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DeepSource ist eine einheitliche DevSecOps-Plattform, die statische Analyse und KI nutzt, um den gesamten Entwicklungslebenszyklus abzusichern. Sie hilft Entwicklern, sauberen und sicheren Code zu liefern, indem sie Codequalitätsprüfungen, Sicherheitsscans (SAST) und Open-Source-Abhängigkeitsanalysen (SCA) automatisiert.

5.0
Added
2025-08-03
Price type:
Freemium
Monthly traffic:
80.2K
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DeepSource Overview

DeepSource ist eine umfassende, entwicklerorientierte DevSecOps-Plattform, die Teams dabei unterstützt, qualitativ hochwertigen und sicheren Code effizient auszuliefern. Sie integriert sich nahtlos in den Entwicklungsworkflow und bietet statische Analyse, Sicherheitstests und Abhängigkeitsmanagement in einer einzigen, einheitlichen Lösung. Über 6.000 Unternehmen, von Start-ups bis hin zu Fortune-500-Unternehmen, vertrauen auf DeepSource. Es hebt sich als moderne Alternative zu älteren Tools wie SonarQube ab und bietet eine überlegene Entwicklererfahrung und genauere Ergebnisse mit einer Falsch-Positiv-Rate von weniger als 5 %.

Die Plattform arbeitet direkt in Ihrem Versionskontrollsystem (wie GitHub, GitLab, Bitbucket und Azure DevOps) und analysiert jeden Commit und Pull Request. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Entwicklern, Tausende von Sicherheitslücken und Codequalitätsproblemen zu finden und zu beheben, bevor sie in den Hauptzweig gemerged werden, was die Code-Gesundheit und die Sicherheitslage von Grund auf erheblich verbessert.

Wie man DeepSource verwendet

Der Einstieg in DeepSource ist schnell und unkompliziert und dauert in der Regel nur etwa 5 Minuten. Der Prozess umfasst diese Schritte:

  1. Anmelden & Verbinden: Erstellen Sie ein Konto auf der DeepSource-Website und verbinden Sie es mit Ihrem Versionskontrollanbieter (GitHub, GitLab, Bitbucket oder Azure DevOps).
  2. Repositories aktivieren: Wählen Sie die Repositories aus, die DeepSource analysieren soll. Die Plattform erkennt automatisch die in Ihrem Projekt verwendeten Sprachen und Frameworks.
  3. Konfiguration (Optional): DeepSource funktioniert ohne CI-Konfiguration sofort. Sie können jedoch eine .deepsource.toml-Datei im Stammverzeichnis Ihres Repositories für erweiterte Anpassungen erstellen, z. B. das Aktivieren bestimmter Analysatoren, das Ignorieren bestimmter Probleme oder das Festlegen von Metrikschwellenwerten.
  4. Pull Requests analysieren: Nach der Aktivierung analysiert DeepSource automatisch jeden neuen Pull Request. Es postet Kommentare direkt im Pull Request mit einer Übersicht über neue Probleme, sodass Entwickler Probleme sehen und beheben können, ohne ihren Workflow zu verlassen.
  5. Das Dashboard verwenden: Für eine tiefere Analyse können Entwickler das DeepSource-Dashboard besuchen, um einen umfassenden Bericht über alle bestehenden Probleme zu sehen, die Codequalitäts- und Sicherheitsmetriken im Laufe der Zeit zu verfolgen und die Projekteinstellungen zu verwalten.
  6. Autofix™ nutzen: Für viele häufige Probleme kann die KI-gestützte Autofix™-Funktion von DeepSource Korrekturvorschläge generieren, die Sie mit einem einzigen Klick anwenden können, wodurch automatisch ein neuer Commit erstellt wird.

Kernfunktionen von DeepSource

  • SAST (Static Application Security Testing): Identifiziert Sicherheitslücken in Ihrem Quellcode und deckt Standards wie OWASP® Top 10 und CWE/SANS Top 25 ab.
  • SCA (Software Composition Analysis): Scannt Ihre Drittanbieter-Abhängigkeiten auf bekannte Schwachstellen und Lizenzkonformitätsprobleme.
  • Codequalitätsanalyse: Erkennt Tausende von Code-Smells, Fehlerrisiken, Anti-Pattern und Leistungsproblemen in einer Vielzahl von Programmiersprachen.
  • IaC (Infrastructure as Code) Sicherheit: Scannt Konfigurationsdateien (wie Terraform) auf Sicherheitsfehlkonfigurationen.
  • Autofix™ AI: Eine KI-gestützte Funktion, die automatisch Korrekturen für viele erkannte Probleme vorschlägt und die Behebung drastisch beschleunigt.
  • Code-Abdeckung: Verfolgt und berichtet über die Testabdeckung Ihres Codes, um sicherzustellen, dass neue Änderungen angemessen getestet werden.
  • Nahtlose VCS-Integration: Native Integration mit GitHub, GitLab, Bitbucket und Azure DevOps, die Analysen direkt in Pull Requests ohne komplexe CI-Einrichtung ermöglicht.
  • Qualitäts- & Sicherheits-Gates: Ermöglicht es Teams, spezifische Standards zu definieren und durchzusetzen und Pull Requests zu blockieren, die die erforderlichen Kriterien für Qualität oder Sicherheit nicht erfüllen.
  • Detaillierte Berichterstattung: Erstellt gemeinsam nutzbare Berichte, einschließlich OWASP® Top 10-Berichten, um Teammitgliedern und Stakeholdern Einblicke zu gewähren.

Anwendungsfälle für DeepSource

DeepSource ist vielseitig und wertvoll für verschiedene Szenarien in der Softwareentwicklung:

  • Automatisierte Code-Reviews: Ergänzt manuelle Code-Reviews, indem es eine breite Palette von Problemen automatisch erkennt und Entwicklern ermöglicht, sich auf Logik und Architektur zu konzentrieren.
  • Kontinuierliche Sicherheit: Implementiert einen „Shift-Left“-Sicherheitsansatz, indem Sicherheitsscans (SAST & SCA) direkt in den Entwicklungsprozess integriert werden, um Schwachstellen frühzeitig zu erkennen.
  • Aufrechterhaltung der Code-Gesundheit: Hilft Teams, technische Schulden zu verwalten und zu reduzieren, indem die Codequalität kontinuierlich überwacht und umsetzbare Erkenntnisse geliefert werden.
  • Einarbeitung neuer Entwickler: Dient als Leitfaden für neue Teammitglieder und hilft ihnen, sich von ihrem ersten Commit an die Codierungsstandards und Best Practices des Teams zu halten.
  • Compliance und Auditing: Erstellt Berichte (z. B. OWASP Top 10), die für Sicherheitsaudits und zum Nachweis der Einhaltung von Branchenstandards verwendet werden können.

Vorteile von DeepSource

DeepSource bietet mehrere entscheidende Vorteile gegenüber herkömmlichen Code-Analyse-Tools:

  • Entwickler-zuerst-Erlebnis: Das Tool ist für Entwickler konzipiert, mit einer modernen Benutzeroberfläche und einem Workflow, der sich reibungslos und ohne Störungen integriert.
  • Hohe Genauigkeit: Rühmt sich einer sehr niedrigen Falsch-Positiv-Rate (unter 5 %), die sicherstellt, dass Entwickler den gemeldeten Problemen vertrauen können.
  • Einheitliche Plattform: Kombiniert SAST, SCA und Codequalitätsanalyse in einem Tool, wodurch die Notwendigkeit entfällt, mehrere separate Lösungen zu verwalten und zu bezahlen.
  • KI-gestützte Effizienz: Funktionen wie Autofix™ und intelligente Problemerkennung beschleunigen den Entwicklungsprozess.
  • Transparente Preisgestaltung: Bietet ein klares Preismodell pro Arbeitsplatz, das vorhersehbarer und oft kostengünstiger ist als die auf Codezeilen basierende Preisgestaltung von Wettbewerbern wie SonarQube.
  • Kein CI-Overhead: Die Kernanalyse läuft ohne dedizierte CI-Build-Zeit, was die Implementierung schneller und einfacher macht.

Preise und Pläne

DeepSource bietet eine transparente Preisstruktur pro Arbeitsplatz mit mehreren Stufen:

  • Kostenloser Plan: 0 $/Arbeitsplatz/Monat. Ideal für Einzelpersonen und kleine Teams. Beinhaltet unbegrenzte öffentliche Repositories, 1 privates Repository, bis zu 3 Teammitglieder und begrenzte Analyse-/Autofix™-Läufe.
  • Starter-Plan: 8 $/Arbeitsplatz/Monat. Konzipiert für wachsende Teams. Beinhaltet unbegrenzte öffentliche und private Repositories, unbegrenzte Analyseläufe und begrenzte Nutzung von Autofix™ und Transformers.
  • Business-Plan: 24 $/Arbeitsplatz/Monat. Für etablierte Teams und Unternehmen. Beinhaltet alle Starter-Funktionen sowie unbegrenzte Nutzung von Autofix™ und Transformer, Monorepo-Unterstützung, Audit-Logs und Prioritätssupport.
  • Enterprise-Plan: Individuelle Preisgestaltung. Für große Organisationen mit fortgeschrittenen Anforderungen. Beinhaltet alle Business-Funktionen sowie Optionen für selbst gehostetes Deployment (einschließlich Air-Gapped), Single Sign-On (SSO), dedizierten Support mit SLAs und mehr.

Bei jährlicher Abrechnung ist ein Rabatt von 20 % verfügbar.

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Healthy Package ist ein KI-gestütztes Tool von DerScanner, das die Sicherheit und den Zustand von Open-Source-Paketen bewertet. Es analysiert über 100 Millionen Pakete und liefert einen umfassenden Gesundheits-Score basierend auf Popularität, Autorenzuverlässigkeit, Sicherheitsengagement und Community-Aktivität, um Entwicklern zu helfen, Schwachstellen in ihren Anwendungen zu vermeiden.

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CodeRabbit ist ein KI-gestütztes Code-Review-Tool, das Entwicklungsteams dabei unterstützt, schneller zu liefern und Fehler zu reduzieren. Es bietet sofortige, kontextbezogene Überprüfungen, Pull-Request-Zusammenfassungen und Sicherheitsanalysen direkt in GitHub, GitLab und IDEs wie VS Code.

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CodeAnt AI ist eine KI-gestützte Plattform, die Code-Reviews automatisiert, die Code-Qualität verbessert und die Anwendungssicherheit gewährleistet. Sie integriert sich nahtlos in die Entwickler-Workflows, liefert KI-generierte Pull-Request-Zusammenfassungen, Ein-Klick-Fixes und kontinuierliches Scannen auf Schwachstellen und hilft Teams, saubereren und sichereren Code schneller auszuliefern.

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Patched ist ein Open-Source-Framework zur Automatisierung von IT- und Entwicklungs-Workflows. Es nutzt KI, um Probleme wie Bugs und Schwachstellen proaktiv zu erkennen und zu beheben, bevor sie Benutzer beeinträchtigen. Die Plattform ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter, agentenbasierter Workflows zur Optimierung von Aufgaben wie Code-Reviews, Dokumentationserstellung und Abhängigkeits-Updates.

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Metabob ist ein KI-gestütztes Code-Review-Tool, das Graph Neural Networks (GNNs) verwendet, um komplexe und Legacy-Codebasen zu analysieren, zu debuggen und zu refaktorisieren. Es zeichnet sich durch die Erkennung schwer auffindbarer Laufzeitfehler, das Verständnis der Code-Logik im gesamten Projekt und die Bereitstellung umsetzbarer Empfehlungen zur Verbesserung der Code-Qualität und zur Reduzierung technischer Schulden aus.

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