Che cos'è il refactoring del codice tramite AI?

Il refactoring del codice tramite AI impiega l'intelligenza artificiale per automatizzare il processo di refactoring del codice. Utilizza tecniche di machine learning e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per modificare la struttura interna del codice software mantenendo intatto il comportamento o la funzionalità esterna.

Il refactoring del codice è parte integrante del processo di sviluppo del software, in quanto riduce il debito tecnico attraverso miglioramenti del codice che ottimizzano le prestazioni e portano a una migliore leggibilità e manutenibilità. Con l'aiuto dell'AI, il refactoring può essere più efficiente.

Il refactoring del codice tramite AI si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questi LLM sono stati addestrati su vaste basi di codice, apprendendo la struttura del codice in diversi linguaggi di programmazione. Gli LLM di programmazione possono quindi essere ottimizzati per casi d'uso come generazione di codice, debugging, modernizzazione del codice legacy e refactoring del codice.

Molti strumenti di AI implementano uno o una combinazione di questi concetti per il refactoring del codice:

• Corrispondenza di modelli lessicali

• Albero della sintassi astratta

• Albero semantico senza perdita di dati

• Apprendimento per rinforzo

I modelli AI potrebbero trattare il codice software come una sequenza di token, applicando la corrispondenza di modelli lessicali per individuare inefficienze comuni e "rilevare" i tipici "segnali del codice", inclusi condizionali complessi, funzioni duplicate, moduli monolitici, metodi eccessivamente lunghi o nomi di variabili poco chiari. Basandosi su questi pattern riconosciuti, i modelli raccomandano una trasformazione di refactoring in tempo reale, comeextract function per suddividere una funzione enorme in frammenti più piccoli, move method per spostare un metodo da una sottoclasse a una superclasse per il riutilizzo e la riduzione della duplicazione del codice, erename variable per nomi di variabili più descrittivi.

Alcuni sistemi di refactoring del codice basati su AI potrebbero scegliere di rappresentare il codice sorgente come un albero sintattico astratto o AST, che cattura la gerarchia del codice in termini di struttura e sintassi. Questi sistemi analizzano il codice esistente in un AST, lo pre-elaborano in dati sequenziali o strutturali e codificano i dati in embedding vettoriali che le reti neurali possono elaborare.¹

I modelli manipolano quindi gli AST, applicando trasformazioni di rifattorizzazione che portano a un nuovo stato del codice. Questo nuovo stato del codice deve comunque essere compilato ed eseguito correttamente, preservare i comportamenti previsti e mantenere la struttura logica dell'intera base di codice.

Altri assistenti di AI coding utilizzano alberi semantici senza perdita di dati (LST). Gli LST preservano la formattazione dello stile e includono informazioni sul tipo per ogni elemento di codice.² Tale attribuzione del tipo consente ricerche di codice semantico più sicure che passano dalla sintassi al significato, oltre a upgrade delle dipendenze più sicuri e migrazioni del framework.³

Gli algoritmi di apprendimento per rinforzo addestrano i modelli di machine learning a compiere le azioni che ottengono la massima ricompensa. Nel caso del refactoring del codice, i modelli apprendono quali trasformazioni di refactoring portano a risultati migliori attraverso metriche come tempi di esecuzione più rapidi, un maggior numero di test unitari e di integrazione superati o una maggiore copertura dei test. I modelli tengono conto anche del feedback degli sviluppatori, imparando quando questi accettano o rifiutano i suggerimenti di refactoring del codice.

I team di ingegneria del software che utilizzano l'AI per il refactoring del codice possono ottenere questi vantaggi:

• Migliore qualità del codice

• Produttività migliorata per gli sviluppatori

• Scalabilità

• Maggiore velocità

Il refactoring manuale può essere soggetto a errori, con la possibilità di creare un nuovo bug o di farne riemergere uno esistente. L'uso dell'AI aiuta a ridurre questa possibilità, introducendo meno bug durante il processo di rifattorizzazione del codice e stabilendo coerenza negli standard di programmazione. Alcuni sistemi di refactoring basato su AI offrono persino la possibilità di integrarsi con le pipeline CI/CD, aiutando a mantenere la qualità del codice durante il ciclo di vita dello sviluppo del software.

L’AI può eseguire attività di refactoring di routine e ripetitive al posto degli sviluppatori, consentendo loro di concentrarsi sui casi di refactoring del codice più complessi. Molti strumenti di AI si integrano inoltre in modo fluido con la maggior parte degli degli ambienti di sviluppo integrati (IDE), così da non interrompere i workflow di sviluppo del software.

Il refactoring del codice può essere impegnativo, soprattutto per codebase di grandi dimensioni. Il refactoring basato su AI aiuta a semplificare il processo attraverso agenti AI incaricati di implementare modifiche su larga scala.

Il refactoring manuale può richiedere ore, soprattutto per progetti con dipendenze complesse. I sistemi di AI possono accelerare il refactoring, l'analisi del codice e la generazione di suggerimenti in pochi secondi, facendo risparmiare ore preziose agli sviluppatori umani.

L'AI può essere una tecnologia potente, ma non è priva di problemi. Ecco cosa devono considerare le aziende quando la utilizzano per il refactoring del codice:

• Iniziare in piccolo

• Verificare e testare

• Il tocco umano è ancora essenziale

I team di ingegneria del software possono iniziare a usare l'AI per modifiche minori come cancellare codice inattivo o correggere la formattazione. Questo ambito limitato consente agli sviluppatori di sperimentare gli strumenti di refactoring dell'AI, pur mantenendo il controllo sul proprio codice.

Uno studio ha rilevato che l'agentic AI eccelle nelle attività di refactoring di basso livello e orientate alla coerenza, tra cui la ridenominazione e le modifiche ai tipi. Lo studio ha inoltre rilevato che gli strumenti di agentic coding agiscono come "partner di pulizia incrementale" poiché producono miglioramenti strutturali piccoli ma statisticamente significativi, come la riduzione delle dimensioni e della complessità delle classi.⁴

Gli strumenti AI non possono sostituire l'esperienza e il giudizio di uno sviluppatore umano, il che significa che gli ingegneri del software devono sempre esaminare i suggerimenti AI o le trasformazioni di refactoring generate dall'AI per assicurarsi che siano accurati. Inoltre, gli sviluppatori devono eseguire test completi per verificare che tutte le funzionalità interessate funzionino come previsto.

Nello studio menzionato in precedenza, i ricercatori hanno scoperto che la manutenibilità e la leggibilità sono i principali fattori che determinano il refactoring agentico, mentre gli sviluppatori umani si occupano più spesso delle preoccupazioni a livello di design.⁴ I sistemi AI spesso non hanno consapevolezza del contesto e quindi hanno difficoltà a svolgere compiti che richiedono una logica complessa o un'architettura sofisticata. Questo refactoring di alto livello rimane di competenza dei programmatori umani, che possono quindi delegare la pulizia di routine agli agenti AI.

Le organizzazioni devono trovare la soluzione giusta prima di adottare uno strumento. I fattori da considerare includono, ad esempio, funzionalità allineate agli obiettivi e ai requisiti del progetto, compatibilità con il workflow di sviluppo e lo stack del team, e prezzi in linea con i budget aziendali.

Ecco alcune tecnologie di refactoring del codice basate su AI tra cui scegliere:

• LLM

• Assistenti di codifica AI

• Strumenti di agentic coding

Alcuni esempi popolari di LLM di codice utilizzabili per il refactoring includono CodeGemma di Google, Code Llama di Meta e Codestral di Mistral. I modelli di codice open-source includono DeepSeek Coder e Qwen3-Coder. Altri LLM che non sono pensati esclusivamente per la programmazione, ma sono stati addestrati e ottimizzati per la codifica includono le ultime versioni di Claude Sonnet e Opus di Anthropic, Gemini di Google e GPT di OpenAI.

I team di sviluppo potrebbero considerare di ottimizzare questi LLM sulle proprie codebase, permettendo ai modelli di generare suggerimenti di refactoring personalizzati. Tuttavia, i team devono anche verificare con i fornitori di modelli per assicurarsi che qualsiasi dato sensibile o codice proprietario rimanga privato e sicuro.

Gli assistenti di codifica AI combinano AI generativa e automazione per aiutare gli sviluppatori nel refactoring delle loro basi di codice. Supportano i principali linguaggi di programmazione come Java, JavaScript, Python e TypeScript e si integrano con IDE diffusi come Eclipse, la suite JetBrains, Visual Studio e VS Code. Esempi di assistenti di programmazione con AI includono Amazon Q Developer, CodeScene ACE, Gemini Code Assist, GitHub Copilot, Mistral Code e Tabnine.

Gli strumenti di agentic coding sono un passo avanti rispetto agli assistenti di AI coding, in quanto eseguono autonomamente il refactoring del codice. IBM, ad esempio, ha una modalità di revisione del codice che va oltre il linting per analizzare staticamente il codice alla ricerca di possibili errori, comprendere l'intento dello sviluppatore, segnalare i problemi appena si presentano e spiegarne il ragionamento. Altri agenti AI per il refactoring includono Claude Code, Moddy di Moderne, Qwen Code e Refact.ai.