AI to review legacy code and reduce coding complexity
Metabob网站是一个聚焦AI代码审查的工具平台，主要帮助企业在AI生成应用与遗留系统中落实健壮、安全且可维护的代码标准。
核心技术能力
平台采用基于图神经网络（GNN）的静态代码分析技术，能够突破传统工具仅分析单个文件的局限，对整个代码库进行整体扫描，理解大型AI生成或遗留软件系统的代码逻辑与上下文关系，还能判断不同问题对整个代码库的影响范围。
主要功能场景
1. 遗留代码调试与重构
针对企业遗留代码维护难度大的痛点，通过GNN分析完整代码库的结构与数据流，将原本资源消耗大的遗留代码检测与修复工作转化为可管理的任务。
2. 新代码实时审查
支持实时分析新编写的代码，可集成到开发者的IDE（如VS Code插件）与企业CI/CD流水线中，提前发现潜在bug，减少开发时间与后期部署后的修复成本。
3. AI生成代码验证
作为AI代码生成的补充工具，能扫描AI生成代码中的bug，验证其与项目其他部分的一致性，提供修正建议，还能作为AI模型的反馈循环帮助其优化。与普通LLM工具不同，它可以一次性审查整个代码仓库。
4. 用例定制化
企业本地部署时，可根据自身需求调整工具——既可以设置特定的检测类别，也能利用企业已有的代码提交记录与bug修复历史优化分析逻辑。
产品竞争优势
对比LLM类工具（如CodeRabbit、Korbit AI）与规则类工具（如Sonar、DeepSource），Metabob在以下方面更具优势：
对复杂代码库的上下文理解更深入、记忆更持久；
运行时错误检测率更高；
上下文敏感的问题描述与解决方案更准确；
能适配企业特定的业务用例；
无需人工输入即可自动检测问题（LLM工具依赖输入数据量，规则工具需人工配置）。
客户与反馈
平台已被RedHat、Google、NetApp、Microsoft、Huawei、Meta等企业的开发者使用。客户反馈中，NEC X创新总监Ryo Kaneko提到工具直观稳健，显著提升了代码质量与开发者效率；Dereka AI CEO Fred Qi表示其建议将调试时间减少了80%，让团队更专注于创新；某金融科技企业的软件工程负责人则指出，工具解决了大型混乱代码库无法人工处理的问题，能应对未处理的边缘案例与错误。
资源与使用入口
工具接入：提供VS Code插件（可从Visual Studio Marketplace下载），方便开发者在IDE内直接使用。
核心页面：包含产品概述、定价、关于我们、联系我们等板块，支持预约演示（Book a Demo）与联系销售。
合规与文档：提供隐私政策、用户条款、数据保护政策等资源（Docs页面暂未填充内容）。
