8 regler for å forbedre AI-kodeagenten din. Alle disse reglene fungerer med Claude Code, Cursor, VS Code og med de fleste programmeringsspråk. Automatisering av disse reglene vil 10 ganger kodekvaliteten og sikkerheten som produseres av AI-kodeagentene dine. 1. Avhengighetskontroller – Hindre agenten din i å foreslå usikre biblioteker basert på utdaterte opplæringsdata. 2. Hemmelig eksponering - Automatisk fiks bruken av hardkodet legitimasjon introdusert av kodeagenten din. 3. Fil- og funksjonsstørrelse - Refaktorere automatisk alle filer eller funksjoner som overskrider en rimelig lengde. 4. Kompleksitet og parametergrenser - Forenkle altfor kompleks kode skrevet av agenten. 5. SQL injeksjon – Reparer automatisk alle databaseinteraksjoner med urensede brukerinndata. 6. Ubrukte variabler og importer - Oppdag og fjern død kode. 7. Oppdag usynlige unicode-tegn i AI-regelfiler – Fjern mellomrom med null bredde, retningsoverstyringer og andre usynlige tegn som kan skjule ondsinnet oppførsel. 8. Usikker OpenAI API-bruk – Håndhev bruk av sikre OpenAI-endepunkter, riktig autentisering og kontekstisolering Slik kan du automatisere dette: Installer @codacy-utvidelsen. Dette vil gi deg tilgang til en CLI for lokal skanning og en MCP-server for agentkommunikasjon. Herfra og ut, hver gang du trenger å generere litt kode: 1. Agenten din vil skrive koden 2. Den vil da ringe Codacys CLI for å sjekke den 3. Den vil finne eventuelle problemer i sanntid 4. Kodeagenten din vil fikse problemene 5. Når koden passerer alle kontroller, er du ferdig Innsatsnivå på din side: bokstavelig talt null! Kodekvalitet og sikkerhet på grunn av dette: 100 ganger bedre! Her er lenken for å laste ned utvidelsen for IDE-en din: Takk til Codaci-teamet for å samarbeide med meg om dette innlegget.

Jeg fikk multiagentspillet mitt fra 83 % vellykkede henrettelser til litt over 92 %. Stor forbedring! Her er den viktigste lærdommen jeg lærte: Flytt så mye funksjonalitet som mulig inn i verktøy og la LLM bruke dem. Jo mindre LLM trenger å gjøre, jo bedre. En LLM er mye bedre til å bestemme hvilket verktøy som skal brukes enn å gjøre arbeidet med det verktøyet alene, selv når det er enkelt arbeid. Jeg reduserte en 100-linjers ledetekst til 25 linjer og 3 Python-funksjoner som implementerer all funksjonaliteten. Ulempen er mer kode, men fordelen er at påliteligheten er opp med nesten 10 %.

Den enkleste måten å opprette en AI-agent på i dag: Du trenger ikke å skrive noen kode. Du trenger ikke å bygge en arbeidsflyt. Du kan bokstavelig talt bygge agenter som fullfører nyttige oppgaver for deg ved å bruke en enkelt ledetekst. Sjekk den raske videoen jeg spilte inn!