一、静态代码检测工具的优势
自动化程度高：静态代码检测工具能够直接面向源代码，发现代码中潜在的错误、漏洞和不良编程习惯，无需人工逐行检查代码，大大提高了检测效率。
开发早期发现问题：静态检测工具可以在代码编译和运行之前发现问题，从而帮助开发人员及时修正错误，避免后期因代码质量导致的修复成本上升。
检测覆盖面广：静态检测工具通常能够覆盖代码中的大部分错误类型，包括但不限于语法错误、类型错误、空指针引用、资源泄露、安全性问题等。
工具可定制性强：许多静态检测工具支持自定义规则，开发人员可以根据项目需求自定义检测规则模板，提高检测的针对性和准确性。并且可以有针对性的导出所需的检测报告。
易于集成：静态检测工具通常支持多种开发环境和构建系统，可以方便地集成到现有的开发流程中，实现持续集成和持续检测。同时也可以运用到DevSecOps中。
二、静态代码检测工具的劣势
误报率不可避免：由于静态检测工具在分析代码时无法完全模拟程序的运行环境，因此有时会产生误报。增加开发人员的负担，还可能掩盖真正的错误。
对动态特性支持不足：静态检测工具主要关注代码的静态结构，对于运行时的动态特性(如动态类型、动态方法等)支持不足。因此，对于某些依赖于动态特性的错误，静态检测工具可能无法发现。
性能问题：对于大型项目，静态代码检测工具可能需要较长的运行时间，甚至可能导致系统资源耗尽。此外，由于静态检测工具需要分析整个代码库，因此可能会产生大量的输出结果。
依赖关系复杂：静态代码检测工具通常依赖于特定的编译器、库和框架。当项目依赖关系发生变化时，可能需要重新配置或更新检测工具，增加了维护成本。
语言支持：和动态检测工具相比，静态代码检测工具需要支持相应的语言才能进行分析。
中科天齐静态代码检测工具WuKong支持C、C++、C#、JAVA、Python、PHP、JSP、JavaScript、HTML等多种主流编程语言，在智能筛查误报技术中，工具结合人工智能和机器学习的方法来进一步指导代码分析和验证分析结果，通过机器学习方法提高将安全测试的准确率。通过研究的深度分析方法能够大幅度提高已有安全测试产品的测试能力，从而可以准确发掘现有相关产品均无法检测到的深层次安全漏洞，大大减少漏报。结合分布式系统运行时日志信息来指导安全测试，可以有效检测到云计算分布式系统中大量未知错误。
WuKong兼容麒麟、鲲鹏等多种国产化环境，可直接整合到开发流程中，与代码管理仓库，缺陷管理系统进行对接。
