Hataları, güvenlik açıklarını ve stil ihlallerini üretime ulaşmadan önce yakalayın — her çekme isteğinde otomatik olarak.

Mühendislik ekipleri, manuel kod incelemesi darboğazları nedeniyle önemli ölçüde geliştirme hızını kaybeder.
Kıdemli geliştiriciler zamanlarının %20-30'unu pull request'leri inceleyerek geçirirler; bu da teslimat hızı ile kod kalitesi arasında sürekli bir gerilim yaratır. Kritik güvenlik açıkları, performans düşüşleri ve ince mantık hataları, özellikle inceleyicilerin yorgun veya iş yükü altında olduğu yoğun dönemlerde, insan incelemesinden rutin olarak kaçar. Mevcut linting araçları yüzeysel sorunları yakalar ancak daha derin mimari problemleri, race condition'ları ve daha geniş kod tabanını anlamayı gerektiren bağlama bağlı hataları gözden kaçırır.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime GeçinMicrocosmWorks, her pull request üzerinde ilk gözden geçiren olarak çalışan, diff'leri tam repository bağlamına göre analiz eden, AI destekli bir kod inceleme aracısı sunabilir. Bu aracı, büyük dil modeli çıkarımını deterministik statik analiz ile birleştirerek hataları, güvenlik açıklarını, performans anti-pattern'larını ve stil ihlallerini tanımlar — ardından doğrudan PR üzerine eyleme geçirilebilir, satır bazında geri bildirim gönderir. Mevcut stil kılavuzlarını, geçmiş inceleme yorumlarını ve kabul edilmiş kalıpları sindirerek ekibe özgü kurallardan öğrenir, geri bildirimini zamanla ekibin standartlarına uyacak şekilde ayarlar. İnsan inceleyiciler, kritik sorunları zaten işaretlenmiş önceliklendirilmiş PR'lar alarak mimari kararlara ve iş mantığı doğrulamasına odaklanabilirler.
Sistem, GitHub veya
GitLab'den gelen webhook olayları tarafından tetiklenen olay odaklı bir pipeline olarak çalışır. Gelen PR yükleri, repository bağlamı, bağımlılık grafikleri ve geçmiş inceleme verileriyle zenginleştirilerek çok aşamalı bir analiz motoruna gönderilir. Sonuçlar, platform API aracılığıyla satır içi inceleme yorumları olarak geri gönderilmeden önce toplanır, tekrar edenler kaldırılır ve ciddiyet derecesine göre puanlanır.
doğru analiz.
ardından bulguları birleşik bir rapora birleştirir.
ve gürültü eşiklerine saygı gösterir.
eşiklerini iyileştirmek ve zamanla düşük değerli gözlemleri bastırmak için kullanır.
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| Backend | Python 3.12, FastAPI, Celery, Redis |
| AI / ML | GPT-4o, Claude API, Tree-sitter AST parsing, CodeQL, Semgrep |
| Frontend | Next.js 14, Tailwind CSS, Shadcn UI |
| Veritabanı | PostgreSQL 16, Redis (caching & queues) |
| Altyapı | AWS Lambda, Amazon SQS, Docker, Terraform, GitHub Actions |
| Aşama | Süre | Teslim Edilebilirler |
|---|---|---|
| Keşif ve Entegrasyon Kurulumu | 1-2 Hafta | GitHub/GitLab webhook entegrasyonu, repository başlangıç akışı, ilk kural yapılandırması |
| Çekirdek Analiz Motoru | 3-4 Hafta | Çok aşamalı analiz pipeline'ı, LLM prompt mühendisliği, SAST araç entegrasyonu |
| Geri Bildirim ve Kontrol Paneli | 5-6 Hafta | Satır içi yorum teslimi, yapılandırma kontrol paneli, gürültü ayarlama kontrolleri |
| Kalibrasyon ve Lansman | 7-8 Hafta | Geri bildirim döngüsü entegrasyonu, ekibe özel kalibrasyon, üretim yayılımı |
| Metrik | Gelişim | Detay |
|---|---|---|
| Kod İnceleme Süresi | %70 daha hızlı | PR'lar, insan incelemesi için saatlerce beklemek yerine 3 dakika içinde ilk geri bildirimi alır |
| Güvenlik Açığı Tespit Oranı | %40 artış | AI, manuel inceleme ve temel linting'in kaçırdığı güvenlik sorunlarını yakalar |
| Kıdemli Geliştirici Zaman Tasarrufu | 15-20 saat/hafta | İnceleyiciler, yazım hatalarını ve boş kontrolünü yakalamak yerine mimariye odaklanır |
| Üretim Hata Oranı | %30 azalma | Kapsamlı birleştirme öncesi analiz sayesinde üretime daha az hata kaçar |
| İşe Alım Tutarlılığı | Önemli ölçüde gelişti | Yeni ekip üyeleri, her PR'da tutarlı stil ve desen rehberliği alır |
Binlerce adayı adil, tutarlı ve açıklanabilir aday değerlendirmeleriyle dakikalar içinde tarayın — doğrudan ATS sisteminize entegre edin.
MicrocosmWorks, kural tabanlı statik analizörlerden daha derin bir seviyede kod semantiğini ve veri akışını anlayan AI kod inceleme araçları geliştirir. Bu araçlar, güvensiz serileştirme zincirleri, dolaylı URL yapılandırması yoluyla SSRF ve birden çok dosyayı kapsayan iş mantığı kusurları gibi güvenlik açıklarını yakalar. AI, kullanıcı girdisinin belirli kod tabanı mimariniz aracılığıyla nasıl yayıldığı konusunda akıl yürüterek, uygulama bağlamından yoksun oldukları için genel SAST araçlarının gözden kaçırdığı saldırı yüzeylerini tanımlar. Ayrıca, aracı bulguları bağımlılık grafiğinizle ilişkilendirerek üçüncü taraf kütüphaneler aracılığıyla geçişli güvenlik açığı yollarını işaretler.
MicrocosmWorks, değiştirilen kod yollarına özgü unit testleri, integration testleri ve edge case senaryoları oluşturmak için pull request diff'lerini analiz eden AI ajanları kullanır; buna boundary koşulları, error handling ve ilgili işlevsellik için regression testleri dahildir. Oluşturulan testler, ekibinizin mevcut test kurallarını, framework'lerini (Jest, pytest, JUnit vb.) ve mocking desenlerini, test suite'inizden öğrenerek takip eder. Bu, yeni kodda test coverage'ı genellikle %30-50 oranında artırırken, geliştiricilerin boilerplate test kodu yazmak için harcadığı süreyi azaltır.
MicrocosmWorks, geliştiricilerin bulguları tek tıklamayla reddedebildiği bir geri bildirim döngüsü uygular ve aracı, belirli kod tabanı kalıplarınız ve ekip konvansiyonlarınız için hassasiyetini ayarlamak üzere bu retlerden öğrenir. Sistem, kural kategorisi başına precision metrics'i takip eder ve yeniden eğitilene kadar yapılandırılabilir bir accuracy threshold'un altına düşen kategorileri otomatik olarak bastırır. İki ila üç haftalık aktif kullanımdan sonra, çoğu ekip false positive rates'in %10'un altına düştüğünü görür, bu da aracının geri bildirimini rahatsız edici olmaktan ziyade gerçekten kullanışlı hale getirir.
MicrocosmWorks, kod inceleme aracısını, genel en iyi uygulamalar yerine ekibinizin belirli kurallarını uygulayabilmesi için deponuzun commit geçmişi, mevcut kod inceleme yorumları, dahili stil rehberleri ve mimari karar kayıtları üzerinde ince ayar yapar. Aracı, tercih ettiğiniz hata işleme stratejisi, etki alanına özgü kavramlar için adlandırma kuralları ve modüller arasındaki mimari sınırlar gibi kalıpları öğrenir. Orta ölçekli bir kod tabanı (100 bin - 500 bin satır) için kurulum ve özelleştirme, 2-3 haftalık bir başlangıç süresi boyunca genellikle saatte 15-35 dolar tutar.
MicrocosmWorks, bulguları kritik engelleyicilerden bilgilendirici önerilere kadar sıralamak için güvenlik etkisi, üretim patlama yarıçapı, veri bütünlüğü riski ve kritik mimari desenlerden sapma gibi faktörleri değerlendiren bir ciddiyet sınıflandırma modeli uygular. SQL injection vektörleri veya authentication bypasses gibi kritik bulgular, engelleyici yorumlar olarak ortaya çıkarılırken, stil önerileri ve küçük yeniden düzenleme fırsatları ise engellemeyen bir özette gruplandırılır. Bu önceliklendirme, geliştiricilerin en önemli olana odaklanmasını ve düşük öncelikli gürültü içinde boğulmadan güvenli bir şekilde birleştirmelerini sağlar.