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CoreStory
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代码知识图谱：企业规模的需求远不止语法树
本文评估了用于企业用途的开源代码知识图谱栈，认为简单的语法树对于大型、复杂的代码库来说是不够的。文章介绍了五个关键的评估维度：分析深度（超越语法到语义和行为）、各种构件类型的覆盖范围、跨语言遍历的多语言规模、通过增量更新保持数据新鲜度，以及通过AI原生接口进行查询的能力。分析批评了Joern和CodeQL等工具，指出它们在安全分析方面的优势，但对于更广泛的企业代码智能而言存在局限性。
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CoreStory 使用 AI 从 COBOL 代码中提取业务规则
由于遗留 COBOL 代码的复杂性以及跨越众多程序和数据定义的交织性，从中提取业务逻辑是一个重大挑战。虽然像 IBM ADDI 这样的传统静态分析工具可以映射依赖关系，但它们难以解释代码的含义。较新的 LLM 辅助方法可以总结代码，但存在不准确的风险。CoreStory 的模型独特地结合了结构化 COBOL 分析和 AI，以生成经过验证的业务规范，在最近的一项业务中实现了 85.5% 的 SME 验证率。