Josuanstya Lovdianchel is a Business Operations and Product professional with 4+ years of experience spanning product management, growth strategy, and AI-driven automation. He has shipped products end-to-end at scale — most notably at detikcom, Indonesia's largest digital media platform, where he delivered an ERP contributor platform to 100+ users with 100% adoption within one month of launch and led cross-functional teams across Engineering, AI, and Design. A certified Microsoft Azure practitioner with hands-on Python skills, he brings a data-first approach to every problem — from analyzing 10,000+ user reviews to surface product strategy, to building AI-powered notification systems targeting double-digit CTR uplifts. At Plexicus, he applies the same product and automation mindset to business operations, turning complex workflows into scalable systems.
A finding should not wait in a list. PlexiFlow runs the path you already wrote: branch on severity, ask the named role, then start a fix or notify the team.
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Open-source AI pentesting has split into distinct categories: autonomous application pentesters, multi-agent orchestration platforms, verification-first agents, and MCP tool layers. We reviewed 10 actively developed projects and explained what each one is genuinely good at.
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78% of 14,213 AI-assisted pull requests we scanned contained a vulnerability that survived human review. Here is how we measured it, the flaw classes, and what fixes it.
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SAST false positives bury real bugs, and an LLM wrapper does not fix that. Deep Code Analysis uses reachability analysis to prove which findings are real, reachable, and worth fixing.
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Gli strumenti di codifica AI stanno rendendo gli sviluppatori più veloci — ma uno sviluppo più rapido richiede anche una migliore visibilità, flussi di revisione più solidi e una remediation più affidabile. Questa è una guida pratica alla governance per i team che adottano Codex, Claude Code, Cursor, Windsurf e altri agenti di codifica AI.
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La sola rilevazione non riesce a tenere il passo con lo sviluppo a velocità AI. Il rimedio AI-nativo è il livello successivo — che aiuta i team a correggere, convalidare e tracciare le vulnerabilità nel codice generato dall'IA in ogni fase del SDLC.
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Gli strumenti di codifica AI stanno scrivendo quasi la metà di tutto il nuovo codice. E il 45% di quel codice viene rilasciato con almeno una vulnerabilità. La sicurezza del vibe coding è la pratica di proteggere il software creato dall'IA, rilevando, prioritizzando e correggendo i rischi prima che raggiungano la produzione.
Josuanstya Lovdianchel · Plexicus is Proof-Driven AppSec: validated findings, contextual understanding, and reviewed remediation — anchored in evidence, scoped with you.
