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软安动态
产品介绍
CodeHawk AI 代码审查系统是一款面向研发团队的AI代码审查产品,通过融合大语言模型(LLM)与静态应用安全测试(SAST)能力,对 Pull Request(PR)、Merge Request(MR)、Commit、分支变更及项目代码进行自动化审查。
区别于传统规则扫描工具和纯 AI Review 产品,CodeHawk 将大模型的语义理解能力与 SAST 的数据流、控制流、调用链分析能力深度融合,在复杂业务场景下能够更准确地发现运行时缺陷、逻辑漏洞、安全风险、性能隐患和工程质量问题,同时有效降低误报率。
CodeHawk 可无缝集成 GitLab、GitHub、Gitee、CI/CD 流水线及企业研发平台,在代码提交、代码评审和持续集成阶段自动触发分析,并通过代码评论、机器人通知和交互式问答等方式向开发者提供可解释、可追溯的审查建议,帮助团队将问题前移,在代码合并前完成质量治理。
依托可扩展的 Skill 体系、用户反馈学习和 MCP 集成能力,CodeHawk 能够持续积累团队规范、业务规则和最佳实践,为企业构建覆盖研发全生命周期的智能代码质量守护体系。
AI + SAST 双引擎分析
融合大模型理解能力与 SAST 确定性分析能力,既能发现复杂逻辑问题,也能保持检测结果的稳定性和工程可信度。
精准上下文驱动
利用 SAST 提供的调用链、数据流、控制流和漏洞上下文,帮助 AI 聚焦关键代码路径,减少无效分析与误报。
支持自定义Skills
针对不同企业的编码规范、安全基线和架构约束(如租户隔离、敏感日志管控),通过Skill机制将人工Review规则沉淀为可复用、可迭代的自动化审计能力。
机器人对话
开发者可追问审计问题的判定依据、调用链及风险等级,AI机器人将技术分析结果转化为通俗语言,降低修复与沟通成本。
应用场景
PR/MR 自动代码审查
在开发者提交 Pull Request 或 Merge Request 后自动触发分析,识别新增代码中的缺陷、漏洞和逻辑风险,减少人工 Review 压力。
运行时缺陷与逻辑问题检测
针对空指针、资源泄露、异常路径、边界条件、权限绕过、业务逻辑不一致等问题进行深度分析,发现传统规则难以覆盖的代码风险。
安全合规与规范检查
结合企业安全编码规范、行业标准和团队最佳实践,检测代码安全风险、敏感信息、危险函数调用、依赖风险和合规问题。
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