Revisione del codice AI

La revisione del codice AI è l'uso di strumenti e tecniche di intelligenza artificiale (AI) per assistere la revisione del codice in termini di qualità, stile e funzionalità.

Il processo automatizzato utilizza modelli di apprendimento automatico (ML) per identificare le incongruenze con gli standard di codifica e rilevare problemi e vulnerabilità di sicurezza.

Gli strumenti di revisione del codice AI spesso forniscono suggerimenti o persino correzioni automatiche, aiutando gli sviluppatori a risparmiare tempo e a migliorare la qualità del codice. Possono essere integrati in ambienti di sviluppo e sistemi di controllo delle versioni per facilitare l'integrazione continua e le pratiche di distribuzione continua (CI/CD). Esempi di questi strumenti includono GitHub Copilot, DeepCode, SonarQube e What the Diff.

Il panorama in continua evoluzione dello sviluppo software richiede una base di codice di alta qualità. Pertanto, i team si rivolgono sempre più ai repository open source per accelerare i progetti e per gestire efficacemente le modifiche al codice.

L'AI svolge un ruolo trasformativo nella revisione del codice poiché l'approccio sta cambiando il modo in cui gli sviluppatori mantengono la qualità del codice e, in ultima analisi, supportano il fiorente ecosistema dello sviluppo software. L'AI code review è un approccio innovativo che può utilizzare l'AI generativa per migliorare il tradizionale processo di revisione del codice.

Grazie alla capacità di imparare da vaste quantità di codice open source, i sistemi di AI possono riconoscere gli schemi, segnalare potenziali bug e suggerire miglioramenti, promuovendo una cultura di collaborazione e miglioramento continuo.

I componenti chiave della revisione del codice AI sono quattro e svolgono tutti un ruolo cruciale.¹

• Analisi statica del codice

• Analisi dinamica del codice

• Sistemi basati su regole

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)

Si tratta di un metodo che analizza il codice sorgente prima di eseguire un programma. Lo scopo e il vantaggio principale è quello di identificare problemi o errori prima dell'esecuzione. L'analisi statica del codice può individuare precocemente i bug, identificare i problemi di sicurezza e migliorare la manutenibilità, rendendola una componente cruciale del processo di revisione del codice.

Gli strumenti di analisi statica del codice possono analizzare il codice sorgente a livello di linguaggio di programmazione, rendendolo particolarmente utile per basi di codice più complesse. Con gli strumenti adeguati, l'analisi statica del codice può scansionare migliaia di righe di codice in pochi secondi, facendo risparmiare alle aziende tempo e risorse preziose. Una volta eseguita l'analisi statica del codice, gli algoritmi di AI possono utilizzare queste informazioni per consigliare miglioramenti o nuove linee d'azione.

A differenza dell'analisi statica del codice, l'analisi dinamica del codice è progettata per testare il codice o eseguire l'applicazione alla ricerca di potenziali problemi o vulnerabilità di sicurezza. Il vantaggio di questo metodo è che può verificare la presenza di problemi mentre il software è in esecuzione e trovare problemi che potrebbero non essere rilevati quando il codice è statico.

L'analisi dinamica del codice è nota anche come test dinamico della sicurezza delle applicazioni (DSAT). Questi strumenti DSAT hanno un dizionario delle vulnerabilità note da cercare quando un'applicazione è in esecuzione. Questi strumenti analizzano quindi le risposte agli input e registrano eventuali problemi. Gli strumenti di analisi dinamica del codice possono dare tranquillità agli sviluppatori individuando i colli di bottiglia nelle prestazioni e le vulnerabilità di sicurezza ben prima che un'applicazione sia disponibile per i clienti.

Questo sistema informatico utilizza regole predefinite e best practice per l'analisi del codice. Il vantaggio di questo metodo è che applica la logica ai dati di input per giungere a una conclusione e svolge un ruolo chiave nel processo generale di revisione del codice. Le regole aiutano a garantire che il codice soddisfi gli standard del settore e aderisca alle linee guida aziendali.

Questo sistema basato su regole stabilisce una linea di base coerente per l'analisi del codice e può fornire ai team di sviluppo una fonte affidabile di analisi del codice. Uno strumento come linters esamina il codice alla ricerca di errori di sintassi o di deviazioni da un particolare stile di codifica e può correggere l'applicazione, contribuendo a garantire una buona qualità del codice.

I modelli NLP, addestrati su grandi set di dati di codice, costituiscono il cuore della revisione del codice AI. Questi modelli sono fondamentali per la revisione del codice AI in quanto imparano a riconoscere i modelli nel codice che potrebbero segnalare problemi o inefficienze. L'obiettivo è che, se usati nel tempo, gli NLP comincino a migliorare nel rilevare gli errori e nel formulare raccomandazioni più dettagliate.

Inoltre, LLM come GPT-4 stanno iniziando a essere incorporati negli strumenti di revisione del codice. Gli LLM sono in grado di comprendere la struttura e la logica del codice a un livello più complesso rispetto alle tradizionali tecniche di apprendimento automatico. Il metodo LLM è in grado di identificare anomalie ed errori più sfumati, che contribuiscono a una revisione più approfondita del codice.

watsonx Code Assistant: la soluzione watsonx Code Assistant utilizza l'AI generativa per accelerare lo sviluppo, mantenendo i principi di fiducia e sicurezza. Con watsonx Code Assistant gli sviluppatori possono ridurre gli errori, minimizzare la curva di apprendimento e creare codice di qualità attraverso la generazione, la corrispondenza e la modernizzazione del codice.

Codacy: Codacy offre revisioni automatiche del codice che supportano linguaggi come JavaScript e Python, aiutando gli sviluppatori a mantenere la qualità del codice in tutti i loro progetti. Il processo di onboarding è progettato per integrarsi perfettamente nei workflow del software, consentendo ai team di individuare tempestivamente i problemi.

DeepCode: DeepCode utilizza l'AI per analizzare il codice in tempo reale, fornendo insight fruibili per i progetti open source. Questo strumento migliora l'esperienza di onboarding per i nuovi sviluppatori identificando le insidie più comuni e promuovendo best practice nell'ingegneria del software.

Bito AI: Bito AI si concentra sulla semplificazione dell'onboarding per i team di ingegneria del software con la sua interfaccia intuitiva e le revisioni del codice basate su AI. Può fornire un feedback immediato e consigli fruibili nonché aiutare i nuovi membri del team ad adattarsi rapidamente agli standard di codifica e alle best practice dell'azienda.

PullRequest: PullRequest offre sia insight basati sull'AI che competenze umane, facilitando un processo di onboarding senza intoppi per i team di ingegneria del software. La piattaforma incoraggia la collaborazione e la condivisione delle conoscenze per incoraggiare i nuovi sviluppatori a imparare dalle esperienze dei revisori.

Coderabbit: Coderabbit è una piattaforma di revisione del codice AI che utilizza strumenti di intelligenza artificiale per produrre analisi e feedback. Fornisce revisioni simili a quelle umane ed è personalizzabile in quanto funziona con tutti i linguaggi di programmazione.

La revisione del codice basata su AI può offrire numerosi vantaggi a un'organizzazione e al suo team di sviluppo, tra cui:

• Efficienza
• Consistenza
• Rilevamento degli errori
• Apprendimento avanzato

Uno dei principali vantaggi della revisione del codice AI è l'efficienza. Un processo di revisione del codice tradizionale può richiedere molto tempo e molte risorse. Con la revisione automatizzata del codice, come nel caso dell'AI, il processo può essere eseguito in pochi istanti. Ogni metodo di revisione del codice AI discusso in precedenza è una parte cruciale del processo di sviluppo di un'applicazione dall'inizio alla fine.

Un esempio di questo vantaggio è costituito da IBM watsonx Code Assistant for Z. Questo prodotto assistito dall'AI generativa è stato creato per accelerare il ciclo di vita delle applicazioni mainframe e semplificare la modernizzazione, rendendola più efficiente ed economica. Gli sviluppatori possono rifattorizzare automaticamente gli elementi selezionati, ottimizzare il codice e modernizzarlo con la trasformazione da COBOL a Java.²

I membri umani dei team di revisione del codice possono essere influenzati da fattori esterni, come la stanchezza o i pregiudizi, che possono portare a revisioni incoerenti. L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare il codice in modo accurato e coerente, indipendentemente dalla quantità o dalla complessità, rendendolo un vantaggio fondamentale della revisione del codice AI. La revisione del codice è un processo che richiede molto tempo e che, se usato correttamente, può trarre vantaggio da tecnologie avanzate come gli strumenti di AI generativa.

Un esempio di coerenza è il modello Granite di IBM, che è stato addestrato su un'ampia base di codice composta da 115 linguaggi di programmazione e 1,63 trilioni di token. Il metodo di revisione del codice AI è semplice e addestrato su vari set di dati. Inoltre, i modelli Granite utilizzati nell'addestramento sono sottoposti a un processo di revisione di governance, rischio e conformità (GRC).

Poiché gli strumenti di revisione del codice AI si basano sulla tecnologia, sono molto efficaci nel rilevare in tempo reale gli errori più profondi che spesso vengono trascurati dalla revisione manuale, come ad esempio i code smell. A volte, vengono trascurati perché sono impercettibili o si verificano solo in determinate condizioni, a meno che non vengano eseguiti attraverso determinati metodi di revisione del codice.

Un esempio: IBM Research ha migliorato la sua piattaforma IBM AIOps Insights per aumentare la velocità con cui gli esperti IT trovano una soluzione a un problema informatica. Grazie alla potenza degli LLM e della gen AI, AIOps Insights è in grado di raccogliere dati dall'ambiente IT di un cliente e di trovare correlazioni nei dati per identificare potenziali problemi.

Uno dei vantaggi della revisione del codice tramite AI è che può rappresentare una preziosa opportunità di apprendimento per gli sviluppatori che desiderano migliorare le proprie competenze di coding a lungo termine. Un enorme vantaggio dell'AI è che fornisce agli sviluppatori molti feedback e raccomandazioni che possono modificare i workflow di sviluppo e contribuire a garantire che gli sviluppatori imparino a produrre codice di qualità.

Partendo dall'esempio precedente, IBM AIOps Insights può riunire gli insight umani e la codifica basata sull'intelligenza artificiale. Con l'aiuto di un modulo di correzione intelligente, uno sviluppatore può adottare le misure necessarie per rintracciare le cause di un rallentamento o di un problema tecnico del sistema. In questo modo si elimina la necessità per uno sviluppatore di scrivere un proprio script per eseguire la correzione.

Gli sviluppatori potrebbero diventare eccessivamente dipendenti dagli strumenti di AI per snellire i processi di revisione del codice, portando a una diminuzione dell'enfasi sulle competenze personali e sul pensiero critico. Questa dipendenza può portare a un debito tecnico non controllato, in quanto gli sviluppatori trascurano problemi più profondi che richiedono una supervisione umana.

Un modo per superare queste sfide è quello di stabilire degli standard etici per il processo di revisione del codice e assicurarsi che tutti gli sviluppatori si attengano a queste regole. Un'organizzazione dovrebbe stabilire dei limiti per evitare qualsiasi abuso e cercare di trovare un equilibrio tra etica e velocità. Soprattutto, l'elemento umano è ancora il fattore più importante nella revisione del codice e l'AI sta solo aumentando i processi.

Gli strumenti di AI spesso hanno problemi con il contesto specifico di un progetto, compresa la complessità delle API e dell'architettura generale. Questa mancanza di comprensione contestuale può portare a una convalida inadeguata della qualità del codice e alla perdita di opportunità di ottimizzazioni in linea con gli obiettivi del progetto.

Quando ci sono grandi quantità di dati, è importante utilizzare set di dati di addestramento diversi e rappresentativi di tutti i gruppi a cui l'organizzazione sta cercando di rivolgersi. Un altro modo per superare queste limitazioni è controllare regolarmente la presenza di bias nel sistema di AI attraverso il monitoraggio automatico e la definizione di linee guida rigorose da seguire per l'AI generativa.

I sistemi di revisione del codice AI possono generare falsi positivi, segnalando erroneamente il codice come problematico, o falsi negativi, non rilevando difetti reali. Queste imprecisioni possono complicare il processo di revisione del codice, con conseguente perdita di tempo per correzioni inutili o problemi non affrontati che hanno contribuito ad aumentare il debito tecnico.

Una possibile soluzione a questa sfida è utilizzare algoritmi di apprendimento automatico (ML) per monitorare grandi quantità di dati e dedicare del tempo a imparare come si comporta ogni metrica. Quando c'è una linea di base a cui fare riferimento, si possono ridurre i falsi risultati e, in ultima analisi, aiutare gli sviluppatori a regolare i livelli di gravità per i falsi negativi. Un altro modo per superare questa sfida della revisione del codice AI è quello di riqualificare il modello sullo stesso set di dati, ma modificando i valori di output per allinearli meglio ai risultati precedenti.

Iniziare ad applicare la revisione del codice AI può migliorare in modo significativo il processo di sviluppo del software, aiutando i team a mantenere alta la qualità e l'efficienza del codice. Esistono alcuni passaggi generali per integrare efficacemente gli strumenti basati sull'AI in un flusso di revisione del codice aziendale.³

1. Scegli lo strumento di revisione del codice AI giusto: per iniziare, seleziona uno strumento di revisione del codice AI adatto alle esigenze dell'organizzazione. Molte delle opzioni più diffuse offrono varie funzionalità, tra cui il supporto per più linguaggi di programmazione e l'integrazione con workflow esistenti. Le organizzazioni dovrebbero cercare strumenti che forniscano metriche per valutare la qualità del codice, come la complessità del codice, i tassi di duplicazione e l'aderenza agli standard di codifica. Queste metriche aiutano un'organizzazione a stabilire benchmark per il proprio processo di sviluppo.
    

2. Imposta l'onboarding e la configurazione: una volta scelto uno strumento, il passo successivo è l'onboarding del team. Ciò richiede una documentazione chiara e sessioni di formazione per far conoscere a tutti le caratteristiche e le funzionalità dello strumento. Le organizzazioni devono configurare strumenti per allinearsi agli standard di codifica e ai requisiti specifici del progetto, il che potrebbe includere l'impostazione di regole o soglie personalizzate per metriche specifiche.
    

3. Incorpora l'AI nel processo di revisione: il passo successivo è l'integrazione dello strumento di AI nel processo di revisione del codice esistente dell'organizzazione. L'AI genera commenti di revisione basati sulla sua analisi, evidenziando potenziali problemi e suggerendo miglioramenti. Questo processo non solo semplificherà il processo di revisione, ma consentirà anche agli sviluppatori di imparare dai feedback nel tempo.
    

4. Usa metriche per ottenere miglioramenti: le organizzazioni dovrebbero prendere le informazioni ricavate dalla revisione del codice AI e utilizzare queste metriche per monitorare le prestazioni di un team. Monitorando le tendenze della qualità del codice nel tempo, i team di sviluppo possono individuare le aree di miglioramento. Inoltre, i team possono utilizzare questi insight durante le riunioni del team e generare idee su come affrontare i problemi ricorrenti e migliorare le pratiche di codifica.
    

5. Bilancia l'intelligenza artificiale e gli insight umani: gli strumenti di revisione del codice basati sull'AI possono migliorare notevolmente il processo di revisione del codice, ma è essenziale bilanciare il feedback automatico con gli insight umani. Le organizzazioni dovrebbero incoraggiare i membri del team a esaminare il feedback generato dall'AI e a fornire le proprie prospettive. Questo approccio collaborativo può rafforzare il processo di revisione e anche promuovere una cultura dell'apprendimento e del miglioramento continuo da parte dei membri del team.