用 AI 分析產品環境程式碼

進階 AI 輔助程式開發

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

不只會自動產生程式碼

課程總覽

 

在本課中，你將學到：

• ✔ 針對產品程式碼進行 AI 程式碼分析
• ✔ 套用 AI 輔助測試 與安全性
• ✔ 使用 AI 進行軟體設計 與協作

情境：Wayfarer Labs

 

• 💻 你是 Wayfarer Labs 的 軟體開發者
• 🌎 一家打造行動平台的 旅遊新創
• 🔎 你的任務：尋找 開源分析工具

探索 Atlas

 

 

採用前的關鍵問題：

• 是否易於維護？
• 是否可靠？
• 是否是長期穩健的增補？

 

🤖 AI 可協助加速且系統化地評估程式碼！

理解新版本庫

 

用結構化提示熟悉程式碼庫

用結構化提示熟悉程式碼庫

 

 

🤖 靜態分析提示：

以下版本庫包含名為 Atlas 的 Python 分析工具箱，預期用於產品環境。

假設我可使用類 Unix 系統，並能安裝常見開源工具。

我想在不執行程式的情況下，對此程式碼庫進行靜態分析。

 

你的目標是：

• 推薦適合本專案的靜態分析工具
• 說明各工具量測的內容及其重要性
• 提供可執行分析的具體指令
• 解釋如何解讀關鍵結果

AI 引導的動態分析

用 AI 評估程式碼品質

 

🤖 可維護性提示：

分析程式碼庫的可維護性：找出負荷過重的模組、職責不清的函式，以及單一變更卻需修改多個檔案的區域。

 

可維護性問題：

• 模組負荷過重
• 職責模糊

複雜度與技術負債

 

🤖 複雜度提示：

找出邏輯複雜度高的區域，重點關注過長函式、巢狀條件與分支。

複雜度指標：

• 過長函式
• 巢狀條件
• 分支過多

 

🤖 技術負債提示：

尋找技術負債跡象，例如 TODO、重複邏輯，或舊式寫法。

技術負債訊號：

• TODO 與 FIXME
• 重複邏輯
• 舊式設計樣式

評估結論

 

對 Atlas 的判斷：

• ✅ 結構良好的程式碼庫
• ✅ 值得考慮採用
• 👀 先處理複雜度問題
• 👀 再清理技術負債

AI 輔助重構

 

 

AI 也能幫助我們：

• 以高影響變更為重心進行重構
• 提出修補程式（patch）

重要提醒

 

AI 不能取代工程判斷

• 可能會犯錯
• 可能忽略脈絡
• 可能幻覺

✔ 正確使用時，能加速理解，並幫助我們做出更好的程式決策

一起來練習吧！

進階 AI 輔助程式開發