Die Auswirkungen von automatisierten Code-Reviews

Code-Überprüfung ist ein Prozess, bei dem Entwickler die Code-Änderungen ihrer Kollegen überprüfen. Das kann helfen, die Code-Qualität zu verbessern und ermöglicht es den Teammitgliedern, Wissen auszutauschen. Im Laufe der Zeit hat sich die Code-Überprüfung von formalen Inspektionen zu einem entspannteren Prozess entwickelt, der oft als Modern Code Review (MCR) bezeichnet wird. Dieser neuere Ansatz ist informell, tool-basiert und findet regelmässig statt.

In der Welt der Softwareentwicklung sind Überprüfungen wichtig. Entwickler verbringen in der Regel eine Menge Zeit damit, Code zu überprüfen. Einige Berichte legen nahe, dass Entwickler im Durchschnitt 6,4 Stunden pro Woche mit der Code-Überprüfung verbringen, während andere Studien etwas niedrigere Zahlen zeigen.

Mit vollen Terminkalendern schieben viele Entwickler ihre Überprüfungsaufgaben auf. Diese Verzögerung kann zu langsamen Code-Änderungen führen. Zum Beispiel variiert die Zeit, die benötigt wird, um Code-Änderungen zu genehmigen, stark zwischen verschiedenen Firmen und Projekten. Während einige Projekte Genehmigungen in etwa vier Stunden erhalten, kann es bei anderen viel länger dauern. Diese Verzögerungen können für alle Beteiligten ärgerlich sein.

#Der Aufstieg automatisierter Code-Überprüfungstools

Um den Prozess zu beschleunigen und das Leben der Entwickler einfacher zu machen, erkunden viele Unternehmen die Automatisierung bei der Code-Überprüfung. Automatisierte Tools können helfen, die Zeit, die für Überprüfungen benötigt wird, zu reduzieren, aber sie können auch neue Probleme mit sich bringen. Einige Tools nutzen fortschrittliche KI-Modelle, um bei der Erstellung von Überprüfungen zu helfen. Stell dir das vor wie einen hilfreichen Roboter-Kumpel, der Probleme im Code aufzeigt.

Eine der grossen Fragen in der Branche ist, ob diese automatisierten Tools wirklich hilfreich sind. Sparen sie Zeit? Sind sie genau? Können sie tatsächlich die allgemeine Code-Qualität verbessern? Das sind einige der Fragen, die Experten zu beantworten versuchen.

#Studie über automatisierte Code-Überprüfungstools

Eine aktuelle Studie hat den Effekt automatisierter Code-Überprüfungstools in der realen Softwareentwicklung untersucht. Die Forscher konzentrierten sich auf ein bestimmtes Tool, das KI verwendet, um Überprüfungskommentare zu erzeugen. Sie analysierten Daten aus mehreren Projekten, um zu sehen, wie gut diese Tools funktionierten.

#Forschungsziele

Die Studie hatte vier Hauptfragen zum Ziel:

1. Wie nützlich sind automatisierte Code-Überprüfungen in der Softwareentwicklung?
2. Helfen diese automatisierten Überprüfungen, die Schliessung von Pull-Requests zu beschleunigen?
3. Wie ändern automatisierte Überprüfungen die Anzahl der menschlichen Code-Überprüfungen?
4. Was denken Entwickler über diese automatisierten Tools?

Die Forschung wurde in einem Unternehmen durchgeführt, das ein KI-gesteuertes Code-Überprüfungstool für seine Projekte nutzte.

#Der Studienprozess

#Datensammlung

Um relevante Daten zu sammeln, griffen die Forscher auf verschiedene Quellen zurück:

• Pull-Request-Daten: Sie analysierten Pull-Requests, das sind Anfragen von Entwicklern, um ihre Änderungen in das Haupt-Repository zu integrieren.
• Umfragen: Entwickler wurden nach ihren Erfahrungen mit automatisierten Überprüfungen gefragt.
• Allgemeine Meinungsumfragen: Eine breitere Umfrage wurde durchgeführt, um Meinungen von einer grösseren Gruppe von Entwicklern einzuholen.

#Datenanalyse

Die gesammelten Informationen beinhalteten Feedback dazu, wie Entwickler auf automatisierte Kommentare reagierten. Sie schauten sich an, wie viele Kommentare als gelöst markiert wurden, wie lange es dauerte, Pull-Requests abzuschliessen, und wie viele neue Commits nach den Überprüfungen gemacht wurden.

#Ergebnisse der Studie

#Nützlichkeit automatisierter Bewertungen

Die Ergebnisse zeigten, dass ein signifikanter Teil der von dem automatisierten Tool generierten Kommentare von Entwicklern gelöst wurde. Das bedeutet, dass die Entwickler diese Kommentare als hilfreich empfanden. Allerdings nahm die Zeit, die benötigt wurde, um Pull-Requests abzuschliessen, tatsächlich zu, nachdem das Tool eingeführt wurde. Auch wenn das kontraintuitiv erscheinen mag, könnte dieser Anstieg darauf zurückzuführen sein, dass die Entwickler mehr Zeit damit verbringen, die Kommentare der automatisierten Überprüfungen zu bearbeiten.

#Einfluss auf Pull-Requests

Im Durchschnitt benötigten die Entwickler nach der Nutzung des automatisierten Tools länger, um ihre Pull-Requests zu schliessen. Vor der Implementierung des Tools betrug die Abschlusszeit etwa sechs Stunden. Danach sprang sie auf über acht Stunden. Dieser Anstieg variierte je nach Projekt, wobei einige Projekte eine Verkürzung der Abschlusszeit erfuhren. Das deutet darauf hin, dass, während einige Entwickler mit dem automatisierten Feedback interagierten, es für andere möglicherweise mehr Arbeit hinzugefügt hat.

#Aktivität der menschlichen Code-Überprüfung

Interessanterweise nahm die Anzahl der menschlichen Kommentare pro Pull-Request nach der Einführung des automatisierten Tools nicht signifikant ab. Das bedeutet, dass die Entwickler zwar Hilfe von der KI erhielten, sie jedoch immer noch das Bedürfnis hatten, den Code selbst zu überprüfen. Das hebt die Bedeutung der menschlichen Aufsicht im Überprüfungsprozess hervor.

#Wahrnehmungen der Entwickler

Das Feedback von Entwicklern zeigte, dass viele das automatisierte Tool positiv sahen. Die meisten Befragten fanden, dass die Kommentare relevant und hilfreich waren. Sie stellten fest, dass das Tool half, Bugs schneller zu identifizieren und die allgemeine Code-Qualität zu verbessern.

Einige Entwickler äusserten jedoch Bedenken. Sie wiesen darauf hin, dass die automatisierten Kommentare manchmal nicht relevant oder trivial sein könnten. Ein Entwickler erwähnte sogar, dass es sich so anfühlte, als würde das Tool manchmal mehr Arbeit verursachen, anstatt Zeit zu sparen.

#Vor- und Nachteile der automatisierten Code-Überprüfung

#Vorteile

1. Verbesserte Code-Qualität: Entwickler bemerkten, dass das Tool ihnen half, Fehler zu finden und ihre Codierungsstandards zu verbessern.
2. Schnellere Bug-Erkennung: Die automatisierten Kommentare machten es den Entwicklern einfacher, potenzielle Probleme zu erkennen.
3. Erhöhtes Bewusstsein: Die Nutzung des Tools half dem Team, sich mehr über Code-Qualität und Best Practices bewusst zu werden.

#Nachteile

1. Übermässige Abhängigkeit von Automatisierung: Einige Entwickler äusserten die Sorge, dass sie möglicherweise zu stark auf das Tool angewiesen sein könnten und dabei wichtige Probleme übersehen.
2. Unnötige Kommentare: Das automatisierte Tool erzeugte manchmal Kommentare, die nicht hilfreich waren.
3. Zusätzliche Arbeitslast: Das Bearbeiten von Kommentaren des automatisierten Tools fügte den Entwicklern zusätzliche Aufgaben hinzu, was den Prozess verlangsamen konnte.

#Fazit

Die Studie ergab, dass, während automatisierte Code-Überprüfungstools wertvolle Unterstützung bei der Verbesserung der Code-Qualität und der Beschleunigung der Bug-Erkennung bieten können, sie auch Herausforderungen mit sich bringen. Die gestiegene Zeit, die benötigt wird, um Pull-Requests abzuschliessen, und die Möglichkeit unnötiger Kommentare bedeutet, dass Entwickler weiterhin aktiv am Überprüfungsprozess teilnehmen müssen.

#Praktische Implikationen

Für diejenigen, die in der Softwareentwicklung tätig sind, ist es wichtig, die Vor- und Nachteile der Implementierung automatisierter Code-Überprüfungstools abzuwägen. Während sie den Prozess verbessern können, sollten Entwickler nicht zu sehr auf sie angewiesen sein. Ein Gleichgewicht zwischen automatisierten Vorschlägen und menschlicher Überprüfung ist der Schlüssel, um qualitativ hochwertigen Code zu erhalten.

#Abschliessende Gedanken

Mit dem fortschreitenden technologischen Wachstum wird sich die Rolle von KI in der Softwareentwicklung wahrscheinlich weiter ausdehnen. Automatisierte Tools könnten alltäglich werden und Entwicklern helfen, während sie dennoch menschliches Urteilsvermögen und Aufsicht erfordern. Der Weg zu einem vollständig automatisierten Code-Überprüfungsprozess könnte Zeit in Anspruch nehmen, aber fortlaufende Studien und Verbesserungen werden uns – Pull-Request für Pull-Request – dorthin bringen!

Am Ende bleibt das Ziel dasselbe: besseren Code zu schreiben und das Leben der Entwickler ein wenig einfacher zu machen. Schliesslich möchte doch jeder die Kopfschmerzen beim Debuggen vermeiden!