Menganalisis kode produksi dengan AI

Pengembangan Kode Berbantuan AI Lanjutan untuk Developer

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Melampaui pembuatan kode

nanobanana: penuh: menganalisis kode produksi dengan AI

Gambaran kursus

nanobanana: setengah: developer di meja dengan banyak monitor

Di kursus ini, Anda akan belajar untuk:

✔ Melakukan analisis kode berbasis AI untuk kode produksi
✔ Menerapkan pengujian dan keamanan berbantu AI
✔ Menggunakan AI untuk desain perangkat lunak dan kolaborasi

Skenario: Wayfarer Labs

nanobanana: setengah: kantor startup pariwisata dengan peta dunia

💻 Anda adalah software developer di Wayfarer Labs
🌎 Sebuah startup pariwisata yang membangun platform mobilitas
🔎 Tugas Anda: cari alat analitik open-source

Menemukan Atlas

Pertanyaan kunci sebelum mengadopsi:

Apakah mudah dirawat?
Apakah andal?
Apakah kokoh untuk jangka panjang?

🤖 AI dapat membantu mempercepat dan menyistemkan evaluasi kode!

Memahami repositori baru

nanobanana: penuh: AI membimbing eksplorasi repositori baru

Prompt terstruktur untuk orientasi codebase

🤖 Prompt analisis statis:

Repositori berikut berisi toolbox analitik Python bernama Atlas, untuk digunakan di lingkungan produksi.

Asumsikan saya memakai sistem mirip Unix dan bisa memasang alat open-source umum.

Saya ingin melakukan analisis statis pada codebase ini tanpa mengeksekusinya.

Tujuan Anda:

Rekomendasikan alat analisis statis yang sesuai untuk proyek ini

Jelaskan apa yang diukur tiap alat dan relevansinya

Berikan perintah konkret untuk menjalankan analisis

Jelaskan cara menafsirkan hasil kunci

Analisis dinamis dipandu AI

nanobanana: penuh: profil analisis dinamis

Menilai kualitas kode dengan AI

🤖 Prompt keterpeliharaan:

Analisis codebase untuk isu keterpeliharaan: temukan modul yang kewalahan, fungsi dengan tanggung jawab kabur, dan area di mana satu perubahan butuh suntingan di banyak berkas.

Isu keterpeliharaan:

Modul kewalahan
Tanggung jawab kabur

Kompleksitas dan utang teknis

🤖 Prompt kompleksitas:

Identifikasi area dengan kompleksitas logis tinggi, fokus pada fungsi panjang, kondisional bertingkat, dan percabangan.

Indikator kompleksitas:

Fungsi panjang
Kondisional bertingkat
Percabangan tinggi

🤖 Prompt utang teknis:

Cari tanda utang teknis, seperti TODO, logika duplikat, atau pola lama.

Sinyal utang teknis:

TODO dan FIXME
Logika duplikat
Pola lama

Kesimpulan evaluasi

Putusan untuk Atlas:

✅ Codebase tertata baik
✅ Layak diadopsi
👀 Tangani isu kompleksitas dulu
👀 Atasi utang teknis

Refaktor dibantu AI

AI juga dapat membantu kita:

Refactor dengan fokus pada perubahan berdampak tinggi
Mengusulkan patch

Pengingat penting

nanobanana: setengah: developer meninjau saran AI secara kritis

AI bukan pengganti penilaian engineering

Bisa keliru
Bisa luput konteks
Bisa berhalusinasi

✔ Jika digunakan tepat, AI mempercepat pemahaman dan membantu membuat keputusan kode yang lebih baik

Ayo berlatih!

Pengembangan Kode Berbantuan AI Lanjutan untuk Developer