Cos'è la revisione del codice basata sull'AI?

La revisione del codice basata sull'AI comporta l'uso di strumenti e tecniche di intelligenza artificiale per assistere nella valutazione del codice in termini di qualità, stile e funzionalità. Il processo automatizzato impiega modelli di machine learning 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 integrati (IDE) e sistemi di controllo delle versioni per facilitare le pratiche di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD).

La revisione del codice è una parte essenziale del processo di sviluppo del software. Gli sviluppatori all'interno di un team di ingegneria del software controllano il lavoro degli altri, proponendo modi per rafforzare la leggibilità e la manutenibilità del loro codice. Ciò contribuisce a migliorare la qualità del codice e a coltivare una cultura di collaborazione e miglioramento continuo.

L'AI generativa può automatizzare e migliorare la meccanica delle revisioni di codice tradizionali. Può affrontare rapidamente enormi volumi di codice e flussi costanti di pull request (PR), segnalando piccoli bug che i revisori umani potrebbero trascurare. Gli sviluppatori possono dedicare più tempo e impegno a risolvere i problemi invece di trovare difetti.

La maggior parte dei sistemi di revisione del codice basata sull'AI si avvale di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) addestrati sul codice sorgente che aiutano a trasformare le revisioni manuali in workflow automatizzati.

Il processo di revisione del codice basata sull'AI segue tipicamente questi passaggi:

• Modelli di addestramento

• Comprendere la semantica

• Analisi del codice

• Generazione di suggerimenti

• Adattarsi al feedback degli utenti

Gli LLM sono addestrati su vaste basi di codice scritte in vari linguaggi di programmazione. Questi modelli imparano a riconoscere i modelli nel codice che potrebbero segnalare problemi o inefficienze. Il processo di addestramento fornisce ai modelli la capacità di distinguere tra buone e cattive pratiche di codifica, così da poterle individuare nel nuovo codice che incontrano.

I modelli di AI generativa attingono anche a tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare diversi elementi di codice, come definizioni di funzioni, commenti inline e nomi delle variabili, e determinare le relazioni tra di essi per cogliere l'intento. Questo permette agli LLM di andare oltre la sintassi, comprendendo il significato dietro cambiamenti e dipendenze complesse del codice per identificare problemi più sfumati e generare correzioni suggerite che probabilmente si allineano con il comportamento o lo scopo atteso del codice.

La revisione del codice basata sull'AI può far parte di pipeline di integrazione continua, con webhook configurati per attivare automaticamente il processo quando uno sviluppatore effettua il commit delle modifiche al codice, apre una nuova pull request o aggiorna un PR esistente. Gli strumenti di revisione del codice AI esaminano poi il diff (che evidenzia le modifiche al codice, simile alla funzionalità Rileva modifiche in Microsoft Word o alla modalità Suggerimenti in Google Docs) e il codice circostante. Alcuni strumenti forniscono estensioni IDE o plugin per l'analisi in tempo reale mentre gli sviluppatori scrivono codice, così da rimanere nel flusso.

Molte piattaforme di revisione del codice basata sull'AI conducono prima un'analisi statica del codice. Questo comporta eseguire linter che rilevano problemi di formattazione e stilizzazione o scanner automatizzati che ispezionano repository per eventuali bug, code smell e problemi di sicurezza. Gli strumenti di analisi statica del codice spesso si basano su regole predefinite per i loro controlli, e i risultati stabiliscono una base per la revisione del codice basata sull'AI.

Dopo l'analisi, gli strumenti di revisione del codice basata sull'AI individuano i problemi e producono raccomandazioni per correzioni e miglioramenti. Di solito offrono spiegazioni dietro i loro suggerimenti.

Gli LLM spesso hanno meccanismi di adattamento e miglioramento in base al feedback degli utenti. Gli sviluppatori possono approvare e implementare raccomandazioni generate dall'AI o respingerle, aiutando i modelli a perfezionare la loro comprensione e migliorare i loro output nel tempo.

La revisione del codice basata sull'AI offre i seguenti vantaggi per un'organizzazione e il suo team di sviluppo:

• Migliore rilevamento degli errori

• Consistenza

• Efficienza

• Maggiore produttività degli sviluppatori

Gli strumenti di revisione del codice basata sull'AI sono estremamente efficaci nel rilevare bug sottili che potrebbero essere trascurati tramite recensioni manuali. E con alcuni sistemi che individuano i problemi in tempo reale, il rilevamento degli errori diventa uno sforzo proattivo piuttosto che reattivo.

Le lunghe code di recensioni, i rilasci rapidi e la navigazione in basi di codice di grandi dimensioni possono contribuire all'affaticamento degli sviluppatori, il che può portare a recensioni incoerenti. L'AI può analizzare il codice indipendentemente dal volume, aiutando a implementare uno stile di codifica coerente, standard e best practice in tutto il repository.

Le revisioni del codice basate sull'AI contribuiscono ad accorciare i cicli di sviluppo. Una missione di ricerca di bug di un'ora per un revisore umano può richiedere solo pochi minuti per strumenti basati sull'AI, il che può portare a feedback più rapidi e a più tempo dedicato a correggere invece che a individuare problemi. Questo approccio "shift-left" individua i problemi prima che arrivino a una pull request, riducendo il rilavoro e prevenendo incidenti costosi che si propagano in produzione.

Con gli strumenti di AI che automatizzano controlli ripetitivi, gli sviluppatori possono concentrare le loro energie sulla risoluzione di compiti più complessi. Questi strumenti permettono anche ai revisori umani di concentrarsi su architettura, design, casi limite e considerazioni di sicurezza invece che su questioni sintattiche.

Ecco alcune sfide che i team di sviluppo software potrebbero incontrare nell'integrazione dell'AI nel processo di revisione:

• Falsi positivi e falsi negativi

• Limitazioni nella comprensione del contesto

• Eccessiva dipendenza

I sistemi di revisione del codice basata sull'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 contribuiscono ad aumentare il debito tecnico.

Fornire regole personalizzate che definiscano i modelli accettati può aiutare a prevenire i falsi positivi. I test, inclusi i test unitari, i test statici di sicurezza delle applicazioni e i test dinamici di sicurezza delle applicazioni, rimangono fondamentali per rilevare eventuali errori mancati.

Gli sviluppatori devono trattare gli output degli strumenti di revisione del codice basata sull'AI come proposte che richiedono ancora la verifica umana. I team devono inoltre monitorare le prestazioni di questi strumenti e valutare la possibilità di riaddestrarli qualora continuino a produrre elevati tassi di falsi positivi e negativi.

Gli strumenti di AI spesso faticano con il contesto specifico di un progetto, incluse le complessità di API e framework, la logica aziendale complessa, scenari specifici per dominio, casi limite e l'architettura complessiva. Questa mancanza di comprensione contestuale può portare a una convalida inadeguata della qualità del codice e alla perdita di opportunità di ottimizzazioni.

L'ottimizzazione della base di codice di un'azienda può aiutare a migliorare la consapevolezza del contesto e il ragionamento specifico del dominio. I team possono anche considerare l'uso di retrieval-augmented generation (RAG) o del Model Context Protocol (MCP) per gli agenti AI. RAG e MCP permettono ai modelli di connettersi e accedere a file rilevanti e risorse aggiornate (come API e documentazione tecnica, specifiche di logica di business, standard di codifica sicuri e diagrammi e diagrammi di architettura software e diagrammi di flusso) che possono fornire ulteriore contesto per le revisioni del codice dell'IA.

Gli sviluppatori potrebbero diventare eccessivamente dipendenti dagli strumenti di AI per semplificare i processi di revisione del codice, con conseguente minore enfasi sulla competenza professionale e sul pensiero critico. Questa dipendenza può portare a un debito tecnico non controllato, poiché gli sviluppatori trascurano problemi più profondi che richiedono una supervisione umana.

Un modo per superare questa sfida è adottare politiche chiare per l'uso responsabile dell'AI nelle revisioni. Un'organizzazione deve stabilire dei limiti per prevenire qualsiasi uso improprio e cercare di trovare un equilibrio tra qualità e rapidità. I team devono anche tenere presente che l'elemento umano è ancora il fattore più importante nella recensione del codice e l'AI non fa che aumentare il processo.

La revisione del codice AI può migliorare significativamente il processo di sviluppo software aiutando i team a mantenere un'elevata qualità ed efficienza del codice. Ecco alcuni passaggi generali per integrare efficacemente strumenti basati sull'AI nel flusso di revisione del codice di un'azienda:

1. Scegliere lo strumento di revisione del codice basata sull'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 devono 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 revisione del codice.
    

2. Impostare 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. Incorporare 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 le metriche per guidare i miglioramenti: le organizzazioni possono utilizzare le informazioni provenienti dalla revisione del codice AI e utilizzare quelle metriche per monitorare le prestazioni di un team. Monitorando le tendenze della qualità del codice nel tempo, i team di sviluppo possono individuare i colli di bottiglia e le aree di miglioramento. I team possono utilizzare questi insight anche per generare idee su come affrontare problemi ricorrenti e migliorare le pratiche di codifica.
    

5. Bilanciare AI e 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 devono 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 recensioni e favorire una cultura di apprendimento e miglioramento continuo da parte dei membri del team.

Ci sono tante opzioni per gli strumenti di revisione del codice basati sull'AI. Ecco alcune scelte popolari:

• Claude Code

• Codacy

• CodeRabbit

• Cursor

• GitHub Copilot

• IBM® Bob

Claude Code di Anthropic ha una funzione di revisione del codice che invia una flotta di agenti AI per le revisioni automatizzate delle PR. Gli agenti lavorano in parallelo per cercare bug, verificano per filtrare i falsi positivi e classificarli in base alla gravità. I controlli si concentrano sulla correttezza ma possono essere ampliati aggiungendo file di guida ai repository.

La piattaforma Codacy offre un motore ibrido di revisione del codice che combina analisi deterministica del codice con ragionamento AI consapevole del contesto per rilevare lacune nella logica aziendale, codice duplicato, funzioni eccessivamente complesse e vulnerabilità di sicurezza. Supporta istruzioni personalizzate e l'integrazione con Jira per aggiungere contesto. Il AI Reviewer di Codacy è attualmente disponibile solo su GitHub.

Questa piattaforma di AI orchestra un intero sistema per le revisioni del codice:

• Un ambiente di esecuzione sandbox composto dal repository clonato di un'azienda, una rappresentazione grafica delle dipendenze di codice, linter e scanner di sicurezza per un'analisi isolata e multidimensionale del codice

• Arricchimento del contesto tramite server MCP, problemi collegati nei sistemi di gestione dei progetti e una base di conoscenza delle revisioni e delle linee guida di codifica di un'azienda

• Agenti AI per la revisione, la verifica, la chat e i controlli pre-unione

CodeRabbit classifica i suoi risultati come un potenziale problema, un suggerimento di rifattorizzazione del codice o un piccolo miglioramento di formattazione o stile. Assegna inoltre diversi livelli di gravità ai risultati ottenuti.

CodeRabbit supporta linguaggi di programmazione come C++, Java, JavaScript, Python, Ruby e TypeScript.

L'agente Bugbot di Cursor recensioni automaticamente le richieste pull e propone correzioni. I team possono definire standard di codifica e regole personalizzate e impostare linee guida specifiche per il progetto. Bugbot si integra sia con GitHub che con GitLab.

La funzione di revisione del codice di Copilot effettua revisioni PR e suggerisce correzioni. I team possono personalizzare le recensioni tramite istruzioni personalizzate memorizzate come uno o più file nei loro repository. Queste istruzioni contengono dichiarazioni in linguaggio naturale e altre informazioni che Copilot deve considerare durante la recensione del codice. La revisione del codice di Copilot è supportata in tutto l'ecosistema GitHub e negli IDEs di VS Code e JetBrains.

IBM è un partner di sviluppo basato sull'AI che integra i workflow esistenti e supporta gli sviluppatori mentre ragionano sul codice e prendono decisioni. Bob offre una funzionalità di revisione del codice che analizza le modifiche al codice, convalida la copertura dei problemi e segnala potenziali problemi prima che gli sviluppatori compromettano il loro lavoro.

Le revisioni del codice possono essere configurate e avviate tramite comandi di chat o un pannello di revisione dedicato. Il pannello offre un'interfaccia visiva con due modalità di recensione: una modalità di confronto dei rami per confrontare le modifiche del codice con qualsiasi ramo e una modalità di copertura dei problemi per convalidare le modifiche locali rispetto a uno specifico problema di GitHub. Sebbene Bob possa lavorare con GitHub e GitLab per il confronto dei branch, la validazione della copertura dei problemi è attualmente supportata solo su GitHub.