2025年2月19日，此次收购为Sonar正在软件开辟范畴的AI计谋结构再添一笔，标记着智能AI手艺的全面使用即将带来更深远的变化。做为代码质量办理的带领者，Sonar一曲努力于帮帮企业编写和高质量的代码，取此收购相辅相成，则正在于加快软件的从动化历程，提拔企业的DevOps效率。

　　正在当前软件开辟出产力停畅的环境下，此次收购无疑契合了市场的火急需求。数据显示，开辟者正在手艺债权上投入40-50%的时间，而不是开辟新功能。到2028年，75%的企业软件工程师将方向利用AI来辅帮代码，因而，Sonar此举也响应了行业内对AI辅帮开辟东西不竭增加的需求。

　　此次收购的深切影响将是，Sonar努力于从质量者转型为出产力推进者，鞭策软件开辟经济学的全体变化。这也正在更大程度上呼应了“修复”软件的趋向，促使人们更深切地思虑AI正在处理编程中创制性问题的脚色取可能性。总体来看，Sonar取AutoCodeRover的连系，不只鞭策手艺改革，更为软件开辟的将来指了然标的目的。

　　通过全局化的代码阐发，AutoCodeRover不只能处置孤立的代码片段，还能确保正在点窜时连结架构分歧性，为企业供给了分歧于GitHub Copilot等产物的奇特合作劣势。此外，借帮新加坡的研发核心，Sonar将加深取新加坡国立大学等出名研究机构的合做，也为全球AI核心的成立铺平了道。

　　AutoCodeRover是由新加坡国立大学的研究团队于2024年推出的AI代办署理，专注于法式改良。其通过度析现有代码库的笼统语法树，并连系狂言语模子取毛病定位手艺，供给更具针对性的代码修复方案。具有矫捷性和顺应性。值得一提的是，AutoCodeRover的无关模子设想为组织带来了集成多种AI模子的可能性，企业能够按照本身需要选择成本和机能的最佳均衡。

　　跟着AutoCodeRover成为Sonar产物的一部门，企业若何均衡AI的从动化取开辟者的监视，将是将来的环节挑和。这个均衡的主要性正在于，不只可以或许提拔开辟效率，削减手艺债权，同时也能防止因过度依赖AI导致的决策失误。

　　Sonar打算正在2025岁尾前将AutoCodeRover的手艺整合到SonarQube，使得代码审查流程中的从动修复变得愈加高效。然而这项整合面对着代码复杂性取开辟者信赖的双沉挑和。虽然AutoCodeRover的调试效率有所提拔，但其成功率只能正在46%摆布，这就需要人工的监视取确认。对此，Sonar的增加副总裁Harry Wang提出需连结“人正在回中”，强调工程师仍需对环节点窜具有最终的节制权。