KI-gestützte
Codeanalyse
Risiken erkennen. Technische Schulden priorisieren. Codequalität verbessern.
ANCUD IT analysiert große und komplexe Codebasen mit KI, identifiziert Code Smells, technische Risiken und kritische Module und liefert einen klaren Maßnahmenplan.
erkennen
priorisieren
reduzieren
messbar machen

Eine KI-gestützte Codeanalyse verbindet technische Metriken mit semantischer Bewertung und Projektkontext. Dadurch werden nicht nur möglichst viele Befunde erzeugt, sondern die wirklich kritischen Risiken, technischen Schulden und Qualitätsprobleme priorisiert.
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KI-gestützte Codeanalyse entwickeln lassen
Eine moderne Codebasis lässt sich nicht allein anhand einzelner Warnungen bewerten. Erst die Verbindung aus statischer Analyse, semantischer Bewertung, Architekturwissen und Projektkontext zeigt, welche Befunde tatsächlich relevant sind. Unternehmen können bei ANCUD IT eine KI-gestützte Codeanalyse entwickeln lassen, zunächst einen Codebase-Check anfragen und die vollständige Untersuchung anschließend beauftragen. Statt mehrere isolierte Analysewerkzeuge zu kaufen, entsteht ein priorisierter Maßnahmenplan für die eigene Software.
Code Smells, Komplexität und technische Schulden erkennen
ANCUD IT analysiert komplexe Methoden, große Klassen, Duplicate Code, Dead Code, fehlende Tests, veraltete Abhängigkeiten und inkonsistente Coding Standards. Ein klar begrenzter Repository-Check kann direkt bestellt werden. Für mehrere Repositories oder Legacy-Systeme können Unternehmen die Analyse modular beauftragen und einen individuellen Bewertungsprozess entwickeln lassen. Die Ergebnisse werden nicht nur aufgelistet, sondern nach Risiko, Auswirkung und Änderungsaufwand priorisiert.
Risiken nach Business Impact priorisieren
Nicht jeder Code Smell rechtfertigt sofortige Änderungen. Deshalb unterscheiden wir zwischen kritischen Sicherheits- und Stabilitätsrisiken, wartungsintensiven Modulen und rein kosmetischen Befunden. Unternehmen können eine individuelle Risikomatrix anfragen, die Auswertung durch ANCUD IT beauftragen und die priorisierten Maßnahmen anschließend umsetzen lassen. Auf Wunsch können Teams eigene Qualitätsgrenzen einführen und einen wiederholbaren Analyseprozess entwickeln lassen.
Preis, Preise und Kosten einer KI-Codeanalyse
Der konkrete Preis hängt von Umfang, Programmiersprachen, Repository-Größe, Testabdeckung und gewünschter Analysetiefe ab. Nach einer technischen Erstaufnahme erhalten Sie transparente Preise sowie eine klare Einschätzung der einmaligen und laufenden Kosten. Für einen schnellen Einstieg lässt sich ein initialer Codebase-Check bestellen; umfangreiche Unternehmensanalysen werden nach definiertem Leistungsumfang beauftragt.
Ein weiterer Preisfaktor ist die gewünschte Integration in Git, CI/CD, Reporting und Qualitäts-Gates. Die Preise für eine einmalige Analyse unterscheiden sich von den Kosten regelmäßiger Analysezyklen. Unternehmen müssen daher keine unpassende Plattform kaufen, sondern können genau die benötigte Analyse- und Reporting-Lösung entwickeln lassen und schrittweise umsetzen lassen.
Ergebnisse gemeinsam mit dem Entwicklungsteam bewerten
Ein Analysebericht ist nur dann wertvoll, wenn das Entwicklungsteam die Befunde nachvollziehen und in den Projektkontext einordnen kann. ANCUD IT moderiert gemeinsame Review-Sessions, erläutert Risk Heatmaps und unterstützt bei der Planung der nächsten Schritte. Sie können einen Ergebnisworkshop anfragen, die technische Bewertung beauftragen und Refactoring- oder Modernisierungsmaßnahmen gezielt umsetzen lassen. Die neuen Qualitätsregeln lassen sich anschließend in den Teams einführen.
Codeanalyse in Git und CI/CD integrieren
Regelmäßige Analysen machen Entwicklungen über Releases hinweg sichtbar. Wir verbinden Codeanalyse, Quality Gates, automatische Berichte und Benachrichtigungen mit vorhandenen Entwicklungsprozessen. Unternehmen können eine CI/CD-Integration anfragen, die technische Implementierung beauftragen und den vollständigen Workflow umsetzen lassen. Vorhandene Analysewerkzeuge können weiterverwendet werden; zusätzliche Komponenten müssen nicht zwingend neu gekauft werden.
Laufende Betreuung, Wartung und Support
Codebasen, Abhängigkeiten und Qualitätsziele verändern sich kontinuierlich. ANCUD IT kann Analysemodelle, Schwellenwerte, Berichte und Integrationen dauerhaft betreuen lassen. Für planbare Aktualisierungen können Unternehmen Wartung buchen und bei neuen Repositories oder Programmiersprachen einen Service anfragen. Anpassungen an Dashboards oder Qualitätsregeln können separat beauftragt werden.
Nach dem ersten Analysezyklus können weitere Repositories angefragt, zusätzliche Reports beauftragt und gefundene Maßnahmen durch ANCUD IT betreuen lassen werden. Für wiederkehrende Aktualisierungen lässt sich erneut Wartung buchen; bei konkreten technischen Fragen können Sie einen Service anfragen. So bleibt die Bewertung langfristig konsistent und die Plattform kann dauerhaft durch ANCUD IT betreuen lassen werden.
Von der Analyse zum konkreten Maßnahmenplan
Die KI-gestützte Codeanalyse endet nicht bei einem technischen Score. ANCUD IT verbindet die Befunde mit Aufwand, Abhängigkeiten, Release-Planung und Geschäftsauswirkungen. Unternehmen können eine individuelle Roadmap anfragen, die Ausarbeitung beauftragen und die nächsten Modernisierungsschritte mit ANCUD IT planen. Dadurch entsteht eine belastbare Grundlage für Refactoring, Testausbau und Legacy-Modernisierung.

01
Große Codebasen systematisch analysieren
- Statische und semantische Codeanalyse mit KI
- Analyse großer Repositories und komplexer Systeme
- Erkennung komplexer und fehleranfälliger Bereiche
- Bewertung nach Risiko und Änderungsaufwand
- Priorisierung statt unübersichtlicher Ergebnislisten
02
Risiken und technische Schulden sichtbar machen
- Code Complexity und komplexe Abhängigkeiten
- Duplicate Code und Dead Code
- Code Smells und potenzielle Defekte
- Fehlende Tests und Testabdeckung
- Veraltete Abhängigkeiten und Sicherheitsrisiken
- Inkonsistente Standards und Conventions
- Risikobewertung nach Auswirkung und Wahrscheinlichkeit

03
Ergebnisse gemeinsam mit dem Entwicklungsteam bewerten
- Transparente Risk Heatmaps und Quality Dashboards
- Gemeinsame Bewertung der Ergebnisse
- Priorisierung nach Business Impact und Aufwand
- Entscheidungsgrundlage für Refactoring und Modernisierung
- Wissenstransfer und Enablement für das Entwicklungsteam
Die Analyse lässt sich mit Codebase-Kontext & Codegraphen und Context Engineering für große Codebasen kombinieren.
04
Analyse in Entwicklungsprozesse integrieren
- Regelmäßige Analysezyklen und Trendüberwachung
- Integration in Git, CI/CD und Qualitätssicherungsprozesse
- Qualitätsgrenzen und automatische Benachrichtigungen
- Automatische Reports und Vergleich von Releases
- Monitoring technischer Schulden über die Zeit
- Langfristiger Support und kontinuierliche Optimierung

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