ソースからロジックへの変換
CodeLogician はソースコードを厳密な数学的論理に変換し、元のプログラムの振る舞いに一致する形式モデルの構築を目指します。
Imandra は、ソフトウェアの自動推論と形式的検証のための AI ツールスイートです。CodeLogician は API や VS Code で、コードを数学的にモデル化し、挙動を分析し、テストを生成します。
Imandra は、自動推論と形式的検証を基盤とする AI ツールスイートです。ホームページでは、特にミッションクリティカルな環境や規制のある環境で、複雑なソフトウェアの振る舞いを理解・検証する必要があるチーム向けの「Reasoning as a Service®」として位置づけられています。
その CodeLogician 製品は、ニューロシンボリック AI を用いてソースコードを厳密な数学的論理に変換し、プログラムのモデルを構築し、そのモデルを使って性質、バグ、テストケースを分析します。ソース資料では、ImandraX、CodeLogician、その他の推論ツールを提供する、より広い Imandra Universe のエコシステムについても説明されています。
CodeLogician はソースコードを厳密な数学的論理に変換し、元のプログラムの振る舞いに一致する形式モデルの構築を目指します。
このモデルは、性質の証明、隠れたバグの発見、プログラムの振る舞いに対する厳密な検証の支援に利用できます。
多数のファイルを含むプロジェクトでは、CodeLogician が依存関係を分析し、プロジェクト全体を表す単一の MetaModel を構築します。
エッジケースや分析用の定量的指標を含むテストケースや構造化されたテストスイートを生成できます。
このワークフローでは、振る舞いについて質問し、ソースコードの変更を計画し、それらの変更をモデルと照合することができます。
公開資料では、CodeLogician は API アクセスと VS Code 拡張機能の両方で利用できるとされています。
開発者はアプリケーションコードを形式モデルに変換し、そのコードが何をするのか、どこでエッジケースが発生するのか、振る舞いが意図に一致しているかを確認できます。
生成コードやミッションクリティカルなソフトウェアに取り組むチームは、推論モデルを使って性質を証明し、状態空間を調べ、リリース前に変更を検証できます。
エンジニアは、統計的なコード提案だけに頼るのではなく、モデルから構造化されたテストやエッジケースのシナリオを生成できます。
多数のソースファイルを持つチームは、依存関係をまとめて分析し、MetaModel 表現を通じてプロジェクト全体を推論できます。
開発者は、自動化パイプラインで API を使ったり、コードを反復しながらエディタ内で VS Code 拡張機能を使ったりできます。
Imandra は、自動推論と形式的検証を AI ツールと組み合わせてソフトウェア分析を行います。CodeLogician 製品は、ソースコードを数学的論理に変換し、分析、テスト、検証を可能にします。
ソース資料では、CodeLogician はコードの振る舞いについて深い質問を行い、テストケースを生成し、ソースコードの変更を計画し、その変更をモデルに照らして検証できるニューロシンボリック AI エージェントとして説明されています。
公開のローンチ資料では、CodeLogician は当初 Python を対象とし、後続のリリースで Java、COBOL、その他の言語に対応する予定とされています。
製品ページでは API 経由の利用と VS Code 拡張機能が案内されており、ローンチ記事では CodeLogician は API 経由でプログラムから利用でき、Visual Studio Code 拡張機能としても提供されるとされています。
集めた資料には価格ページがありません。ホームページには Builder、Pro、Team のプランが表示されていますが、提示されているプラン名と価格以外の正確な制限までは、十分な情報がありません。