Связаться с нами
AI Security
Автоматическая проверка изменений кода с помощью ИИ
Каждый запрос на слияние получает комментарии по правилам вашей команды до того, как его проверит инженер
Объём изменений растёт, запросы на слияние ждут проверки, а время ревьюеров уходит на типовые замечания вместо анализа логики и архитектуры.
Услуга внедряет LLM-агента, который проводит первичное ревью по правилам команды: проверяет соответствие стандартам безопасности и качества, оставляет комментарии до того, как MR откроет человек. Инженер подключается после первичной проверки и сохраняет за собой окончательное решение о слиянии.
Услуга внедряет LLM-агента, который проводит первичное ревью по правилам команды: проверяет соответствие стандартам безопасности и качества, оставляет комментарии до того, как MR откроет человек. Инженер подключается после первичной проверки и сохраняет за собой окончательное решение о слиянии.
Ручное код-ревью ограничивает скорость разработки: ревьюеры перегружены, очередь merge-request'ов растёт, а рост доли ИИ-сгенерированного кода усугубляет проблему.
4,4 дня
среднее время до начала ревью pull request вне крупных технологических компаний
GitKraken, PR Cycle Time Benchmarks, 2026 г.
98%
рост объёма pull request и как следствие — на 91% выросло время ревью
Faros AI, 2025 г.
в 1,7 раза
больше проблем содержит ИИ-сгенерированный код по сравнению с кодом, написанным человеком
CodeRabbit, State of AI Code Quality, 2025 г.
Выгоды внедрения
Требования безопасности проверяются на каждом MR, а не выборочно
Правила ревью формулируются словами команды и остаются под её контролем
Предсказуемая скорость слияния при растущем объёме кода
Первичное ревью снимает очередь на входе: разработчики не ждут ревьюера для базовых проверок
Время на содержательные проверки вместо рутины
Агент берёт на себя типовые замечания, инженер сосредотачивается на архитектуре и логике
Что мы предлагаем
Изучение процесса ревью и стандартов кода команды
Формирование правил ревью для LLM, подключаем харнесс к вашеймодели
Подключение агента к репозиторию: комментарии появляются до открытия MR человеком
Калибровка точности и полноты, чтобы не создавать шум
Вы сможете
Снять очередь ревью на входе
Каждый MR получает первичную проверку сразу после создания, без ожидания свободного ревьюера
Проверять требования безопасности системно
Правила применяются к каждому MR одинаково, а не только когда у ревьюера есть время
Освободить время разработчиков для содержательных задач
Агент закрывает типовые замечания, инженеры разбирают архитектуру и логику
Почему Swordfish Security
Член Консорциума исследований безопасности технологий искусственного интеллекта
Знаем регуляторные требования в области разработки безопасного ПО, которые влияют на вашу индустрию
Более 10 лет опыта в построении процессов РБПО
Внутренний центр экспертизы по AI Security
FAQ
На вашей LLM, включая open-weight модели на собственных GPU. Без обращения к внешним сервисам и API.
Нет. Агент выполняет первичное ревью и закрывает типовые замечания, финальное решение остаётся за инженером.
Правила формулируются словами вашей команды на этапе внедрения и остаются в её распоряжении без ограничений.
Да, услуга рассчитана именно на команды с интенсивной разработкой и жёсткими SLA на слияние merge-request'ов.
Настроенного агента ревью, интегрированного в репозиторий, и правила ревью, переданные команде.
Думаете о DevSecOps и AI Security?
Мы всё расскажем
Узнайте у наших экспертов про защищенное ПО