استفاده از هوش مصنوعی برای بررسی کد و یافتن اشکالات

استفاده از هوش مصنوعی برای بررسی کد و یافتن اشکالات
هوش مصنوعی اشکالات را شناسایی و دانش را در سراسر تیم گسترش می دهد، اما همچنین معمولا به کندترین بخش عرضه نرم افزار تبدیل می شود. یک درخواست pull در صف انتظار قرار می گیرد، یک بررسی کننده در نهایت برای خواندن تفاوت ها، زمینه را تغییر می دهد و رفت و برگشت بر سر اصلاحات کوچک می تواند ادغام در همان روز را به انتظاری چند روزه تبدیل کند.بررسی های کد هوش مصنوعی برای پر کردن این شکاف وجود دارند. این راهنما به بررسی عملکرد واقعی آنها، قابلیت های مهم هنگام انتخاب یک ابزار، نحوه استفاده از آن روی یک پایگاه کد واقعی و مواردی که هنوز یک بررسی کننده انسانی باید وارد عمل شود، می پردازد.

بررسی کد هوش مصنوعی چیست و چرا اهمیت دارد؟

هوش مصنوعی برای بررسی کد، یک فرآیند خودکار است که از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل، بررسی و اظهار نظر در مورد تغییرات کد استفاده می کند. این مدل ها بر روی حجم عظیمی از کد آموزش دیده اند، بنابراین الگوها، اشکالات رایج و بهترین شیوه ها را در اکثر زبان ها و چارچوب های اصلی انتخاب می کنند.هدف این نیست که جایگزین قضاوت یک داور شود. هدف این است که بخش های تکراری داوری، غلط های املایی، نامگذاری های متناقض، بررسی های از دست رفته ی null را مدیریت کنیم، تا توجه تیم به جای آن به معماری و منطق کسب وکار معطوف شود.وارد کردن این مورد به یک گردش کار معمولا به معنای جفت کردن یک ابزار بررسی کد با یک ابزار اتوماسیون هوش مصنوعی گسترده تر است که بررسی، آزمایش و استقرار را به جای سه مرحله جدا از هم، در یک خط لوله (pipeline) به هم متصل می کند.این ارتباط مهم است زیرا بررسی کد به ندرت به صورت جداگانه اتفاق می افتد. این مرحله بین نوشتن کد و ارسال آن قرار می گیرد و ابزارهای اطراف آن باید با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.

قابلیت های کلیدی بررسی کد هوش مصنوعی

همه ابزارهای بررسی کد هوش مصنوعی به یک شکل ساخته نمی شوند. در اینجا قابلیت هایی که قبل از انتخاب یکی از آنها باید بررسی شوند، آورده شده است.ادغام
یک ابزار مفید مستقیما به محیطی که یک توسعه دهنده از قبل در آن کار می کند، متصل می شود:

IDEها: پیشنهادها هنگام تایپ کردن توسط توسعه دهندگان نمایش داده می شوند، نه پس از کامیت شدن.
ردیاب های مشکل: مشکلات علامت گذاری شده به طور خودکار به تیکت هایی برای پیگیری تبدیل می شوند.
ابزارهای چت: یافته های حیاتی به پلتفرم هایی مانند Slack یا Microsoft Teams ارسال می شوند، بنابراین تیم ها می توانند بدون بررسی داشبورد، پاسخ دهند.

بازخورد در لحظه
پس از یکپارچه سازی، این ابزار می تواند مشکلات را هنگام نوشتن کد، به جای انتظار برای درخواست بررسی رسمی، علامت گذاری کند. این شامل موارد زیر است:تشخیص خطاهای تایپی و نحوی درجا
تنظیم پیشنهادات برای مطابقت با اهداف خاص پروژه
امتیازدهی به کیفیت کد تا توسعه دهنده بتواند تاثیر تغییر را قبل از انتشار آن ببیند.
پشتیبانی چندزبانه
بیشتر تیم ها با بیش از یک زبان و چارچوب، گاهی اوقات در یک مخزن، کار می کنند. ابزاری که ارزش استفاده دارد، بررسی های خود را با هر زبانی که با آن مواجه می شود، تطبیق می دهد، نه اینکه به طور پیش فرض به قوانین عمومی و یک شکل که الگوهای خاص زبان را از دست می دهند، پایبند باشد.تمرکز بر امنیت
ابزارهای هوش مصنوعی برای بررسی کد، به ویژه در تشخیص مشکلات امنیتی که تطبیق الگوهای ساده از قلم می اندازد، خوب هستند، زیرا می توانند به جای تطبیق یک رشته ثابت، بافت اطراف را بخوانند. اهداف رایج عبارتند از:نقص های اعتبارسنجی ورودی
شکاف های احراز هویت و مجوز
افشای داده های حساس
پیکربندی های نادرست
آسیب پذیری های شناخته شده در مولفه های شخص ثالث
هیچ کدام از این ها جایگزین یک ممیزی امنیتی واقعی نمی شوند، اما بخش قابل توجهی از مشکلات را قبل از رسیدن به مرحله تولید شناسایی می کنند.درک زمینه ای
چیزی که یک دستیار کد هوش مصنوعی توانمند را برای بررسی کد از یک لینتر ساده متمایز می کند، زمینه است. این دستیار به جای اینکه فقط سینتکس را بررسی کند، می تواند نحوه استفاده از یک تابع را در جای دیگری از کدبیس ردیابی کند، یک کنترل کننده خطای از دست رفته را که با توجه به منطق اطراف مهم است، علامت گذاری کند و به جای یک اصلاح ظاهری، یک اصلاح معماری پیشنهاد دهد.

نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای بررسی کد

قرار دادن یک پلتفرم هوش مصنوعی برای بررسی کد در یک گردش کار واقعی به شش مرحله عملی تقسیم می شود.۱. تحلیل کد
این ابزار ابتدا کد را اسکن می کند و به جای تلاش برای پردازش کل کدبیس به طور همزمان، آن را به تکه های قابل مدیریت تقسیم می کند. این پایه و اساس هر مرحله بعدی است که به آن بستگی دارد.۲. بررسی درخواست Pull
وقتی یک درخواست pull باز می شود، این ابزار یک گذر خودکار از diff را اجرا می کند. کد تغییر یافته را با الگوهایی که آموخته است مقایسه می کند، سپس نظرات را مستقیما در خطوط مربوطه ارسال می کند، دقیقا مانند یک بررسی کننده انسانی.۳. پیدا کردن و رفع مشکلات کد
از اینجا به بعد، این ابزار مشکلات واقعی را مشخص می کند و معمولا توضیح می دهد که چرا هر یک از آنها مهم است:خطاهای نحوی و غلط های املایی
اشکالات منطقی که فقط در زمان اجرا ظاهر می شوند
آسیب پذیری های امنیتی
ناهماهنگی های سبکی در برابر استانداردهای تیم
بیشتر ابزارها در کنار توضیح، راه حلی را نیز پیشنهاد می دهند، نه فقط یک پرچم.۴. بررسی جداسازی معماری و منطق
فراتر از تشخیص اشکالات تکی، یک ابزار توانمند می تواند تشخیص دهد که چه زمانی منطق تجاری و منطق ارائه با هم مخلوط شده اند، چه زمانی یک تابع بیش از حد کار می کند، یا چه زمانی یک کلاس از تفکیکی که بقیه کدبیس از آن پیروی می کند، تخطی می کند. اینجاست که درک زمینه ای مفید واقع می شود، زیرا تشخیص انحراف معماری به چیزی بیش از اسکن خط به خط نیاز دارد.۵. بهبود عملکرد و خوانایی
این ابزار همچنین به دنبال حلقه های ناکارآمد، فراخوانی های تکراری پایگاه داده یا روش های بیش از حد پیچیده ای است که می توانند ساده سازی شوند. پیشنهادات در اینجا معمولا بر دو چیز متمرکز هستند:

اجرای سریع تر کد
خواندن کد را برای توسعه دهنده بعدی آسان تر می کند
۶. یادگیری مداوم
همچنان که این ابزار بررسی های بیشتری را پردازش می کند و از پیشنهادهای پذیرفته شده یا ردشده بازخورد می گیرد، توصیه های آن بهبود می یابد. تیم هایی که چند دقیقه برای تایید یا رد پیشنهادها در مراحل اولیه وقت می گذارند، معمولا پس از چند هفته نتایج به مراتب بهتری کسب می کنند.مزایای بررسی کد هوش مصنوعی برای بهره وری توسعه دهندگانوقتی یک تیم گردش کار را در جای خود قرار داد، افزایش بهره وری در چند جای ثابت خود را نشان می دهد.بررسی سریع تر کد
بررسی های خودکار به محض باز شدن درخواست pull شروع می شوند، به جای اینکه منتظر بمانند تا یک بررسی کننده انسانی در برنامه خود زمانی پیدا کند. یک استقرار داخلی که در هزاران مخزن اجرا می شود، میانگین زمان بررسی را کمتر از چهار دقیقه گزارش کرد، به اندازه ای سریع که مهندسان قبل از تغییر کامل به کار دیگر، بازخورد را مشاهده کردند.تشخیص و رفع آسان تر باگ ها
ابزارهای هوش مصنوعی اغلب قبل از اینکه توسعه دهنده تایپ تابع را تمام کند، خطاهای نحوی، موارد حاشیه ای از قلم افتاده و نقص های منطقی را تشخیص می دهند. این کار باعث کاهش چرخه قدیمی کامپایل، اجرا، خرابی و تکرار می شود که ساعت ها در طول جلسات اشکال زدایی وقت گیر است.بهینه سازی بهتر کد
توسعه دهندگان می توانند به جای حفظ کردن تک تک ترفندهای عملکردی برای یک زبان خاص، به پیشنهادهای این ابزار برای کوئری های کارآمدتر، حلقه های سبک تر و ساختار تابع تمیزتر تکیه کنند.زمان بیشتر برای حل خلاقانه مسئله
ابزارهای بررسی کد هوش مصنوعی با انجام بررسی های روتین و تشخیص خودکار خطاهای رایج، پهنای باند ذهنی را برای کارهای سخت تر آزاد می کنند: حل مسائل واقعا دشوار و ساخت ویژگی های جدید به جای جستجوی نقاط ضعف.

تماس انسانی هنوز اهمیت دارد؛ هوش مصنوعی فقط یک ابزار است

هوش مصنوعی یک افزودنی قدرتمند به گردش کار توسعه است، اما به عنوان یک گام اولیه بهتر عمل می کند تا یک حکم نهایی. موثرترین تیم ها از هوش مصنوعی برای شناسایی مشکلات رایج و تکراری استفاده می کنند، سپس بازرسان انسانی را آزاد می گذارند تا روی مواردی که هوش مصنوعی هنوز با آنها دست و پنجه نرم می کند تمرکز کنند:درک اینکه چرا یک سیستم به روشی خاص طراحی شده است
قضاوت در مورد اینکه آیا یک تغییر با جهت گیری کلی محصول مطابقت دارد یا خیر
شناسایی اثرات بین سیستمی، مانند تغییر API که سه مصرف کننده ی پایین دستی را از هم جدا می کند
تشخیص اشکالات ظریف همزمانی که به زمان بندی بستگی دارند تا یک تفاوت ایستا
در نظر گرفتن پیشنهادات هوش مصنوعی به عنوان نقطه شروع بحث، به جای یک تایید خودکار، روند بررسی را صادقانه نگه می دارد. داوری که بدون چون و چرا هر آنچه هوش مصنوعی علامت گذاری می کند را می پذیرد، فقط یک نوع مهر تایید را با نوع دیگری عوض می کند.

نکات پایانی

استفاده از هوش مصنوعی برای بررسی کد، نیاز به قضاوت انسانی را از بین نمی برد، اما بخش های خسته کننده کار را که باعث خستگی و کندی بررسی کنندگان می شود، حذف می کند. تیم هایی که یک ابزار هوش مصنوعی با پیکربندی خوب برای بررسی کد را با نقاط بررسی انسانی واضح ترکیب می کنند، تمایل دارند بدون از دست دادن کنترل کیفیتی که بررسی کد خوب همیشه قرار بوده ارائه دهد، سریع تر کار را انجام دهند.تنظیمات صحیح، غلط املایی، عدم وجود بررسی صحت و نقص و شکاف امنیتی آشکار را به طور خودکار تشخیص می دهد و سوالات سخت تر معماری را برای افرادی باقی می گذارد که واقعا می دانند چرا سیستم به این شکل ساخته شده است.