Анализ производственного кода с помощью ИИ

Продвинутое программирование с ИИ-ассистентами

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

За пределами генерации кода

nanobanana: full: анализ производственного кода с помощью ИИ

Обзор курса

nanobanana: half: разработчик за рабочим столом с несколькими мониторами

В этом курсе вы научитесь:

✔ Выполнять анализ кода на основе ИИ для производственного кода
✔ Применять тестирование и обеспечение безопасности с помощью ИИ
✔ Использовать ИИ для проектирования ПО и совместной работы

Сценарий: Wayfarer Labs

nanobanana: half: офис туристического стартапа с картами мира

💻 Вы — разработчик в компании Wayfarer Labs
🌎 Туристический стартап, создающий мобильную платформу
🔎 Ваша задача: найти аналитический инструмент с открытым кодом

Знакомство с Atlas

Ключевые вопросы перед внедрением:

Насколько он поддерживаем?
Насколько он надёжен?
Подходит ли он для долгосрочного использования?

🤖 ИИ помогает ускорить и систематизировать оценку кода!

Знакомство с новым репозиторием

nanobanana: full: ИИ помогает исследовать новый репозиторий

Структурированные запросы для ориентации в коде

🤖 Запрос для статического анализа:

Следующий репозиторий содержит аналитический инструментарий на Python под названием Atlas, предназначенный для использования в производственной среде.

Предположим, что у меня есть доступ к Unix-подобной системе и возможность установить распространённые инструменты с открытым исходным кодом.

Я хочу выполнить статический анализ этой кодовой базы без её запуска.

Цель:

Рекомендовать подходящие инструменты статического анализа для этого проекта

Объяснить, что измеряет каждый инструмент и почему он актуален

Предоставить конкретные команды для выполнения анализа

Объяснить, как интерпретировать ключевые результаты

Динамический анализ с помощью ИИ

nanobanana: full: динамический анализ и профилирование

Оценка качества кода с помощью ИИ

🤖 Запрос о поддерживаемости:

Проанализируйте кодовую базу на предмет проблем с поддерживаемостью: выявите перегруженные модули, функции с размытой ответственностью и места, где одно изменение потребует правок в нескольких файлах.

Проблемы поддерживаемости:

Перегруженные модули
Размытая ответственность

Сложность и технический долг

🤖 Запрос о сложности:

Определите области с высокой логической сложностью, уделяя особое внимание длинным функциям, вложенным условиям и ветвлению.

Индикаторы сложности:

Длинные функции
Вложенные условия
Высокое ветвление

🤖 Запрос о техническом долге:

Найдите признаки технического долга: TODO, дублированную логику или устаревшие паттерны.

Признаки технического долга:

TODO и FIXME
Дублированная логика
Устаревшие паттерны

Итоговая оценка

Заключение по Atlas:

✅ Хорошо структурированная кодовая база
✅ Целесообразно внедрить
👀 Сначала устранить проблемы со сложностью
👀 Разобраться с техническим долгом

Рефакторинг с помощью ИИ

ИИ также помогает:

Рефакторинг с фокусом на высокоэффективных изменениях
Предлагать патчи

Важное напоминание

nanobanana: half: разработчик критически оценивает предложения ИИ

ИИ не заменяет инженерное суждение

Он может допускать ошибки
Он может упускать контекст
Он может галлюцинировать

✔ При правильном использовании он ускоряет понимание и помогает принимать лучшие решения в коде

Lass uns üben!

Продвинутое программирование с ИИ-ассистентами