Productiecode analyseren met AI

Geavanceerd AI-ondersteund coderen voor ontwikkelaars

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Verder dan codegeneratie

nanobanana: full: productiecode analyseren met AI

Cursusoverzicht

nanobanana: half: ontwikkelaar aan bureau met meerdere monitoren

In deze cursus leer je:

✔ AI-gestuurde codeanalyse voor productiecode
✔ AI-ondersteund testen en security
✔ AI inzetten voor softwareontwerp en samenwerking

Het scenario: Wayfarer Labs

nanobanana: half: kantoor van toerisme-startup met wereldkaarten

💻 Je bent softwareontwikkelaar bij Wayfarer Labs
🌎 Een toerisme-startup die een mobiliteitsplatform bouwt
🔎 Jouw taak: vind een open-source analyticstool

Atlas ontdekken

Kernvragen vóór adoptie:

Is het onderhoudbaar?
Is het betrouwbaar?
Is het een solide langetermijn toevoeging?

🤖 AI kan de evaluatie van code versnellen en structureren!

Een nieuwe repository begrijpen

nanobanana: full: AI begeleidt de verkenning van een nieuwe repository

Gestructureerd prompten voor oriëntatie op de codebase

🤖 Prompt voor statische analyse:

De volgende repository bevat een Python-analyticstoolbox, Atlas, bedoeld voor gebruik in een productieomgeving.

Ga ervan uit dat ik een Unix-achtig systeem heb en gangbare open-sourcetools kan installeren.

Ik wil een statische analyse van deze codebase uitvoeren zonder deze uit te voeren.

Je doel:

Geschikte tools voor statische analyse aanbevelen

Uitleggen wat elke tool meet en waarom dat relevant is

Concrete commando's geven om de analyse te draaien

Uitleggen hoe je de kernresultaten interpreteert

AI-gestuurde dynamische analyse

nanobanana: full: dynamische analyse en profilering

Codekwaliteit beoordelen met AI

🤖 Prompt voor onderhoudbaarheid:

Analyseer de codebase op onderhoudbaarheidsproblemen: identificeer overbelaste modules, functies met vage verantwoordelijkheden en plekken waar één wijziging aanpassingen in meerdere bestanden vereist.

Onderhoudbaarheidsproblemen:

Overbelaste modules
Vage verantwoordelijkheden

Complexiteit en technische schuld

🤖 Prompt voor complexiteit:

Identificeer gebieden met hoge logische complexiteit, met focus op lange functies, geneste conditionals en vertakkingen.

Complexiteitsindicatoren:

Lange functies
Geneste conditionals
Veel vertakkingen

🤖 Prompt voor technische schuld:

Zoek naar signalen van technische schuld, zoals TODO's, gedupliceerde logica of legacy-patronen.

Signalen van technische schuld:

TODO's en FIXMEs
Gedupliceerde logica
Legacy-patronen

Evaluatieconclusie

Eindoordeel over Atlas:

✅ Goed gestructureerde codebase
✅ Redelijk om te adopteren
👀 Pak eerst complexiteit aan
👀 Tackle technische schuld

Refactoren met AI-hulp

AI helpt ons ook met:

Refactoren met focus op high-impact wijzigingen
Patches voorstellen

Belangrijke reminder

nanobanana: half: ontwikkelaar beoordeelt AI-voorstellen kritisch

AI vervangt geen engineering judgment

Maakt soms fouten
Kan context missen
Kan hallucineren

✔ Goed gebruikt versnelt het begrip en helpt bij betere codebeslissingen

Laten we oefenen!

Geavanceerd AI-ondersteund coderen voor ontwikkelaars