Analiza kodu produkcyjnego z AI

Zaawansowane programowanie wspomagane przez AI dla deweloperów

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Poza generowaniem kodu

nanobanana: full: analiza kodu produkcyjnego z AI

Przegląd kursu

nanobanana: half: programista przy biurku z wieloma monitorami

W trakcie kursu nauczysz się:

✔ Wykonywać analizę kodu z użyciem AI dla kodu produkcyjnego
✔ Stosować testowanie wspierane przez AI oraz bezpieczeństwo
✔ Używać AI w projektowaniu oprogramowania i współpracy

Scenariusz: Wayfarer Labs

nanobanana: half: biuro turystycznego startupu z mapami świata

💻 Jesteś programistą w Wayfarer Labs
🌎 Startup turystyczny budujący platformę mobilności
🔎 Twoje zadanie: znaleźć narzędzie analityczne open-source

Odkrywanie Atlasa

Kluczowe pytania przed wdrożeniem:

Czy jest pielęgnowalny?
Czy jest niezawodny?
Czy to solidny długoterminowy wybór?

🤖 AI może pomóc przyspieszyć i usystematyzować ocenę kodu!

Poznawanie nowego repozytorium

nanobanana: full: AI prowadzące eksplorację nowego repozytorium

Ustrukturyzowany prompting do orientacji w kodzie

🤖 Prompt do analizy statycznej:

Poniższe repozytorium zawiera zestaw narzędzi analitycznych w Pythonie o nazwie Atlas, przeznaczony do użytku w środowisku produkcyjnym.

Zakładam dostęp do systemu uniksowego i możliwość instalacji popularnych narzędzi open-source.

Chcę przeprowadzić analizę statyczną tej bazy kodu bez jej uruchamiania.

Cel to:

Zalecenie odpowiednich narzędzi do analizy statycznej

Wyjaśnienie, co każde narzędzie mierzy i dlaczego jest przydatne

Podanie konkretnych poleceń do wykonania analizy

Wyjaśnienie, jak interpretować kluczowe wyniki

Analiza dynamiczna wspierana przez AI

nanobanana: full: profilowanie w analizie dynamicznej

Ocena jakości kodu z AI

🤖 Prompt dotyczący pielęgnowalności:

Przeanalizuj bazę kodu pod kątem problemów z pielęgnowalnością: zidentyfikuj przeciążone moduły, funkcje z rozmytymi odpowiedzialnościami oraz miejsca, w których jedna zmiana wymagałaby edycji w wielu plikach.

Problemy z pielęgnowalnością:

Przeciążone moduły
Rozmyte odpowiedzialności

Złożoność i dług techniczny

🤖 Prompt dotyczący złożoności:

Zidentyfikuj obszary o wysokiej złożoności logicznej, skupiając się na długich funkcjach, zagnieżdżonych warunkach i rozgałęzieniach.

Wskaźniki złożoności:

Długie funkcje
Zagnieżdżone warunki
Wysokie rozgałęzienie

🤖 Prompt dotyczący długu technicznego:

Poszukaj oznak długu technicznego, takich jak TODO, zduplikowana logika czy przestarzałe wzorce.

Sygnały długu technicznego:

TODO i FIXME
Zduplikowana logika
Przestarzałe wzorce

Wniosek z oceny

Ocena Atlasa:

✅ Dobrze zorganizowana baza kodu
✅ Zasadna do wdrożenia
👀 Najpierw rozwiązać problemy ze złożonością
👀 Zająć się długiem technicznym

Refaktoryzacja wspierana przez AI

AI może też pomóc w:

Refaktoryzacji z naciskiem na zmiany o dużym wpływie
Proponowaniu poprawek

Ważna uwaga

nanobanana: half: programista krytycznie oceniający sugestie AI

AI nie zastępuje inżynierskiego osądu

Może popełniać błędy
Może pominąć kontekst
Może halucynować

✔ Używane prawidłowo, przyspiesza rozumienie i pomaga podejmować lepsze decyzje projektowe

Czas na ćwiczenia!

Zaawansowane programowanie wspomagane przez AI dla deweloperów