスの問題、デッドコードを検出します。
コード修正
検出結果を確認して優先順位を付けて修正し、次回の解析で結果を確認します。
チーム ワークフロー
解析結果を共有し、チーム全体で修正作業を調整します。
継続的な検査のドキュメント
Jenkins、コマンド ライン、スケジューラー、レポート形式の詳細。