Revisão de código de IA

A revisão de código de IA é o uso de ferramentas e técnicas de inteligência artificial (IA) para auxiliar na revisão de código quanto a qualidade, estilo e funcionalidade.

O processo automático utiliza modelos de aprendizado de máquina (ML) para identificar inconsistências com padrões de codificação e detectar problemas e vulnerabilidades de segurança.

As ferramentas de revisão de código de IA muitas vezes oferecem sugestões ou até mesmo correções automáticas, ajudando os desenvolvedores a economizar tempo e melhorar a qualidade do código. Podem ser integrados a ambientes de desenvolvimento e sistemas de controle de versão para facilitar as práticas de integração contínua e entrega contínua (CI/CD). Exemplos dessas ferramentas são GitHub Copilot, DeepCode, SonarQube e What the Diff.

O cenário em constante mudança do desenvolvimento de software exige uma base de código de alta qualidade. Portanto as equipes estão cada vez mais recorrendo a repositórios de código aberto para acelerar projetos e precisam gerenciar alterações de código de forma eficaz.

A IA desempenha um papel transformador na revisão de código, pois a abordagem está transformando a forma como os desenvolvedores mantêm a qualidade do código e, finalmente, apoiam o próspero ecossistema de desenvolvimento de software. A revisão de código por IA é uma abordagem inovadora que pode utilizar a IA generativa para aprimorar o processo tradicional de revisão de código.

Com a capacidade de aprender com grandes quantidades de código aberto, os sistemas de IA podem reconhecer padrões, sinalizar possíveis bugs e sugerir melhorias, promovendo uma cultura de colaboração e melhoria contínua.

Há quatro componentes principais na revisão do código de IA que desempenham um papel crucial.¹

• Análise de código estático

• Análise de código dinâmico

• Sistemas baseados em regras

• Processamento de Linguagem Natural (PLN) e modelos de linguagem de grande porte (MLGP)

É um método que analisa o código-fonte antes de executar um programa. O objetivo e principal benefício é identificar problemas ou erros antes da execução. A análise de código estático pode encontrar bugs de maneira precoce, identificar problemas de segurança e melhorar a possibilidade de manutenção, sendo um componente crucial para o processo de avaliação de código.

As ferramentas de análise de código estático podem analisar o código-fonte no nível da linguagem de programação, tornando-o especialmente útil para bases de código mais complexas. Com as ferramentas adequadas, a análise estática de código pode digitalizar milhares de linhas de código em segundos, economizando tempo e recursos preciosos para as empresas. Depois que a análise de código estático é realizada, os algoritmos de IA podem utilizar essas informações para recomendar melhorias outras ações.

Diferentemente da análise de código estático, a análise de código dinâmico é projetada para testar o código ou executar o aplicativo em busca de possíveis problemas ou vulnerabilidades de segurança. O benefício desse método é que pode testar problemas enquanto o software está em execução e encontrar problemas que talvez não sejam detectados quando o código está estático.

A análise dinâmica de código também é conhecida como Teste Dinâmico de Segurança de Aplicativos (DSAT). Essas ferramentas DSAT têm um dicionário de vulnerabilidades conhecidas a serem procuradas quando um aplicativo está em execução. Essas ferramentas analisam as respostas aos inputs e registram todos os problemas. As ferramentas de análise dinâmica de código podem dar tranquilidade aos desenvolvedores, encontrando gargalos de desempenho e vulnerabilidades de segurança bem antes de um aplicativo estar disponível para os clientes.

Esse sistema computacional utiliza regras predefinidas e melhores práticas para análise de código. O benefício desse método é que ele aplica a lógica aos dados de entrada para chegar a uma conclusão e desempenha um papel fundamental no processo geral de avaliação do código. As regras ajudam a garantir que o código atenda aos padrões do setor e às diretrizes da empresa.

Esse sistema baseado em regras estabelece uma linha de base uniforme para a análise de código e pode disponibilizar às equipes de desenvolvimento uma fonte confiável de análise de código. Uma ferramenta como o linters (analisador de códigos) examina o código em busca de erros de sintaxe ou desvio de um estilo de codificação específico e pode corrigir a aplicação, ajudando a garantir a boa qualidade do código.

Os modelos de NLP, treinados em grandes conjuntos de dados de código, constituem o cerne da revisão de código de IA. Esses modelos são cruciais para a avaliação do código de IA, à medida que aprendem a reconhecer padrões no código que podem sinalizar problemas ou ineficiências. O objetivo é que, se utilizados ao longo do tempo, os NLPs comecem a melhorar a detecção de erros e a fazer recomendações mais detalhadas.

Individualmente, LLMs como o GPT-4 estão começando a ser incorporados às ferramentas de avaliação de código. Os LLMs são capazes de entender a estrutura e a lógica do código em um nível mais complexo do que as técnicas tradicionais de aprendizado de máquina. O método LLM pode identificar anomalias e erros mais sutis, o que contribui para uma revisão de código mais completa.

watsonx Code Assistant: a solução watsonx Code Assistant utiliza IA generativa para acelerar o desenvolvimento, mantendo os princípios de confiança e segurança. Com o watsonx Code Assistant, os desenvolvedores podem reduzir erros, minimizar a curva de aprendizado e criar código de qualidade por meio de geração, correspondência de código e modernização de código.

Codacy: o Codacy oferece avaliações de código automáticas que suportam linguagens como JavaScript e Python, ajudando os desenvolvedores a manter a qualidade do código em seus projetos. O processo de integração foi projetado para se integrar perfeitamente aos fluxos de trabalho de software, permitindo que as equipes identifiquem os problemas com antecedência.

DeepCode: DeepCode utiliza IA para analisar código em tempo real, apresentando insights praticáveis para projetos de código aberto. Essa ferramenta aprimora a experiência de integração de novos desenvolvedores, identificando armadilhas comuns e promovendo as melhores práticas em engenharia de software.

Bito AI: O Bito AI concentra-se na simplificação da integração de equipes de engenharia de software com sua interface intuitiva e avaliações de código impulsionado por IA. Ele pode dar feedback imediato e recomendações praticáveis e ajudar os novos membros da equipe a se adaptarem rapidamente aos padrões de programação e às melhores práticas da empresa.

PushRequest: o PulRequest oferece insights orientados por IA e experiência humana, facilitando um processo de integração tranquilo para equipes de engenharia de software. A plataforma incentiva a colaboração e o compartilhamento de conhecimento para incentivar os desenvolvedores mais novos a aprender com os revisores de experiências.

Coderabbit: Coderabbit é uma plataforma de revisão de código de IA que utiliza ferramentas de IA para produzir análises e feedback claro. Entrega avaliações humanas e é personalizável, pois funciona com todas as linguagens de programação.

A revisão de código impulsionado por IA pode oferecer muitos benefícios diferentes para uma Organização e sua equipe de desenvolvimento, incluindo:

• Eficiência
• Consistência
• Detecção de erros
• Aprendizado aprimorado

Um dos principais benefícios da revisão de código de IA é a eficiência. Um processo tradicional de revisão de código pode levar algum tempo e também pode consumir muitos Recursos. Com a revisão automática de código, como IA, o processo pode ser feito em instantes. Cada método de avaliação de código de IA discutido anteriormente é uma parte crucial de um processo de desenvolvimento de aplicações do início ao fim.

Um exemplo desse benefício é o IBM watsonx Code Assistant for Z. Este produto assistido por IA generativa foi construído para acelerar o ciclo de vida das aplicações de mainframe e simplificar a modernização, tornando-o mais eficiente e mais econômico. Os desenvolvedores podem refatorar automaticamente elementos selecionados, otimizar o código e modernizar com a transformação de COBOL para Java.²

Os membros da equipe de revisão de código humano podem ser afetados por influências externas, como fadiga ou preconceitos, que podem levar a avaliações inconsistentes. A IA é capaz de analisar o código de forma precisa e consistente, independentemente da quantidade ou complexidade, tornando-a um principal benefício da revisão de código da IA. A revisão de código é um processo demorado que pode se beneficiar de tecnologia avançada, como ferramentas de IA generativas, se usadas adequadamente.

Um exemplo de consistência é o modelo Granite da IBM, treinado em uma grande base de código composta por 115 linguagens de programação e 1,63 trilhões de tokens. O método de revisão de código de IA é simples e treinado com vários conjuntos de dados. Além disso, os modelos Granite utilizados no treinamento passam por um processo projetado de revisão de governança, risco e conformidade (GRC).

Como as ferramentas de revisão de código impulsionadas por IA são baseadas em tecnologia, são altamente eficazes na detecção de erros profundos em tempo real muitas vezes negligenciados por meio de revisão manual, como o mau funcionamento dos códigos. Às vezes, eles são perdidos porque são sutis ou só ocorrem sob determinadas condições, a menos que sejam executados por meio de determinados métodos de avaliação de código.

Um exemplo é que a IBM Research aprimorou sua plataforma IBM AIOps Insights para aumentar a velocidade com que os especialistas em TI encontram uma solução para um problema de TI. Com o poder dos LLMs e da IA generativa, o AIOps Insights pode coletar dados do ambiente de TI de um cliente e encontrar correlações nos dados para identificar possíveis problemas.

Um benefício da revisão de código de IA é quepode ser uma valiosa oportunidade de aprendizado para os desenvolvedores que buscam melhorar suas habilidades de programação a longo prazo. Um grande benefício da IA é que ela apresenta aos desenvolvedores muitos feedbacks e recomendações que podem, em última análise, alterar os fluxos de trabalho de desenvolvimento e ajudar a garantir que os desenvolvedores estejam aprendendo a produzir código de qualidade.

Com base no exemplo anterior, o IBM AIOps Insights pode reunir os insights humanos e a programação impulsionada por IA. Com a ajuda de um módulo de remediação inteligente, um desenvolvedor pode tomar as medidas necessárias para rastrear as causas de uma lentidão ou problema técnico com o sistema. Isso elimina a necessidade de um desenvolvedor escrever seu próprio script para realizar a remediação.

Os desenvolvedores podem ficar excessivamente dependentes de ferramentas de IA para otimizar os processos de avaliação de código, levando a uma ênfase diminuída na experiência pessoal e no pensamento crítico. Essa dependência pode resultar em dívida técnica não verificada, pois os desenvolvedores ignoram questões mais profundas que exigem supervisão humana.

Uma maneira de superar esses desafios é implementar padrões éticos para o processo de avaliação de código e garantir que todos os desenvolvedores cumpram essas regras. Uma organização deve estabelecer limites para evitar qualquer uso indevido e tentar encontrar um equilíbrio entre ética e velocidade. Mais importante ainda, o elemento humano ainda é o fator mais importante nas avaliações de código e a IA está apenas aumentando os processos.

As ferramentas de IA geralmente lutam com o contexto específico de um projeto, incluindo as complexidades das APIs e da arquitetura geral. Essa falta de compreensão contextual pode levar à validação inadequada da qualidade do código e à perda de oportunidades de otimizações alinhadas às metas do projeto.

Quando há grandes quantidades de dados, é importante utilizar conjuntos de dados de treinamento que sejam diversos e representem todos os grupos que a organização está tentando atingir. Outra forma de superar essas limitações é verificar regularmente se há preconceitos no sistema de IA por meio do monitoramento automático e da criação de diretrizes rígidas para a IA generativa seguir.

Os sistemas de avaliação de código de IA podem gerar falsos positivos, sinalizando incorretamente o código como problemático ou falsos negativos, ignorando falhas reais. Essas imprecisões podem complicar o processo de avaliação de código, levando a tempo perdido com correções desnecessárias ou problemas não resolvidos que contribuíram para o aumento da dívida técnica.

Uma possível solução para esse desafio é utilizar algoritmos de ML para monitorar grandes quantidades de dados e dedicar tempo para aprender como cada métrica se comporta. Quando há uma linha de base para consultar, ela pode reduzir quaisquer resultados falsos e, em última análise, ajudar os desenvolvedores a ajustar os níveis de gravidade para falsos negativos. Separados, uma maneira de superar esse desafio de avaliação de código de IA é treinar novamente o modelo no mesmo conjunto de dados, mas alterar a produção para se alinhar melhor com os resultados anteriores.

Começar a utilizar a avaliação de código de IA pode aprimorar significativamente o processo de desenvolvimento de software, ajudando as equipes a manter alta qualidade e eficiência de código. Há algumas etapas gerais para integrar efetivamente as ferramentas orientadas por IA em um fluxo de trabalho de revisão de código empresarial.³

1. Escolha a ferramenta de revisão de código de IA certa: para começar, selecione uma ferramenta de revisão de código de IA que atenda às necessidades da Organização. Muitas das opções populares oferecem vários recursos, incluindo suporte a várias linguagens de programação e integração com fluxos de trabalho existentes. As organizações devem procurar ferramentas que forneçam métricas para avaliar a qualidade do código, como complexidade do código, taxas de duplicação e cumprimento dos padrões de programação. Essas métricas ajudam uma organização a definir benchmarks para seu processo de desenvolvimento.
    

2. Configure a integração e a configuração: depois que uma ferramenta for escolhida, a etapa seguinte é a integração da equipe. Isso exige documentação clara e sessões de treinamento para familiarizar todos com os recursos e capacidades da ferramenta. As organizações precisam configurar ferramentas para se alinharem aos padrões de codificação e aos requisitos específicos do projeto, o que pode incluir a configuração de regras ou limites personalizados para métricas específicas.
    

3. Incorpore a IA no processo de revisão: o próximo passo é integrar a ferramenta de IA ao processo de revisão de código existente da organização. A IA gera comentários de avaliação com base em sua análise, destacando possíveis problemas e sugerindo melhorias. Esse processo não apenas agilizará o processo de avaliação, mas também permitirá que os desenvolvedores aprendam com o feedback com o passar do tempo.
    

4. Use métricas para impulsionar melhorias: as organizações devem pegar as informações da revisão do código de IA e utilizar essas métricas para rastrear o desempenho de uma equipe. Ao monitorar as tendências na qualidade do código ao longo do tempo, as equipes de desenvolvimento podem apontar áreas de melhoria. Além disso, as equipes podem utilizar esses insights durante as reuniões de equipe e gerar ideias sobre como lidar com problemas recorrentes e melhorar as práticas de programação.
    

5. Equilibre IA e insights humanos: ferramentas de revisão de código orientadas por IA podem melhorar muito o processo de avaliação de código, mas é essencial equilibrar o feedback com insights humanos. As organizações devem incentivar os membros da equipe a revisar o feedback gerado pela IA e apresentar suas próprias perspectivas. Essa abordagem colaborativa pode reforçar o processo de avaliações e também promover uma cultura de aprendizado e melhoria contínua entre os membros da equipe.