Rozporządzenie AI dla programistów
Dla programistów: obowiązki rozporządzenia AI dotyczące kodu i sprawdzanie każdego pull requesta przez Scanara. Zacznij od przykładowego raportu.
Co dotyczy programistów
Rejestrowanie, nadzór i dokładność to kod
Jeśli Twój pracodawca jest dostawcą systemu AI wysokiego ryzyka, system musi automatycznie rejestrować zdarzenia (art. 12). Musi umożliwiać nadzór ludzki (art. 14). Wymaga odpowiedniego poziomu dokładności, solidności i cyberbezpieczeństwa (art. 15).
Większość funkcji nie jest wysokiego ryzyka
Wysokie ryzyko oznacza zastosowanie wymienione w załączniku III lub produkt objęty załącznikiem I (art. 6). Sprawdź to najpierw. Mogą obowiązywać inne przepisy, np. obowiązek informacyjny dla chatbotów z art. 50.
Niektóre praktyki są zakazane
Art. 5 zakazuje od 2 lutego 2025 wymienionych praktyk, np. wnioskowania o emocjach w miejscu pracy. Kary sięgają 35 mln EUR lub, dla przedsiębiorstwa, 7 % światowego obrotu rocznego, zależnie od tego, która kwota jest wyższa (art. 99 ust. 3).
Co Scanara dodaje do Twoich pull requestów
Mode: Blocking Mode
Compliance Score: 58/100
# Findings Summary
Critical: 0
High: 7
Medium: 14
Low: 22
Total: 43
# Threshold Violations
High findings: 7 (max allowed: 5)
Compliance score: 58% (min required: 60%)
▸ View full report on Scanara Dashboard →
Przykład podsumowania, które Scanara publikuje w GitHub, po angielsku. Liczby są poglądowe.
Kontrola przy każdym pull requeście
Scanara publikuje przy każdym pull requeście check w GitHub o nazwie
Scanara EU AI Act Compliance. W trybie Blocking nieudany check zatrzymuje merge, jeśli wymagasz tego checku w ochronie gałęzi.Tryb Audit lub Blocking
Tryb Audit tylko raportuje. Tryb Blocking kończy check niepowodzeniem po przekroczeniu progu. Progi ustawiasz dla repozytorium: maksymalna liczba ustaleń krytycznych, maksymalna liczba ustaleń wysokich i minimalny wynik. Wartości domyślne to 0, 5 i 60.
Raport za każdym checkiem
Każdy check prowadzi do raportu z wynikiem i oceną od A do F, ustaleniami według artykułu, wagi i pliku oraz wynikiem ryzyka dla każdego pliku.
Kilka języków, różna dokładność
Scanara przypisuje każdemu językowi poziom dokładności. Python, JavaScript i TypeScript mają najwyższą pewność (1,00). R i Julia są eksperymentalne (0,75), z większą liczbą fałszywych alarmów i pominięć.
Pytania programistów
Jak połączyć Scanara z moimi repozytoriami?
Połącz konto GitHub, wybierz repozytoria do skanowania, następnie włącz merge gate dla repozytorium i ustaw tryb oraz progi. Merge gate nie wymaga zmian w pipeline: GitHub wysyła webhook, gdy pull request jest otwierany lub zmieniany.
Co widzę w pull requeście?
Check o nazwie Scanara EU AI Act Compliance. Podsumowanie pokazuje tryb, wynik zgodności i tabelę ustaleń według wagi. Link otwiera pełny raport w panelu Scanara.
Czym różni się tryb Audit od Blocking?
Tryb Audit raportuje bez niepowodzenia, więc pull request można nadal zmergować. Tryb Blocking kończy check niepowodzeniem po przekroczeniu progu. Aby zatrzymać merge, wymagaj checku w ochronie gałęzi GitHub.
Jakie języki programowania skanuje Scanara?
Kilka języków, o różnej dokładności: Python, JavaScript i TypeScript są najdokładniejsze, R i Julia eksperymentalne. Wykrywanie obejmuje standardowe wzorce frameworków ML. Własne nakładki i zaciemniony kod mogą zostać pominięte.
Co obejmuje plan Free?
Plan Free obejmuje łącznie 5 skanów, 1 system AI i 2 repozytoria, bez merge gate. Plany płatne dodają skany miesięczne i merge gate.
Czytaj dalej
Zobacz najpierw przykładowy raport
Demo pokazuje zanonimizowany raport zgodności, więc widzisz, do czego prowadzi check w pull requeście.
Scanara przygotowuje dowody na podstawie Państwa repozytoriów
Scanara odczytuje połączone repozytoria GitHub i uruchamia skany oparte na regułach pod kątem typowych wzorców AI i uczenia maszynowego. Może pominąć kod niestandardowy. Osobno generuje projekty dokumentacji na podstawie szablonów i Państwa odpowiedzi w ocenach, jako dowody dla Państwa pracy nad zgodnością. Klasyfikację ustalają Państwo.