在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，代碼質(zhì)量和安全性始終是關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)的代碼審查流程往往面臨許多挑戰(zhàn)，如人工審查速度慢、漏掉潛在問(wèn)題等問(wèn)題。尤其是在快速發(fā)展的持續(xù)集成（CI）環(huán)境中，這些挑戰(zhàn)更加突出。本文將介紹如何通過(guò) Quality Agent（一種專(zhuān)注于代碼審查的 AI Agent）在 CI 流程中提升代碼質(zhì)量與安全性，解放開(kāi)發(fā)者的生產(chǎn)力。

希望本文對(duì)技術(shù)負(fù)責(zé)人和開(kāi)發(fā)者有所啟發(fā)。

1. 為什么需要 AI 的 Code Review？

隨著軟件開(kāi)發(fā)復(fù)雜度的增加，開(kāi)發(fā)者不僅要編寫(xiě)代碼，還需要進(jìn)行一系列重復(fù)的任務(wù)，如創(chuàng)建 Docker 文件、部署代碼、編寫(xiě)單元測(cè)試等。這些工作雖然重要，但往往會(huì)影響開(kāi)發(fā)者的專(zhuān)注力和創(chuàng)造力。尤其是在 CI 環(huán)境中，代碼審查過(guò)程變得更加繁瑣且耗時(shí)，容易導(dǎo)致效率低下。

Quality Agent

• 減輕重復(fù)性任務(wù)的負(fù)擔(dān)：自動(dòng)化低價(jià)值的任務(wù)，如代碼審查、單元測(cè)試生成、漏洞檢測(cè)等，讓開(kāi)發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂诟邉?chuàng)造性的工作。
• 提升代碼審查的質(zhì)量與速度：與傳統(tǒng)的人工代碼審查相比，AI 可以更快速地分析代碼，發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，并提供優(yōu)化建議。
• 減少人為疏漏：AI 的分析可以覆蓋更廣泛的代碼范圍，避免人工審查時(shí)可能漏掉的問(wèn)題。

模擬案例 1：開(kāi)發(fā)者面臨的挑戰(zhàn)

假設(shè)在一個(gè)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)中，開(kāi)發(fā)者小張負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)一個(gè)在線購(gòu)物系統(tǒng)的支付模塊。在代碼編寫(xiě)過(guò)程中，小張忽略了變量命名規(guī)范，使用了 rev? 來(lái)表示年收入，但在實(shí)際應(yīng)用中，rev 的含義并不清晰。

傳統(tǒng)的人工審查可能沒(méi)有及時(shí)發(fā)現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題，而 Quality Agent 能夠立刻識(shí)別出這一問(wèn)題并建議將 rev? 改為 annual_revenue，提升代碼的可讀性和可維護(hù)性。

2. AI 提高代碼質(zhì)量和安全的 3 個(gè)關(guān)鍵功能

Quality Agent

這些功能不僅提升了代碼的可讀性，還增加了代碼的可維護(hù)性和安全性。下面，我們將更詳細(xì)地探討每個(gè)功能。

模擬案例 2：優(yōu)化變量命名與注釋

在另一個(gè)案例中，一個(gè)開(kāi)發(fā)者編寫(xiě)了以下代碼來(lái)計(jì)算銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的匯總：

def rev(pr):
    return pr * 0.2

def calc_total():
    prices = [100, 200, 300]
    total = 0
    for price in prices:
        total += rev(price)
    return total

Quality Agent 提示該代碼中 rev? 變量的命名不夠清晰，并建議更改為 calculate_discount?，更好地表達(dá)該函數(shù)的實(shí)際用途。同時(shí)，AI 還發(fā)現(xiàn)代碼缺少有效的注釋?zhuān)岢鰹?nbsp;calc_total 函數(shù)添加說(shuō)明，幫助后續(xù)開(kāi)發(fā)者理解代碼的目的和邏輯。

# 計(jì)算折扣價(jià)格
def calculate_discount(price):
    return price * 0.2

# 計(jì)算所有商品的總價(jià)格
def calc_total():
    prices = [100, 200, 300]
    total = 0
    for price in prices:
        total += calculate_discount(price)
    return total

質(zhì)量提升：通過(guò) AI 的建議，代碼變得更易懂且更具可維護(hù)性。

模擬案例 3：自動(dòng)生成單元測(cè)試

Quality Agent

def test_calculate_discount():
    assert calculate_discount(100) == 20
    assert calculate_discount(200) == 40
    assert calculate_discount(0) == 0
    assert calculate_discount(-100) == -20

通過(guò)自動(dòng)化生成測(cè)試，開(kāi)發(fā)者能夠更快速地驗(yàn)證代碼，覆蓋到更多的邊界條件和潛在問(wèn)題。

3. AI 是如何提高代碼質(zhì)量的？

3.1 優(yōu)化變量名和注釋

清晰的變量名和注釋是高質(zhì)量代碼的基礎(chǔ)。Quality Agent 通過(guò)對(duì)代碼的深度分析，能夠提供更具描述性和語(yǔ)義的變量命名，并自動(dòng)更新注釋內(nèi)容，使其更加準(zhǔn)確和簡(jiǎn)潔。例如，AI 可以將 rev? 變量名更改為 annual_revenue，提供更多的上下文信息，使其他開(kāi)發(fā)者或團(tuán)隊(duì)成員能夠更容易理解代碼意圖。

3.2 生成單元測(cè)試

代碼質(zhì)量的一個(gè)關(guān)鍵方面是單元測(cè)試的覆蓋度。Quality Agent

1. 定義基線行為：通過(guò)分析代碼和注釋?zhuān)_定代碼的預(yù)期功能。
2. 識(shí)別邊界條件：模擬對(duì)抗性思維，探索潛在問(wèn)題，設(shè)計(jì)覆蓋邊界情況的測(cè)試用例。
3. 生成并優(yōu)化測(cè)試：根據(jù)識(shí)別的測(cè)試需求，生成單元測(cè)試并多次迭代優(yōu)化，直到確保通過(guò)所有測(cè)試。

這種自動(dòng)化的單元測(cè)試生成方式，可以確保代碼質(zhì)量在整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程中保持高水平，同時(shí)節(jié)省了大量的手動(dòng)編寫(xiě)測(cè)試的時(shí)間。

3.3 檢查代碼的安全漏洞

安全漏洞是代碼審查中不可忽視的重要部分。Quality Agent

• 紅隊(duì)工程師：識(shí)別可能存在的安全漏洞。
• 開(kāi)發(fā)者：評(píng)估修復(fù)方案的可行性。
• 工程經(jīng)理：綜合考慮業(yè)務(wù)需求和技術(shù)實(shí)現(xiàn)，優(yōu)先處理高風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

AI 會(huì)通過(guò)模擬多輪辯論來(lái)分析漏洞并提供修復(fù)建議，從而幫助團(tuán)隊(duì)在代碼審查中全面識(shí)別和修復(fù)安全問(wèn)題。

模擬案例 4：發(fā)現(xiàn)并修復(fù)安全漏洞

在一個(gè)項(xiàng)目中，Quality Agent

def get_user_data(user_id):
    query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}"
    db.execute(query)

AI 提出建議，改為使用參數(shù)化查詢(xún)來(lái)防止 SQL 注入：

def get_user_data(user_id):
    query = "SELECT * FROM users WHERE id = %s"
    db.execute(query, (user_id,))

質(zhì)量提升：通過(guò) AI 的幫助，代碼的安全性得到了顯著提高，避免了潛在的攻擊風(fēng)險(xiǎn)。

4. 人類(lèi)是如何處理 AI 的 Code Review 建議的？

盡管 Quality Agent

• 審查修復(fù)建議：AI 提供修復(fù)建議時(shí)，會(huì)附帶解釋說(shuō)明，幫助人類(lèi)審查員理解建議背后的理由。例如，AI 可能指出某段代碼缺乏有效的異常處理，并提供最佳實(shí)踐修復(fù)方案。
• 提供背景信息：每個(gè)建議都會(huì)附上由 AI 模擬“團(tuán)隊(duì)辯論”的總結(jié)，以幫助審查員了解不同角色（紅隊(duì)工程師、開(kāi)發(fā)者、工程經(jīng)理）在安全問(wèn)題上的不同視角。
• 驗(yàn)證修復(fù)效果：在提出修復(fù)建議后，Quality Agent
• 最終決策：人類(lèi)審查員根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)和項(xiàng)目需求，決定是否采納 AI 的建議，并做出調(diào)整或修改。

這種人機(jī)協(xié)作的模式，不僅提高了代碼審查的效率，還確保了每個(gè)修復(fù)建議都符合項(xiàng)目的目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)。

5. 結(jié)論

Quality Agent在 CI 環(huán)境中的應(yīng)用，能夠顯著提升代碼質(zhì)量和安全性。通過(guò)自動(dòng)化代碼審查、生成單元測(cè)試、修復(fù)安全漏洞等功能，AI 可以幫助開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)更高效地進(jìn)行代碼審查，并減少人為疏漏。此外，AI 提供的修復(fù)建議能夠極大地提升代碼的可讀性、可維護(hù)性和安全性，為開(kāi)發(fā)者節(jié)省大量的重復(fù)勞動(dòng)。

通過(guò)案例分析，我們可以看到 Quality Agent 在實(shí)際應(yīng)用中如何有效提升代碼質(zhì)量與安全，幫助團(tuán)隊(duì)更快速地交付高質(zhì)量的軟件產(chǎn)品。隨著 AI 技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來(lái)我們期待更多類(lèi)似 Quality Agent

參考鏈接：

• https://github.com/gunjan5/self-impriving-code
• https://about.gitlab.com/topics/version-control/what-is-code-review/
• https://www.sonarsource.com/products/sonarqube/

本文轉(zhuǎn)載自??非架構(gòu)??，作者： surfirst ????