KI-Coding-Benchmarks
Ein 1.200-PR-Vergleich dessen, was Cursor, Claude Code, Copilot und Devin in echte Repos ausliefern — und wie oft diese PRs ein CWE-285, CWE-89 oder CWE-22 einführen.
Ein tiefer Blick darauf, was KI-Coding-Assistenten in Produktion ausliefern — und der ASPM-Playbook, der es abfängt. 38 Seiten mit Benchmarks, Fallstudien und Remediation-Mustern.
Ein 1.200-PR-Vergleich dessen, was Cursor, Claude Code, Copilot und Devin in echte Repos ausliefern — und wie oft diese PRs ein CWE-285, CWE-89 oder CWE-22 einführen.
Das vierschichtige Review-Muster, das abfängt, was KI-generierter Code übersieht: graph-bewusstes SAST, Reachability-Analyse, replay-verifizierte Findings und ein für Menschen lesbarer Audit-Trail.
Wie drei Engineering-Teams ihren KI-Code-Vulnerability-Backlog in einem Quartal um 78%, 84% und 91% reduzierten — inklusive Rollout-Plan und beobachteter Metriken.
Eine praxisnahe Abbildung von KI-Coding-Risiken auf NIS2 Art. 21, DORA Art. 28, EU AI Act und Cyber Resilience Act — mit der Evidenz, die jeder Regulator erwartet.
Eine vorstandstaugliche Sicht darauf, was KI-Coding-Assistenten in Ihre Codebase liefern — plus der Playbook, um es in 90 Tagen unter Kontrolle zu bringen.
Die Benchmarks, Reachability-Muster und Remediation-Templates, die Ihren Review-Backlog verkürzen, ohne die wirklich relevanten Findings zu verlieren.
Wie Sie die Geschwindigkeit von KI-Coding hoch halten, während der Audit-Trail auditierbar bleibt — inklusive der IDE- und CI-Guardrails, die die Fallstudien-Teams standardisiert haben.
Die NIS2 / DORA / EU-AI-Act / CRA-Abbildung, die Ihr Regulator verlangen wird — mit den Evidenz-Artefakten, die jedes Rahmenwerk erwartet.
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