Melhorando a Refatoração de Código com Modelos de IA

Refatoração é o processo de melhorar o código existente sem mudar seu comportamento externo. Ajuda a deixar o código mais limpo, fácil de entender e mais fácil de manter. Um método comum de refatoração é o "extrair método", que envolve pegar uma parte do código que faz uma tarefa específica e mover para seu próprio método. Isso deixa o método original mais curto e claro.

Muitos programadores têm dificuldade com métodos longos que fazem várias coisas. Esses métodos podem ser difíceis de ler, depurar e reutilizar. O extrair método é uma solução para esse problema, mas decidir quais partes do código extrair pode ser complicado. Embora muitas ferramentas possam ajudar com isso, elas geralmente não se alinham com o que os desenvolvedores realmente querem.

Recentemente, uma nova tecnologia chamada Modelos de Linguagem Grande (LLMs) mostrou potencial para ajudar em tarefas como codificação. Esses modelos aprendem com uma quantidade enorme de exemplos de código e podem fazer Sugestões baseadas no que aprenderam. A habilidade deles de imitar como os humanos escrevem código levanta a esperança de que possam sugerir refatorações significativas que os desenvolvedores achariam úteis.

Neste artigo, exploramos uma nova abordagem que combina as forças dos LLMs com Análise Estática para melhorar o processo de refatoração. Nosso objetivo é mostrar como essas duas tecnologias podem trabalhar juntas para fornecer sugestões mais úteis aos desenvolvedores.

#A Importância da Refatoração

Refatoração é crucial no desenvolvimento de software por várias razões. À medida que o software evolui, novas funcionalidades são adicionadas, bugs são corrigidos e os desenvolvedores muitas vezes modificam o código existente. Com o tempo, o código pode ficar bagunçado e difícil de seguir. A refatoração ajuda a manter a clareza e a qualidade do código, o que pode economizar tempo e reduzir erros a longo prazo. Um código bem refatorado é mais fácil de testar, entender e modificar.

O extrair método é uma das técnicas de refatoração mais comuns. Ao criar métodos menores, os desenvolvedores podem deixar seu código mais modular. Essa modularidade permite que os desenvolvedores se concentrem em partes individuais do código, tornando mais fácil gerenciar a complexidade.

No entanto, ao usar o extrair método, os desenvolvedores enfrentam um desafio significativo: escolher quais linhas de código extrair. Essa decisão pode afetar a qualidade do código e o quão fácil ele pode ser mantido.

#O Papel das Ferramentas na Refatoração

As ferramentas atuais para refatoração geralmente se baseiam em regras ou métricas predefinidas para sugerir quais seções de código extrair. Algumas dessas ferramentas usam análise estática, que analisa a estrutura do código e pode fornecer insights sobre sua qualidade e complexidade. Outras usam aprendizado de máquina para prever quais partes do código podem se beneficiar da refatoração.

Embora essas ferramentas tenham suas forças, elas podem falhar em entender as decisões sutis que os desenvolvedores fazem. Por exemplo, uma ferramenta pode sugerir extrair uma seção de código com base apenas em métricas, enquanto um desenvolvedor pode ter razões contextuais para querer manter aquele código como está. Como resultado, muitos desenvolvedores podem não confiar nas sugestões automatizadas e preferem tomar as decisões de refatoração por conta própria.

#Apresentando Modelos de Linguagem Grande

Modelos de Linguagem Grande são sistemas de IA treinados em quantidades massivas de texto, incluindo código de programação. Eles podem gerar texto com base nos padrões que aprendem durante o treinamento. Esses modelos mostraram potencial em várias tarefas de programação, incluindo conclusão de código, sumarização e até mesmo a geração de novos trechos de código.

Ao aproveitar as capacidades de aprendizado dos LLMs, podemos potencialmente melhorar as recomendações feitas para refatoração. Em vez de olhar apenas para métricas, os LLMs podem analisar padrões de como os desenvolvedores escrevem código e sugerir refatorações que se alinhem mais com o comportamento humano. Essa capacidade pode fechar a lacuna entre sugestões automatizadas e a intenção do desenvolvedor.

No entanto, os LLMs não são perfeitos. Eles podem produzir sugestões que parecem razoáveis, mas não são práticas. Algumas dessas sugestões podem ser inválidas ou não úteis. Portanto, é necessário um método para filtrar e refinar essas sugestões para garantir que sejam aplicáveis.

#Combinando LLMs com Análise Estática

Para maximizar os benefícios dos LLMs e minimizar suas falhas, propomos uma nova abordagem que combina sugestões geradas por LLM com técnicas de análise estática. Essa abordagem combinada visa primeiro usar os LLMs para gerar sugestões sobre o que refatorar, e depois aplicar análise estática para validar e aprimorar essas sugestões.

#Passo 1: Gerando Sugestões

O primeiro passo nessa abordagem envolve pedir ao LLM para gerar sugestões para Extrair Métodos. Ao fornecer uma amostra do código e algum contexto sobre o processo de refatoração, podemos incentivar o LLM a fazer recomendações relevantes.

Os prompts podem ser projetados para incentivar o LLM a produzir uma variedade de sugestões. Esses prompts podem incluir exemplos e detalhes sobre o contexto do código, ajudando o modelo a gerar sugestões que estejam mais alinhadas com a intenção do desenvolvedor.

#Passo 2: Filtrando Sugestões Inválidas

Uma vez que o LLM gerou sugestões, o próximo passo é filtrar aquelas que são inválidas. Sugestões podem ser inválidas se levam a um código que não compila ou que não faz sentido lógico no contexto da base de código.

Técnicas de análise estática podem verificar a validade de cada sugestão. Isso envolve examinar o escopo das variáveis, valores de retorno, fluxo de controle e outros aspectos do código para garantir que as refatorações sugeridas não quebrem o programa.

#Passo 3: Aprimorando Sugestões

Depois de remover sugestões inválidas, o próximo passo é aprimorar as válidas. Esse aprimoramento pode envolver ajustar o tamanho dos métodos extraídos para evitar criar métodos que sejam muito grandes ou muito pequenos. Técnicas como fatiamento de programa podem ajudar garantindo que todo o código necessário seja incluído na extração sem complicá-la demais.

Além disso, se a sugestão começar com uma instrução de controle, podemos refinar a sugestão para garantir que as verificações condicionais sejam preservadas no método principal, promovendo uma melhor legibilidade.

#Passo 4: Ranqueando Sugestões

Como o LLM pode gerar várias sugestões válidas, é importante ranqueá-las. O ranqueamento pode ser baseado em vários critérios, como a frequência com que uma sugestão aparece, sua relevância e seu impacto potencial na clareza do código. Ao priorizar sugestões de alta qualidade, podemos apresentar aos desenvolvedores opções gerenciáveis que fazem sentido.

#Avaliando a Abordagem Combinada

Para avaliar essa abordagem combinada, podemos aplicá-la a uma ampla gama de bases de código. O processo inclui usar conjuntos de dados existentes de código e cenários reais de refatoração para medir a eficácia do modelo. Essa avaliação empírica irá avaliar quão bem o modelo se sai em recomendar refatorações comparado às ferramentas existentes.

#Eficácia dos Modelos de Linguagem Grande

É essencial primeiro avaliar quão eficazes são os LLMs em gerar sugestões de refatoração. Essa avaliação envolve comparar sugestões produzidas pelos LLMs com refatorações corretas conhecidas em várias bases de código. Ao medir quantas das principais sugestões feitas pelo LLM se alinham com decisões reais de refatoração, podemos avaliar sua eficácia.

#Análise de Sensibilidade

Além de avaliar a eficácia, uma análise de sensibilidade pode nos ajudar a entender como vários fatores, como os parâmetros usados para configurar o LLM, impactam seu desempenho. Ao experimentar com diferentes configurações, podemos determinar quais configurações produzem os melhores resultados em termos de sugestões úteis.

#Comparação com Ferramentas Existentes

Por fim, a nova abordagem deve ser avaliada em comparação com ferramentas de refatoração existentes. Ao comparar taxas de recall-com que frequência a sugestão correta aparece entre os principais candidatos-entre a abordagem combinada e ferramentas tradicionais, podemos destacar melhorias na qualidade das sugestões.

#Aceitação dos Usuários nas Sugestões

A aceitação do usuário é um fator crítico para determinar o sucesso de qualquer sistema de recomendação. Para avaliar como os desenvolvedores se sentem sobre as sugestões produzidas pela nova abordagem, podemos realizar pesquisas com desenvolvedores reais. Esse feedback fornecerá insights sobre se as sugestões se alinham com suas necessidades e expectativas.

#Pesquisas Firehouse

Pesquisas firehouse oferecem uma maneira eficaz de coletar feedback imediato dos desenvolvedores após eles terem feito mudanças no seu código. Ao analisar suas respostas, podemos aprender o que eles gostam ou não nas sugestões e entender seu raciocínio ao aceitar ou rejeitar.

#Conclusão

Refatoração é uma parte vital de manter um código de alta qualidade. Embora ferramentas automatizadas possam ajudar os desenvolvedores, métodos tradicionais muitas vezes não se alinham com suas preferências. Ao aproveitar as capacidades dos Modelos de Linguagem Grande e combiná-los com análise estática, podemos aprimorar o processo de sugestão de refatorações de código.

Essa abordagem combinada promete fornecer aos desenvolvedores sugestões mais relevantes e úteis que eles provavelmente aceitarão. À medida que os LLMs continuam a melhorar, esperamos que essas técnicas evoluam, levando a ferramentas ainda melhores para renovação de código.

Os desenvolvedores não precisarão mais depender exclusivamente de ferramentas rígidas; em vez disso, eles encontrarão companheiros de IA que os ajudam a tomar decisões de refatoração informadas. Juntas, essas metodologias inovadoras podem abrir caminho para práticas de desenvolvimento de software mais eficientes e eficazes.