Analizzare codice di produzione con l'AI

Sviluppo avanzato con AI per programmatori

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Oltre la generazione di codice

nanobanana: completo: analisi del codice di produzione con l'AI

Panoramica del corso

nanobanana: metà: sviluppatore alla scrivania con più monitor

In questo corso imparerai a:

✔ Fare analisi del codice con l'AI per codice di produzione
✔ Applicare test e sicurezza assistiti dall'AI
✔ Usare l'AI per il design software e la collaborazione

Lo scenario: Wayfarer Labs

nanobanana: metà: ufficio di startup del turismo con mappe del mondo

💻 Sei uno sviluppatore software a Wayfarer Labs
🌎 Una startup del turismo che crea una piattaforma di mobilità
🔎 Il tuo compito: trovare un tool di analytics open source

Scoprire Atlas

Domande chiave prima di adottarlo:

È manutenibile?
È affidabile?
È un'aggiunta solida nel lungo periodo?

🤖 L'AI può accelerare e sistematizzare la valutazione del codice!

Capire un nuovo repository

nanobanana: completo: l'AI guida l'esplorazione di un nuovo repository

Prompt strutturati per orientarsi nel codebase

🤖 Prompt per analisi statica:

Il repository seguente contiene una toolbox di analytics Python, Atlas, pensata per l'uso in produzione.

Supponi di avere un sistema tipo Unix e di poter installare strumenti open-source comuni.

Voglio fare una analisi statica del codebase senza eseguirlo.

Il tuo obiettivo è:

Consigliare strumenti di analisi statica adatti a questo progetto

Spiegare cosa misura ogni strumento e perché è rilevante

Fornire comandi concreti per eseguire l'analisi

Spiegare come interpretare i risultati chiave

Analisi dinamica guidata dall'AI

nanobanana: completo: profilazione per analisi dinamica

Valutare la qualità del codice con l'AI

🤖 Prompt per manutenibilità:

Analizza il codebase per problemi di manutenibilità: individua moduli sovraccarichi, funzioni con responsabilità poco chiare e aree dove un singolo cambiamento richiede modifiche in più file.

Problemi di manutenibilità:

Moduli sovraccarichi
Responsabilità sfumate

Complessità e debito tecnico

🤖 Prompt per complessità:

Identifica aree di alta complessità logica, concentrandoti su funzioni lunghe, if annidati e diramazioni.

Indicatori di complessità:

Funzioni lunghe
Condizionali annidati
Elevata ramificazione

🤖 Prompt per debito tecnico:

Cerca segni di debito tecnico, come TODO, logica duplicata o pattern legacy.

Segnali di debito tecnico:

TODO e FIXME
Logica duplicata
Pattern legacy

Conclusione della valutazione

Verdetto su Atlas:

✅ Codebase ben strutturato
✅ Adozione ragionevole
👀 Prima affrontare la complessità
👀 Ridurre il debito tecnico

Refactoring assistito dall'AI

L'AI può anche aiutarci a:

Refactorizzare puntando su cambiamenti ad alto impatto
Proporre patch

Promemoria importante

nanobanana: metà: sviluppatore che rivede criticamente i suggerimenti dell'AI

L'AI non sostituisce il giudizio ingegneristico

Può fare errori
Può perdere contesto
Può allucinare

✔ Usata bene, accelera la comprensione e aiuta a prendere decisioni di coding migliori

Ayo berlatih!

Sviluppo avanzato con AI per programmatori