
Gratis / Código abiertoEl agente de código con IA que convierte ideas en software entregado
Gratis / Código abiertoEl agente de código con IA que convierte ideas en software entregado
CodeThreat registra 674 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -70,5 % y un modelo de precios Freemium, Precio a consultar. Pixee registra 3769 visitas mensuales con un crecimiento de -37,3 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar.
SAST nativo de IA que revisa tus pull requests y recorta el ruido de falsos positivos
| Dimensión / Métrica | ![]() | |
|---|---|---|
| Dominio oficial | codethreat.com | pixee.ai |
| Modelo de precios | Freemium, Precio a consultar | De pago, Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 674 (674) | 3,77 mil (3769) |
| Variación de tráfico intermensual | -1,61 mil (-70,5 %) | -2,25 mil (-37,3 %) |
| Mercado principal y cuota | 🇧🇷 Brasil (76,3 %) | 🇺🇸 Estados Unidos (63,4 %) |
| Visitas directas / mes | 279 | 1,48 mil |
| Valoración de usuarios | 4,4 | 4,2 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |
SAST nativo de IA que revisa tus pull requests y recorta el ruido de falsos positivos
Un agente de IA analiza los cambios a nivel de pull request y señala riesgos antes del merge, integrando la seguridad en la revisión de código en lugar de auditarla después del despliegue.
Un agente dedicado revalida cada hallazgo, marca los no explotables y explica por qué probablemente sean falsos positivos, para que el equipo dedique tiempo a vulnerabilidades reales.
Entiende el contexto del repositorio y detecta problemas complejos como fallos lógicos, problemas de autenticación y flujos de datos inseguros que los escáneres de reglas suelen omitir.
Mapea todo el código, enlaza componentes y flujos, y genera información sobre arquitectura, documentación, endpoints, dependencias y flujos de datos para acelerar la incorporación.

AppSec basado en resultados que clasifica y corrige vulnerabilidades a velocidad de máquina
Pixee rastrea rutas de ejecución reales para determinar si un hallazgo es alcanzable y explotable, filtrando gran parte de los falsos positivos antes de corregir.
Las correcciones se generan para encajar con los patrones, clases y políticas de tu código, de modo que parecen escritas por tus ingenieros y pasan CI antes de abrir el pull request.
Se conecta con GitHub y GitLab y consume hallazgos de herramientas SAST y SCA como Snyk, Semgrep, CodeQL, Checkmarx, Dependabot y GitLab Ultimate.
Cada decisión de triaje, corrección y revisión de diseño alimenta un grafo de contexto persistente, de modo que la remediación reactiva y el diseño proactivo se refuerzan mutuamente.

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