用 AI 分析生产代码

高级 AI 辅助开发

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

超越代码生成

课程概览

 

在本课程中，您将学会：

• ✔ 对生产代码进行AI 驱动的代码分析
• ✔ AI 辅助测试与安全
• ✔ 将 AI 用于软件设计与协作

情景：Wayfarer Labs

 

• 💻 您是 Wayfarer Labs 的软件开发者
• 🌎 一家打造出行平台的旅游初创公司
• 🔎 任务：寻找开源分析工具

发现 Atlas

 

 

采纳前的关键问题：

• 是否可维护？
• 是否可靠？
• 是否长期稳妥？

 

🤖 AI 可帮助加速并系统化代码评估！

理解新代码库

 

用于代码库熟悉的结构化提问

用于代码库熟悉的结构化提问

 

 

🤖 静态分析提示：

以下仓库包含名为 Atlas 的 Python 分析工具箱，面向生产环境使用。

假设我可使用类 Unix 系统并能安装常见开源工具。

我想在不执行代码的情况下，对该代码库进行静态分析。

 

你的目标：

• 为该项目推荐合适的静态分析工具
• 解释每个工具衡量什么以及其相关性
• 给出可执行的具体分析命令
• 说明如何解读关键结果

AI 引导的动态分析

用 AI 评估代码质量

 

🤖 可维护性提示：

分析代码库的可维护性问题：识别过载模块、职责不清的函数，以及一次变更需修改多文件的区域。

 

可维护性问题：

• 过载模块
• 职责不清

复杂度与技术债

 

🤖 复杂度提示：

定位逻辑复杂度高的区域，关注长函数、嵌套条件和分支。

复杂度指标：

• 长函数
• 嵌套条件
• 分支多

 

🤖 技术债提示：

查找技术债迹象，如 TODO、重复逻辑或遗留模式。

技术债信号：

• TODO 与 FIXME
• 重复逻辑
• 遗留模式

评估结论

 

对 Atlas 的结论：

• ✅ 结构良好
• ✅ 值得采纳
• 👀 先处理复杂度问题
• 👀 解决技术债

AI 辅助重构

 

 

AI 还能帮助我们：

• 重构，聚焦高影响变更
• 提出补丁

重要提醒

 

AI 不能替代工程判断

• 可能出错
• 可能缺失上下文
• 可能幻觉

✔ 正确使用可加速理解，助力做出更优编码决策

¡Vamos a practicar!

高级 AI 辅助开发