Jüngsten Studien zufolge kosten Software-Fehler die Weltwirtschaft jedes Jahr über 300 Milliarden Dollar. Der Umgang mit diesen Fehlern kann unglaublich frustrierend sein und führt oft zu Verzögerungen, Verwirrung und sogar zu Systemausfällen, wenn sie unentdeckt bleiben. Glücklicherweise haben Fortschritte in der künstlichen Intelligenz zur Entwicklung einer neuen Generation von intelligenten Codeprüfungswerkzeugen geführt, die Ihnen helfen können, Probleme frühzeitig zu erkennen und die Codequalität zu verbessern. In diesem Artikel stellen wir Ihnen die 8 besten KI-Code-Checker-Tools vor, mit denen Sie Zeit sparen, Fehler reduzieren und Ihren Entwicklungsprozess reibungsloser gestalten können. Legen wir los!
Die 8 besten AI Code Checker Tools für das Jahr 2025
1. Zencoder
Zencoder ist ein fortschrittlicher KI-gestützter Coding Agent, der Ihren Softwareentwicklungs-Lebenszyklus (SDLC) verbessert, indem er die Produktivität, Genauigkeit und Innovation steigert. Zencoder nutzt seine leistungsstarke Repo Grokking™-Technologie, um Ihre gesamte Codebasis eingehend zu analysieren. Dabei werden strukturelle Muster, architektonische Logik und benutzerdefinierte Implementierungen aufgedeckt, wodurch ein klares Verständnis der Funktionsweise Ihres Codes entsteht. Mit diesen Erkenntnissen liefert Zencoder äußerst präzise Empfehlungen, die das Schreiben, Debuggen und Optimieren von Code wesentlich einfacher und effektiver machen.
Darüber hinaus lässt sich Zencoder in Ihre vorhandenen Entwicklungstools integrieren und unterstützt über 70 Programmiersprachen, darunter Python, Java, JavaScript und mehr, und arbeitet mühelos mit gängigen IDEs wie Visual Studio Code und JetBrains zusammen. Zencoder wurde mit Sicherheit für Unternehmen entwickelt und erfüllt die wichtigsten Industriestandards wie ISO 27001, GDPR und CCPA, so dass Ihr Unternehmen mit Vertrauen und Sicherheit skalieren kann.
Hauptmerkmale:
1️⃣ Integrationen - Zencoder lässt sich nahtlos in über 20 Entwicklerumgebungen integrieren und vereinfacht so Ihren gesamten Entwicklungszyklus. Damit ist Zencoder der einzige KI-Codierungsagent, der ein derartiges Maß an Integration bietet.
2️⃣ Coding Agent - Verabschieden Sie sich von mühsamem Debugging und zeitaufwändigem Refactoring. Unser intelligenter Coding-Assistent hilft Ihnen, schneller und intelligenter über mehrere Dateien hinweg zu arbeiten, indem er:
- Schnelles Auffinden und Beheben von Fehlern, Bereinigung von fehlerhaftem Code und nahtlose Verwaltung von Aufgaben in Ihrem Projekt.
- Automatisierung sich wiederholender oder komplexer Aufgaben mit intelligenten Workflows, die Ihnen Zeit und Mühe ersparen.
- Beschleunigung der kompletten App-Entwicklung, damit Sie sich auf die kreative, hochwirksame Arbeit konzentrieren können, die wirklich wichtig ist.
3️⃣ Code Review Agent - Erhalten Sie gezielte Code-Reviews auf jeder Ebene, von ganzen Dateien bis hin zu einzelnen Zeilen. Erhalten Sie klares, umsetzbares Feedback, um die Codequalität, Sicherheit und die Einhaltung bewährter Verfahren zu verbessern.
4️⃣ Code Completion - Steigern Sie Ihre Programmiergeschwindigkeit mit intelligenten Vorschlägen in Echtzeit. Die Software versteht Ihren Kontext und bietet präzise, relevante Vervollständigungen, um Fehler zu reduzieren und Sie voranzubringen.
5️⃣ Chat-Assistent - Erhalten Sie sofortige, präzise Antworten, personalisierte Programmierunterstützung und intelligente Empfehlungen, um produktiv zu bleiben und Ihren Arbeitsablauf reibungslos zu gestalten.
6️⃣ Codegenerierung - Beschleunigen Sie die Entwicklung mit sauberer, kontextabhängiger Codegenerierung. Fügen Sie automatisch produktionsreifen Code in Ihr Projekt ein, um Konsistenz zu gewährleisten, die Effizienz zu steigern und schneller zu arbeiten.
7️⃣ Unit-Test-Generierung - Generieren Sie mit unserem KI-gestützten System automatisch detaillierte Unit-Tests und führen Sie sie aus. Stellen Sie sicher, dass Ihr Code zuverlässig, genau und von höchster Qualität ist.
8️⃣ Zen Agents - Nutzen Sie die Intelligenz von Zencoder für Ihr gesamtes Unternehmen.
Zen-Agenten sind anpassbare KI-Kollegen, die Ihren Code verstehen, sich in Ihre Tools integrieren und in Sekundenschnelle einsatzbereit sind.
Das können Sie tun:
- Intelligenter bauen - Erstellen Sie spezialisierte Agenten für Aufgaben wie Pull-Reviews, Tests oder Refactoring, die auf Ihre Architektur und Frameworks zugeschnitten sind.
- Schnelle Integration - Verbinden Sie sich mit Tools wie Jira, GitHub und Stripe in wenigen Minuten mit unserer no-code MCP-Schnittstelle, so dass Agenten nahtlos in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe integriert werden können.
- Sofortige Bereitstellung - Stellen Sie Agenten in Ihrem Unternehmen mit einem Klick bereit, mit automatischen Aktualisierungen und gemeinsamem Zugriff, damit die Teams aufeinander abgestimmt und das Know-how skalierbar bleibt.
- Erforschen Sie den Marktplatz - Entdecken Sie eine wachsende Bibliothek mit vorgefertigten Open-Source-Agenten, die Sie direkt in Ihren Workflow integrieren können. Sehen Sie sich an, was andere Entwickler entwickeln, oder tragen Sie selbst dazu bei, dass die Community schneller vorankommt.
9️⃣ Dreifache Sicherheit - Zencoder ist der einzige KI-Codierungsagent mit SOC 2 Typ II, ISO 27001 und ISO 42001 Zertifizierung.
Pro und Kontra:
🟢 Vorteile:
- Verwendet Repo Grokking™ für tiefgreifende, kontextbezogene Codeanalysen und intelligente Empfehlungen.
- Steigert die Teamproduktivität mit anpassbaren Zen-Agenten, die sich sofort einfügen und wichtige Entwicklungsaufgaben automatisieren.
- Funktioniert in mehr als 70 Programmiersprachen und mehr als 20 Umgebungen und ermöglicht so eine reibungslose und sichere Integration in Unternehmen.
🔴 Nachteile:
- Kann dazu führen, dass man sich zu sehr auf die Automatisierung verlässt, was den langfristigen Kompetenzzuwachs möglicherweise einschränkt.
Preisgestaltung
Zendocer bietet einen kostenlosen Plan, einen Business-Plan ab $19 pro Benutzer/Monat und einen Enterprise-Plan ab $39 pro Benutzer/Monat.
2. Semgrep
Semgrep ist eine KI-gestützte Plattform für Anwendungssicherheit, die eine schnelle, anpassbare und geräuscharme statische Analyse von Code, Abhängigkeiten und Geheimnissen ermöglicht. Mit anpassbaren, codeähnlichen Regeln wird der Code auf Schwachstellen gescannt, und es werden verwertbare Erkenntnisse direkt in Ihren Workflows bereitgestellt. Semgrep arbeitet mit über 30 verschiedenen Frameworks und Technologien zusammen und macht es Sicherheitsteams leicht, allgemeine Schwachstellen zu finden, Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen und Probleme in großen Codebasen schnell zu beheben.
Hauptmerkmale:
1️⃣ KI-gestützte Sichtung und automatische Behebung - Verwendet GPT-4, um falsch-positive Meldungen zu identifizieren und verifizierte Behebungen vorzuschlagen, wodurch die Zeit für die manuelle Überprüfung und Behebung reduziert wird.
2️⃣ Tiefgreifende Datenflussanalyse - Verfolgt Daten über Funktionen und Dateien hinweg, um komplexe Schwachstellen zu erkennen, einschließlich verseuchter Eingaben, die sensible Vorgänge erreichen.
3️⃣ Sicherheit durch Design - Erzwingt sichere Codierungspraktiken und organisationsspezifische Regeln, um ganze Klassen von Schwachstellen zu beseitigen.
4️⃣ Contextual guidance - Bietet Erklärungen und Empfehlungen, die Ihnen helfen, sicheres Coding zu erlernen und Probleme zu beheben.
Pro und Kontra:
🟢 Vorteile:
- Schnell und leichtgewichtig für CI/CD-Verwendung.
- Benutzerdefinierte Regeln mit einfacher Syntax.
- Unterstützt über 30 Programmiersprachen.
🔴 Nachteile:
- Kann falsch-positive/-negative Ergebnisse liefern.
- Es braucht Zeit, um das Schreiben von Regeln zu lernen.
- Begrenzte Unterstützung für komplexe Codemuster.
Preisgestaltung
Semgrep bietet 3 kostenpflichtige Tarife ab $20 pro Monat.
3. DeepSource
DeepSource ist eine einheitliche DevSecOps-Plattform, die Sie bei der Bereitstellung von sauberem, sicherem Code unterstützt, indem sie statische Analyse, KI-gestütztes Autofix™ und Schwachstellenerkennung direkt in Ihren Workflow integriert. Sie bietet Funktionen wie SAST, SCA, Codequalitätsprüfungen, IaC-Sicherheit und Codeabdeckung, und das alles bei minimaler Einrichtung und nativer Integration mit GitHub, GitLab, Bitbucket und Azure. DeepSource wurde für schnell arbeitende Entwicklungsteams entwickelt und unterstützt moderne Workflows mit Zero-CI-Konfiguration, KI-gesteuerten Korrekturen und Inline-Pull-Request-Analyse.
Hauptmerkmale:
1️⃣ Einblicke in Pull-Anfragen - Zeigt Probleme direkt in der Pull-Anfrage an und hilft Entwicklern, Probleme sofort zu erkennen.
2️⃣ Durchsetzung von Qualität und Sicherheit - Blockiert Pull-Requests, die nicht den benutzerdefinierten Standards entsprechen, und sorgt so für konsistente Codequalität und Sicherheit.
3️⃣ Erkennung neuer Probleme - Hebt nur neue Probleme in Pull-Requests hervor, so dass Sie sich auf das konzentrieren können, was neu eingeführt wird, und nicht auf bestehende Probleme.
4️⃣ Automatisierte Code-Formatierung - Wendet bei jeder Übergabe automatisch Open-Source-Code-Formatierer an und sorgt so für sauberen Code, ohne die Entwicklung zu unterbrechen.
Vor- und Nachteile:
🟢 Vorteile:
- Autofix spart Zeit bei der Behebung von Bugs und Code Smells.
- Einfache Integration mit GitHub, GitLab und Bitbucket.
- Saubere Benutzeroberfläche mit anpassbaren Regelsätzen.
🔴 Nachteile:
- Zu viele Warnungen können überwältigend wirken.
- Manchmal werden falsch-positive Meldungen angezeigt.
- Dem kostenlosen Plan fehlt die Unterstützung für private Repos.
Preisgestaltung
DeepSource bietet einen kostenlosen Plan, 2 kostenpflichtige Pläne ab $10 pro Monat und einen Enterprise-Plan mit benutzerdefinierten Preisen.
4. Snyk
Snyk ist eine leistungsstarke, KI-gesteuerte Sicherheitsplattform, die als intelligenter Code-Checker fungiert und Ihnen hilft, Schwachstellen in Ihrem Code, Ihren Open-Source-Bibliotheken, Containern und Ihrer Infrastruktur als Code zu finden und zu beheben. Snyk lässt sich direkt in Ihre Arbeitsabläufe integrieren, so dass Sie Probleme frühzeitig erkennen können, ohne den Programmierprozess zu verlangsamen. Darüber hinaus kombiniert Snyk fortschrittliche Bedrohungserkennung mit risikobasierter Priorisierung, um die Produktivität zu steigern und gleichzeitig das Geschäftsrisiko zu verringern.
Hauptmerkmale:
1️⃣ Hybride KI-Genauigkeit - Kombiniert symbolische und generative KI mit von Experten geprüften Modellen, um unübertroffene Scan-Präzision ohne Halluzinationen zu gewährleisten.
2️⃣ KI-gestützte Autofixes - Schlägt sichere, vorab validierte Codekorrekturen direkt in der IDE vor und ermöglicht so eine sofortige Behebung mit einem Klick.
3️⃣ Benutzerdefinierte Regelerstellung mit KI - Verwendet die DeepCode-KI-Suche, um Sie beim Schreiben, Testen und Ausführen benutzerdefinierter Schwachstellenabfragen mit Autovervollständigungsunterstützung zu unterstützen.
4️⃣ Risikobasierte Alarmierung - Zeigt Probleme mit hoher Auswirkung zuerst an und hilft Teams, sich auf die Behebung der wirklich wichtigen Probleme zu konzentrieren.
Vor- und Nachteile:
🟢 Vorteile:
- Einfache Integration in Entwickler-Tools wie VS Code und CI/CD-Pipelines.
- Erkennt schnell Schwachstellen in Code und Open-Source-Bibliotheken und schlägt Korrekturen vor.
- Saubere, benutzerfreundliche Oberfläche, die einfach zu navigieren ist.
🔴 Nachteile:
- Gelegentlich werden falsch positive Ergebnisse angezeigt, was für Entwickler zeitaufwändig sein kann.
- Erweiterte Richtlinienanpassung kann schwierig zu konfigurieren sein.
- Neue Benutzer können bei der Nutzung aller Funktionen eine Lernkurve durchlaufen.
Preisgestaltung
Snyk bietet einen kostenlosen Plan, einen Team-Plan ab 25 US-Dollar pro Monat und einen Enterprise-Plan mit individuellen Preisen.
5. Codiga
Codiga ist eine Plattform für statische Codeanalyse und automatisierte Codeüberprüfung, die Ihnen hilft, saubereren, sichereren und effizienteren Code zu schreiben. Sie lässt sich nahtlos in gängige IDEs wie Visual Studio Code, JetBrains IDEs und Visual Studio sowie in CI/CD-Pipelines integrieren, um Codequalitätsprobleme und Sicherheitsschwachstellen zu erkennen und Codierungsstandards in Echtzeit durchzusetzen. Codiga unterstützt über 18 Programmiersprachen, darunter Java, Python und JavaScript, und bietet anpassbare Regelsätze und Echtzeit-Feedback, um den Entwicklungsprozess zu rationalisieren.
Hauptmerkmale:
1️⃣ Echtzeit-Analyse - Analysiert den Code sofort und schlägt Korrekturen direkt in Ihrer IDE vor, damit Sie Probleme noch während des Programmierens erkennen können.
2️⃣ Benutzerdefinierte Regelerstellung - Ermöglicht es Ihnen, Regeln für die statische Codeanalyse in weniger als fünf Minuten von Ihrem Browser aus zu erstellen, zu testen und weiterzugeben.
3️⃣ Automatisierte Sicherheitskorrekturen - Identifiziert und behebt Schwachstellen wie durchgesickerte Geheimnisse und OWASP Top 10 Probleme automatisch in Ihrer IDE.
4️⃣ Schnelle Code-Reviews - Liefert Code-Review-Feedback in Sekundenschnelle unter Verwendung von mehr als 1800 Regeln für mehrere Sprachen und rationalisiert so Ihren Review-Prozess.
Vor- und Nachteile:
🟢 Vorteile:
- Code-Analyse in Echtzeit in IDEs wie VS Code und JetBrains.
- Benutzerdefinierte Regeln und wiederverwendbare Snippets für schnellere Entwicklung.
- Unterstützt OWASP- und CWE-Standards für sichere Codierung.
🔴 Nachteile:
- Steilere Lernkurve für neue Benutzer.
- Es kann die Leistung der IDE verlangsamen.
- Begrenzte Unterstützung für Nischensprachen und -werkzeuge.
Preisgestaltung
Codiga gibt auf seiner Website keine Preispläne bekannt.
6. GitHub Copilot
GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der Ihnen hilft, Code effizienter zu schreiben, zu testen und zu überprüfen, indem er in Echtzeit Vorschläge, Erklärungen und Automatisierungen durch die Integration mit gängigen IDEs und GitHub selbst liefert. Mit fortschrittlichen Funktionen wie dem Agentenmodus und der Unterstützung für mehrere KI-Modelle optimiert Copilot die Softwareentwicklung, indem er als kollaborativer Coding-Partner fungiert. Es hilft dabei, eine hohe Codequalität aufrechtzuerhalten, indem es Fehler aufspürt, Verbesserungen vorschlägt und Änderungen an Ihrer Codebasis validiert, bevor sie zusammengeführt werden.
Hauptmerkmale:
1️⃣ Agentenmodus - Analysiert den Code, schlägt Änderungen vor, führt Tests durch und validiert die Ergebnisse über mehrere Dateien hinweg, um Änderungen in großem Umfang effizient durchzuführen.
2️⃣ Vorschläge für die nächste Bearbeitung - Zeigt die Auswirkungen von Codeänderungen auf Ihr gesamtes Projekt an und trägt so zur Wahrung der Konsistenz bei.
3️⃣ Automatisierte Codeüberprüfung - Überprüft den Code, um Fehler zu entdecken, zu beheben und die Qualität zu verbessern, bevor ein Mensch ihn überprüft.
4️⃣ Issue-Handling - Automatisches Planen, Schreiben, Testen und Einreichen von Pull Requests für zugewiesene Issues mit GitHub Actions.
Vor- und Nachteile:
🟢 Vorteile:
- Schnelle Code-Vorschläge für gängige Muster.
- Großartig zum Lernen mit Inline-Beispielen.
- Unterstützt viele Sprachen und Frameworks.
🔴 Nachteile:
- Vorschläge können falsch oder unsicher sein.
- Inkonsistente Qualität bei weniger verbreiteten Sprachen.
- Risiko des Kopierens von lizenziertem Code.
Preisgestaltung
GitHub Copilot bietet einen kostenlosen Plan und 2 kostenpflichtige Pläne ab $10 pro Monat für Einzelpersonen.
Für Unternehmen bietet GitHub Copilot 2 kostenpflichtige Pläne ab 19 USD pro Monat.
7. Amazon Q Entwickler
Amazon Q Developer ist ein generativer, KI-gestützter Assistent, der den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung beschleunigt, indem er intelligente Codevorschläge, Dokumentation, Tests und Upgrades bereitstellt. Er lässt sich in gängige IDEs, Befehlszeilentools, die AWS-Konsole und Chat-Plattformen wie Slack und Microsoft Teams integrieren und bietet intelligente Code-Vorschläge, Debugging und Architekturberatung. Amazon Q prüft, refaktorisiert und transformiert Code selbstständig, um Best Practices durchzusetzen und die Codequalität zu verbessern.
Hauptmerkmale:
1️⃣ Code-Erklärung - Verstehen Sie unbekannten Code, indem Sie Amazon Q bitten, die Programmlogik direkt in Ihrer IDE zu erklären.
2️⃣ Automatische Codeüberprüfungen - Erkennen Sie logische Fehler, Anti-Patterns und Schwachstellen sofort, um die Codequalität zu verbessern und die Entwicklung zu beschleunigen.
3️⃣ Sicherheitsscans - Identifizieren Sie versteckte Sicherheitsprobleme, wie z. B. ungeschützte Anmeldeinformationen und Log-Injection, mit Vorschlägen zur Behebung mit einem Klick.
4️⃣ Unit-Test-Generierung - Erstellen Sie automatisch Unit-Tests für bestehende Code-Basen, um die Testabdeckung und das Vertrauen in die Entwicklung zu erhöhen.
Pro und Kontra:
🟢 Vorteile:
- Steigert die Produktivität mit intelligenten Code-Vorschlägen.
- Lässt sich gut mit VS Code und JetBrains integrieren.
- Unterstützt viele Sprachen wie Python, Java, Go und mehr.
🔴 Nachteile:
- Unterstützt nur Englisch für den Chat.
- Gibt manchmal ungenaue oder themenfremde Antworten.
- Die CLI-Funktionen sind unter Windows begrenzt.
Preisgestaltung
Amazon Q Developer bietet einen kostenlosen Plan und einen Pro-Plan ab $19 pro Monat.
8. Qodo
Qodo ist eine KI-gestützte Code-Integritätsplattform, die beim Schreiben, Testen und Prüfen von Code hilft, indem sie tief in den Entwicklungsworkflow integriert wird. Sie bietet agentenbasierte Tools wie Qodo Gen für die Code- und Testerstellung und Qodo Merge für intelligente, kontextbezogene Code-Reviews direkt in Pull-Requests. Mit seinem Schwerpunkt auf Sicherheit, Codequalität und Automatisierung rationalisiert Qodo die Softwareentwicklung, während es die Effizienz steigert und Fehler reduziert.
Hauptmerkmale:
1️⃣ Kontextabhängige Vorschläge - Liefert intelligente Code-Vorschläge auf Zeilenebene, die auf Ihrer Codebasis und früheren akzeptierten Änderungen basieren, wodurch Rauschen reduziert und die Genauigkeit der Überprüfung erhöht wird.
2️⃣ Automatisierte Workflows - Ermöglicht manuelle oder automatische Codeüberprüfungen mit anpassbaren Auslösern, wodurch der Überprüfungsprozess rationalisiert und Zeit gespart wird.
3️⃣ KI-gestützter PR-Chat - Ermöglicht private Unterhaltungen mit Threads direkt in Pull-Anfragen, die intelligente, zeilenspezifische Einblicke und eine schnellere Problemlösung bieten.
4️⃣ Code-Compliance- und Qualitätsprüfungen - Erkennt automatisch Bugs, ungetesteten Code und Sicherheitsprobleme und stellt sicher, dass der Code den Ticketanforderungen und Teamstandards entspricht.
Vor- und Nachteile:
🟢 Vorteile:
- Automatisiert bis zu 80 % der Code-Review-Aufgaben.
- Setzt konsistente Codequalität und Standards durch.
- Funktioniert mit GitHub, GitLab, Bitbucket und vielen Sprachen.
🔴 Nachteile:
- Es braucht Zeit zum Einrichten und Lernen.
- Kennzeichnet manchmal gültigen Code.
- Kann für kleinere oder weniger komplexe Projekte übertrieben sein.
Preisgestaltung
Qodo bietet einen kostenlosen Plan, einen Team-Plan ab 38 $ pro Monat und einen Enterprise-Plan mit individuellen Preisen.
Zum Abschluss
Nachdem Sie nun die 8 besten KI-Codeprüfungs-Tools für 2025 kennengelernt haben, ist es an der Zeit, zu entscheiden, welches Tool am besten zu Ihren Entwicklungszielen passt. Wenn Sie eine leistungsstarke statische Analyse und die Durchsetzung der Codequalität in Echtzeit benötigen, eignen sich Tools wie DeepSource und Qodo hervorragend, um Bugs, Code Smells und Sicherheitsprobleme zu erkennen, bevor sie die Produktion erreichen. Für kontextbezogenere, intelligente Code-Vorschläge bietet GitHub Copilot ein tiefes Verständnis der Codebasis, was sowohl die Genauigkeit als auch die Geschwindigkeit erhöht. Wenn Sie jedoch ein All-in-One-Tool wünschen, das sauberen und sicheren Code gewährleistet, ist Zencoder die perfekte Wahl für Sie!
Mit Zencoder können Sie:
⚡ Versteckte Logikfehler und architektonische Inkonsistenzen aufspüren, bevor sie zu Fehlern werden, indem Sie Ihre gesamte Codebasis eingehend analysieren.
Neue Code-Änderungen sofort auf Sicherheitsrisiken, Stilverletzungen und übersehene Randfälle überprüfen und validieren - Zeile für Zeile oder für ganze Dateien.
⚡ Setzen Sie automatisch Codierungsstandards und Best Practices teamübergreifend durch und stellen Sie sicher, dass jede Pull-Anfrage vor der Zusammenführung Qualitätsmaßstäbe erfüllt.
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