CodeHunter 专注于进行
代码规约检查
基于通用代码和企业定制规约，自动化扫描代码，帮助您发现不符合编程规范的问题，从而提高代码的质量和可维护性。
软件缺陷预测
基于历史代码和缺陷数据，预测软件中潜在缺陷的位置，帮助团队优先修复最可能出现问题的代码，提高测试效率和软件质量。
安全漏洞检测
识别软件代码中潜在的安全漏洞，如缓冲区溢出或注入攻击，帮助开发者在软件部署前修复这些问题，尽可能避免安全事件发生。
代码冗余消除
自动识别和移除软件中重复冗余的代码，减少代码维护的成本和运行所需资源，提高程序执行效率和可维护性。
测试用例生成
基于代码大语言模型，针对软件代码的内部结构，自动化生成和执行白盒测试用例，从而发现代码错误，提高软件质量。
软件智能运维
对运维过程进行智能化的管理，实现运维的自动执行、故障预测、性能优化和容量规划等功能，提高软件系统运维效率。
46
+
款软件采用了CodeHunter
142
k+
行代码已被自动化检测
3.4
k+
处问题已被检出，并被修复
特色1：多平台代码获取
CodeHunter支持与多个代码管理平台对接，支持多种API接入与多种鉴权方式。在用户授权的基础上，可一键添加代码仓库，一键获取代码文件。目前支持的主流代码仓库包括：
代码平台GitHub
代码平台Gitee
私有部署的Gitlab
私有部署的Bitbucket
更多平台接入中，敬请期待…
特色2：软件“全量&增量”检测
CodeHunter支持Java、C++和Python等编程语言的检测。检测方式按需选择：可这对软件项目所有代码文件进行全量检测，也可以只检测某次提交所涉及的代码。检测任务主要包括：
代码规约检查
软件缺陷预测
安全漏洞检测
代码冗余检测
测试用例生成
将支持更多检测任务，敬请期待…
特色3：多粒度多级别报告生成
CodeHunter支持多种粒度和多种级别的检测。开发者可通过平台随时查看当前扫描和历史扫描的结果，以及跟踪多次扫描的问题个数和变化趋势。基于此，可有效指导开发团队对软件代码进行优化改进。
代码检测粒度：软件级、包级、文件级、函数级
问题预警级别：强制级、严重级、警告级、建议级
可根据使用者的需求灵活配置…