AI 时代，
如何保障代码质量？
8 月 5 日晚上 8 点，JetBrains 产品专家 Kai Schmithusen 将在 Qodana 技术直播中，解析 AI 驱动的软件开发流程中可能出现的质量风险，并分享如何将确定性分析与 AI 分析结合起来，在提高代码可靠性的同时，降低返工与整体交付成本。
在这场直播中，您将了解到
1. 为什么代码质量仍然至关重要
代码质量不只影响当前版本是否可以顺利交付，也会长期影响系统的安全性、可维护性与团队协作效率。
2. 为什么 AI 生成代码需要更严密的监测
了解 AI 辅助开发流程中常见的问题来源，以及为什么“能运行”并不等于“质量达标”。
3. 如何结合确定性分析与 AI 分析
通过稳定、可重复的检查规则配合 AI 分析能力，让两种方法发挥各自优势，为现代开发流程建立更完整的质量防线。
4. 如何降低质量保障的整体成本
将问题更早带回开发环节，减少后期排查、修复与沟通成本，在质量与交付效率之间建立更可持续的平衡。
Kai Schmithusen
身为 JetBrains Qodana 产品专家，Kai 在软件开发工具领域拥有十余年从业经验，曾在美国和欧洲企业担任多种职务，并先后在爱尔兰、瑞典以及他的家乡德国工作。他长期与世界各地的企业交流，关注软件开发趋势、工程实践，以及不同组织应对开发挑战的方式。
身为 JetBrains Qodana 产品专家，Kai 在软件开发工具领域拥有十余年从业经验，曾在美国和欧洲企业担任多种职务，并先后在爱尔兰、瑞典以及他的家乡德国工作。他长期与世界各地的企业交流，关注软件开发趋势、工程实践，以及不同组织应对开发挑战的方式。
范圣佑
圣佑是 JetBrains 技术布道师，对 JetBrains 相关技术与产品也有深入的理解。作为布道师，他乐意分享自己的开发经验，帮助更多开发者提升生产力及代码质量。
圣佑是 JetBrains 技术布道师，对 JetBrains 相关技术与产品也有深入的理解。作为布道师，他乐意分享自己的开发经验，帮助更多开发者提升生产力及代码质量。
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