Améliorer la révision de code avec l'automatisation

Dans le développement logiciel, la relecture de code est un processus important où les Développeurs vérifient le travail des autres avant que ça soit ajouté au projet principal. Ce processus aide à garantir la qualité du code et le respect des Meilleures pratiques. Les revues de code modernes impliquent plusieurs développeurs qui examinent les changements de code, suggèrent des améliorations et s'enseignent mutuellement sur les styles de codage et les normes. Alors que certaines règles peuvent être vérifiées automatiquement par des outils, beaucoup dépendent encore de relecteurs humains pour bien comprendre le contexte et les directives spécifiques.

#C'est quoi la relecture de code moderne ?

La relecture de code moderne est une méthode utilisée par les développeurs pour revoir et améliorer le code. Quand un développeur écrit un nouveau code ou fait des changements, il le soumet pour révision. D'autres développeurs, ou pairs, regardent les changements et font des commentaires. Ça aide à repérer les erreurs et à s'assurer que le code suit les meilleures pratiques.

Le processus de relecture de code permet aux développeurs de partager leurs connaissances, d'apprendre les uns des autres et d'améliorer la qualité du code. Les retours peuvent porter sur différents aspects, comme le style de codage, la documentation et la fonctionnalité. Avec le temps, les développeurs deviennent meilleurs en codage et acquièrent une compréhension plus profonde du projet en s'engageant dans le processus de révision.

#Le rôle des meilleures pratiques

Les meilleures pratiques en codage sont des lignes directrices sur lesquelles les développeurs s'accordent pour s'assurer que leur code est clair, efficace et maintenable. Ces règles couvrent différents domaines, y compris la façon de formater le code, de nommer les variables et d'écrire des commentaires. Beaucoup d'entreprises et de projets maintiennent des guides de style qui décrivent ces meilleures pratiques.

Les domaines communs dans les guides de style incluent :

• Formatting : Règles concernant la longueur des lignes, l'espacement et l'indentation.
• Naming Conventions : Directives sur comment nommer les variables et les fonctions de manière claire et descriptive.
• Commenting : Attentes pour écrire des commentaires à différents niveaux : niveau de fichier, niveau de fonction et commentaires en ligne.
• Language Features : Comment utiliser correctement des fonctionnalités spécifiques des langages de programmation.
• Code Idioms : Façons recommandées d'écrire du code qui améliorent la clarté et la lisibilité.

Quand les développeurs suivent ces meilleures pratiques, ça mène à un meilleur code plus facile à lire et à maintenir.

#Les défis de la relecture de code

Bien que les meilleures pratiques soient essentielles, le processus de vérification du code peut prendre beaucoup de temps. Les relecteurs humains doivent passer des heures à examiner le travail des autres, ce qui peut ralentir le développement. Même avec des outils automatisés, certains aspects complexes nécessitent encore un jugement humain pour être évalués correctement.

Les outils d'analyse statique, comme les linters, peuvent vérifier automatiquement les problèmes de formatage et les erreurs courantes. Cependant, les directives nuancées ou celles qui ont des exceptions sont souvent difficiles à vérifier entièrement sans intervention humaine. De plus, le relecteur doit souvent avoir une bonne connaissance de la base de code, des fonctionnalités spécifiques du langage, et une expérience pratique des meilleures pratiques.

Le temps passé sur les revues de code peut devenir un coût important pour une entreprise. Même avec des outils d'aide, les développeurs peuvent trouver que le processus de révision leur prend du temps de codage. Donc, trouver des moyens de rendre les revues de code plus efficaces est crucial pour améliorer la productivité des développeurs.

#Assistance à la relecture de code automatisée

Les récentes avancées en apprentissage machine, en particulier les grands modèles de langage (LLMs), offrent des solutions prometteuses pour aider à automatiser certaines parties du processus de relecture de code. Ces modèles peuvent apprendre à partir du code et des commentaires existants et aider les développeurs en fournissant des retours automatisés sur les violations des meilleures pratiques.

L'objectif d'un tel système est de trouver automatiquement des cas dans le code qui ne suivent pas les meilleures pratiques établies et de proposer des suggestions d'amélioration. Cela peut aider les développeurs à recevoir des retours rapides tout en permettant aux relecteurs humains de se concentrer sur des aspects plus complexes de la fonctionnalité du code.

#Développement de l'assistant de relecture de code

Pour créer un assistant de relecture de code automatisé, un outil dédié a été développé. Cet outil apprend à partir d'un large éventail de codes existants et de documents sur les meilleures pratiques. Il analyse le code soumis pour révision et identifie les violations potentielles des meilleures pratiques, fournissant des suggestions avec des références aux directives.

Le système est conçu pour plusieurs langages de programmation, dont C++, Java, Python et Go. Les développeurs peuvent interagir directement avec l'assistant via leurs environnements de développement intégrés (IDEs) ou via le système de relecture de code.

#Formation du modèle

Le cœur de l'assistant de relecture de code est un modèle entraîné sur un grand ensemble de données de relectures de code et de commentaires. Le modèle apprend à analyser le code et à identifier les violations des meilleures pratiques. Pour entraîner le modèle, des données de relectures de code réelles ont été utilisées, y compris des commentaires de relecteurs humains qui faisaient référence à des documents de meilleures pratiques.

Le processus de formation implique de donner au modèle de nombreux exemples de code avec et sans violations. Le modèle apprend à prédire si un extrait de code respecte les meilleures pratiques et, si ce n'est pas le cas, où il les viole. Le modèle est conçu pour offrir des explications et des liens vers des directives pertinentes afin que les développeurs puissent apprendre de leurs erreurs.

#Déploiement de l'assistant

Une fois l'assistant de relecture de code développé et entraîné, il a été testé dans un grand environnement industriel. Le système a été déployé progressivement parmi les développeurs, en commençant par de petits groupes et en s'étendant finalement à tous les développeurs.

Les retours ont été continuellement collectés durant le processus de déploiement pour évaluer la performance de l'outil. Ces retours ont aidé l'équipe à affiner le modèle, améliorer ses suggestions et résoudre les problèmes que les développeurs ont rencontrés en utilisant l'assistant.

#Interaction des développeurs avec l'assistant

Les développeurs interagissent avec l'assistant de relecture de code de deux manières principales : via leurs IDEs et le système de relecture de code.

#Interaction via les IDEs

Dans un IDE, l'assistant met en évidence les problèmes potentiels dans le code au fur et à mesure que le développeur écrit. Les commentaires générés par l'assistant apparaissent à côté des extraits de code pertinents, fournissant un retour immédiat. Cela permet au développeur de traiter les violations potentielles des meilleures pratiques en temps réel.

Quand un développeur survole les sections mises en évidence, il peut voir des explications sur ce qu'est le problème et comment le résoudre. Cette approche simplifiée évite aux développeurs de passer d'un IDE à une documentation séparée, facilitant la compréhension des meilleures pratiques.

#Interaction via le système de relecture de code

Dans le système de relecture de code, l'assistant examine les changements de code après chaque mise à jour. S'il détecte des violations des meilleures pratiques, il publie automatiquement des commentaires pour que les relecteurs et les auteurs puissent les voir. Ce processus imite comment les relecteurs humains fournissent des suggestions, garantissant que les commentaires sont constructifs et informatifs.

Chaque commentaire généré par l'assistant est conçu pour ressembler à des commentaires humains, assurant une intégration fluide dans le processus de révision. Les développeurs peuvent donner leur avis sur les commentaires de l'assistant, indiquant s'ils les ont trouvés utiles ou pas.

#Évaluation et impact de l'assistant

L'efficacité de l'assistant de relecture de code a été évaluée sur plusieurs facteurs, notamment la fréquence à laquelle les développeurs ont résolu les commentaires générés par le système, comment ses commentaires se comparaient à ceux des humains, et à quel point il complétait les linters traditionnels.

#Résolution des commentaires

Pour comprendre à quel point les commentaires de l'assistant étaient utiles, une analyse hors ligne a été effectuée. Cette analyse a examiné des instantanés historiques des changements de code et a déterminé à quelle fréquence les développeurs ont apporté des modifications basées sur les suggestions de l'assistant.

Les résultats ont indiqué que les développeurs trouvaient les commentaires utiles, avec environ 40 % des suggestions conduisant à des changements de code qui résolvaient les problèmes identifiés. Ce taux de résolution élevé suggère que l'assistant fournit des retours précieux que les développeurs sont prêts à mettre en œuvre.

#Comparaison avec les commentaires des humains

Les commentaires générés par l'assistant ont été comparés à ceux des relecteurs humains. L'objectif était de voir si les suggestions automatisées couvraient les mêmes meilleures pratiques que celles référencées par les relecteurs humains.

Il a été constaté que l'assistant faisait référence à un pourcentage significatif des meilleures pratiques mentionnées par les relecteurs humains, couvrant environ 68 % des commentaires historiques. Cependant, bien qu'il saisisse efficacement les directives courantes, il y avait encore des domaines où les commentaires humains fournissaient des idées uniques que l'assistant pouvait manquer.

#Complément aux linters traditionnels

De plus, une évaluation a été réalisée pour comparer la performance de l'assistant aux outils d'analyse statique traditionnels tels que les linters. Beaucoup des directives que l'assistant pouvait aborder étaient au-delà de ce que les linters pouvaient vérifier.

Cela a révélé que l'assistant automatisé comble des lacunes critiques dans le processus de révision, abordant des meilleures pratiques nuancées qui nécessitent généralement une touche humaine. L'assistant peut fournir des retours sur les pratiques de codage claires et des règles qui pourraient ne pas être facilement applicables via une analyse statique standard.

#Leçons tirées

D'après l'expérience de développement et de déploiement de l'assistant de relecture de code, plusieurs leçons précieuses ont été apprises.

#Importance du retour des utilisateurs

Une takeaway essentielle est que surveiller les retours des développeurs est crucial pour maintenir la confiance dans les systèmes automatisés. Même de petites expériences négatives peuvent décourager les développeurs de se fier à l'outil. Une vigilance continue pour évaluer comment l'assistant performe et affiner ses capacités peut significativement améliorer l'acceptation par les utilisateurs.

#Équilibrer précision et rappel

L'objectif était de créer un outil qui fournit des retours précis sans submerger les développeurs avec des commentaires inutiles. Bien qu'il soit important de s'assurer que les commentaires générés soient précis, les planificateurs du projet ont aussi reconnu la nécessité d'améliorer le rappel - s'assurer que l'assistant identifie autant de violations que possible.

#Évolution des meilleures pratiques

Un autre aspect important est la nature changeante des langages de programmation et des pratiques de codage. À mesure que les langages évoluent, les meilleures pratiques qui les entourent évoluent aussi. L'équipe a appris la nécessité de mettre à jour les données d'entraînement et de continuellement affiner le modèle pour le maintenir à jour avec les dernières directives et normes.

#Conclusion

En résumé, le développement et la mise en œuvre d'un assistant de relecture de code automatisé représentent un pas significatif vers l'amélioration du processus de relecture de code. En tirant parti des avancées en apprentissage machine, il est possible de fournir aux développeurs des retours rapides qui adhèrent aux meilleures pratiques tout en allégeant la charge des relecteurs humains.

L'accueil positif de l'assistant parmi les développeurs démontre la valeur d'automatiser certaines parties du processus de relecture de code. Ça allège la charge de travail des équipes et aide les développeurs à produire un code plus propre et maintenable. À mesure que la technologie continue de progresser, il y a un grand potentiel pour améliorer encore la collaboration et l'apprentissage entre les développeurs grâce à des outils automatisés.

Dans l'ensemble, l'expérience acquise dans ce projet trace une direction prometteuse pour les futures avancées en relecture de code automatisée et dans le paysage plus large du développement logiciel.