Некоторые методы, которые используются в автоматизированной проверке кода:

• Статический анализ кода. 1 Позволяет выявлять ошибки без выполнения программы. 1 Инструменты статического анализа, например, SonarQube и Coverity, используют различные техники, включая паттерн-матчинг и анализ потока данных. 1
• Динамический анализ. 1 Проводится во время выполнения программы и позволяет обнаруживать ошибки, проявляющиеся только при определённых условиях. 1 Инструменты, такие как Valgrind и AddressSanitizer, мониторят выполнение программы, выявляя утечки памяти, переполнения буфера и другие дефекты. 1
• Машинное обучение и глубокое обучение. 1 Позволяют анализировать большие объёмы кода и выявлять сложные паттерны, которые трудно распознать традиционными методами. 1 Алгоритмы машинного обучения, такие как Random Forest и Support Vector Machine (SVM), используются для классификации и обнаружения ошибок на основе размеченных данных. 1
• Генеративные модели. 1 Позволяют предлагать исправления, основываясь на контексте кода и типе обнаруженной ошибки. 1 Например, GPT-3. 1
• Инструменты мониторинга выполнения кода. 1 Используют данные выполнения программы для анализа и выявления ошибок в реальном времени. 1 Примеры: New Relic и Dynatrace. 1
• Алгоритмы генетического программирования. 1 Могут использоваться для оптимизации кода. 1 Эти алгоритмы анализируют код и предлагают оптимальные решения для улучшения производительности. 1
• Плагины и расширения для IDE. 4 Многие современные интегрированные среды разработки (IDE), такие как Visual Studio Code, IntelliJ IDEA или PyCharm, предлагают плагины и расширения для автоматической проверки кода на лету, а также для выполнения автоматизированных тестов и анализа качества кода. 4