软安静兮上线 AI+，辅助缺陷判断与修复建议生成
软安静兮 StatiCode 上线 AI+ 功能，通过接入 DeepSeek 等通用大模型，在缺陷审计环节提供真实性辅助判断、修复思路和代码差异。开发人员可结合代码上下文与测试结果，进一步确认问题及修复方案。
静态分析能够在不运行程序的情况下发现潜在缺陷，但扫描结果仍需要人工判断是否满足触发条件，并根据项目代码、编译配置和调用关系决定如何修复。AI+ 将这部分辅助分析放入现有审计界面。
传统代码审计的两个瓶颈
- 确认告警是否真实存在。分析人员需要查看代码上下文、数据流与触发路径，避免把无法触发的问题直接计入缺陷。
- 形成可验证的修复方案。修复既要消除缺陷，也要避免改变原有业务逻辑，并通过复测确认问题不再出现。
AI+ 如何进入缺陷审计
分析人员在缺陷详情中调用 AI+ 后，系统根据规则说明、相关代码片段和上下文生成辅助判断，并给出修复思路。输出用于缩小排查范围，不能替代工程人员对真实执行条件和业务影响的确认。
保留修复前后的验证证据
对于确认需要修复的问题，AI+ 可展示修复建议及代码差异。开发人员仍需检查建议是否符合项目约束，完成编译、单元测试或回归测试，并把最终采用的修改与原始告警关联起来。
通过把辅助分析、人工判断和复测结果放在同一处，团队可以更快理解告警并保留处置过程。AI 输出的可靠性取决于上下文完整度和模型能力，关键问题仍应由具备项目知识的人员确认。