Wie man eine KI-gesteuerte Code-Architektur-Empfehlungs-Engine aufbaut

Erstellen Sie ein leistungsfähiges Tool, das die Softwareentwicklung revolutioniert, indem es Codebases automatisch analysiert und intelligente Empfehlungen für architektonische Verbesserungen gibt. Diese KI-gesteuerte Engine hilft Entwicklern, ihre Codestruktur zu optimieren, die Wartbarkeit zu verbessern und die allgemeine Softwarequalität zu steigern.

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Einfache Zusammenfassung

Bauen Sie eine zukunftsweisende Code-Architektur-Empfehlungs-Engine auf, die KI nutzt, um Codebases zu analysieren und optimale architektonische Muster und Verbesserungen vorzuschlagen.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Entwicklung einer KI-gesteuerten Engine, die Coderepositories analysiert und architektonische Verbesserungen empfiehlt
Bereitstellung von umsetzbaren Erkenntnissen für Entwickler, um die Codequalität und Wartbarkeit zu verbessern
Unterstützung mehrerer Programmiersprachen und Frameworks
Integration mit beliebten Versionskontrollsystemen wie GitHub und GitLab

Zielgruppe:

Softwareentwickler
Entwicklungsteams
Technische Führungskräfte und Architekten

Schlüsselmerkmale:

Coderepository-Analyse
KI-gesteuerte Architekturempfehlungen
Visualisierung der Codestruktur und Abhängigkeiten
Integration mit Versionskontrollsystemen
Anpassbare Empfehlungsregeln
Kollaborative Features für Teamdiskussionen
Historische Analyse und Fortschrittsverfolgung

Benutzeranforderungen:

Intuitive Benutzeroberfläche zum Hochladen oder Verbinden von Coderepositories
Klare, umsetzbare Empfehlungen mit Erklärungen
Möglichkeit, Empfehlungsregeln anzupassen
Export und Teilen von Analyseergebnissen
Benutzerauthentifizierung und Projektmanagement

Benutzerflüsse

Repository-Analyse:
- Benutzer meldet sich an
- Verbindet GitHub-/GitLab-Konto oder lädt Codebase hoch
- Wählt Analysenparameter aus
- Startet die Analyse
- Zeigt Empfehlungen und Visualisierungen an
Anpassen von Regeln:
- Benutzer navigiert zu den Einstellungen
- Wählt die Regelanpassung aus
- Ändert bestehende Regeln oder erstellt neue
- Speichert Änderungen
- Führt die Analyse mit den aktualisierten Regeln erneut durch
Team-Zusammenarbeit:
- Benutzer teilt Analyseergebnisse
- Teammitglieder kommentieren Empfehlungen
- Diskutieren und priorisieren Änderungen
- Verfolgen den Umsetzungsfortschritt

Technische Spezifikationen

Frontend:

React mit TypeScript
Redux für Zustandsverwaltung
Material-UI für Komponentenbibliothek

Backend:

Node.js mit Express
Python für KI/ML-Komponenten
Docker für Containerisierung

Datenbank:

PostgreSQL für strukturierte Daten
MongoDB für die Speicherung von Analyseergebnissen

KI/ML:

TensorFlow oder PyTorch für Maschinenlernmodelle
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für Codeanalyse

Integration der Versionskontrolle:

GitHub-API
GitLab-API

Authentifizierung:

JWT für token-basierte Authentifizierung
OAuth für soziale Anmeldung

API-Endpunkte

POST /api/analyze: Initiierung der Codeanalyse
GET /api/recommendations: Abrufen der Analyseergebnisse
PUT /api/rules: Aktualisieren der Empfehlungsregeln
GET /api/projects: Auflisten von Benutzerprojekten
POST /api/comments: Hinzufügen von Kommentaren zu Empfehlungen
GET /api/progress: Abrufen des Umsetzungsfortschritts

Datenbankschema

Benutzer:

id (PK)
benutzername
e-mail
password_hash
erstellt_am

Projekte:

id (PK)
benutzer_id (FK)
name
repository_url
erstellt_am

Analyseergebnisse:

id (PK)
projekt_id (FK)
analyse_datum
empfehlungen (JSON)
visualisierungen (JSON)

Benutzerdefinierte Regeln:

id (PK)
benutzer_id (FK)
name
beschreibung
regel_config (JSON)

Kommentare:

id (PK)
benutzer_id (FK)
empfehlungs_id (FK)
inhalt
erstellt_am

Dateistruktur

/src
  /components
    /Analysis
    /Recommendations
    /Visualization
    /Comments
  /pages
    Home.tsx
    Analysis.tsx
    Results.tsx
    Settings.tsx
  /api
    analysisService.ts
    userService.ts
  /utils
    aiHelpers.ts
    visualizationHelpers.ts
  /styles
    global.css
/server
  /routes
  /controllers
  /models
  /ai
    analyzer.py
    recommender.py
/public
  /assets
README.md
package.json
Dockerfile

Implementierungsplan

Einrichten der Projektstruktur und Versionskontrolle
Implementieren der Benutzerauthentifizierung und des Projektmanagements
Entwickeln der KI-basierten Analyseengine (Python)
Erstellen der Frontend-Komponenten für das Hochladen von Repositories und den Analysestart
Implementieren der Backend-API für Analyse und Empfehlungen
Entwickeln von Visualisierungskomponenten für die Codestruktur
Hinzufügen der anpassbaren Regelfunktion
Integration mit GitHub-/GitLab-APIs
Implementieren der kollaborativen Features (Kommentare, Teilen)
Hinzufügen der Fortschrittsverfolgungsfunktionalität
Durchführen umfangreicher Tests und Fehlerbehebung
Optimieren von Leistung und Skalierbarkeit
Erstellen von Dokumentation und Benutzerhandbüchern
Bereitstellung in der Produktionsumgebung

Bereitstellungsstrategie

Verwenden Sie Docker-Container für konsistente Umgebungen
Stellen Sie das Backend in einer Cloud-Umgebung bereit (z.B. AWS ECS oder Google Cloud Run)
Hosten Sie das Frontend auf einem CDN (z.B. Cloudflare oder AWS CloudFront)
Verwenden Sie verwaltete Datenbankdienste (RDS für PostgreSQL, Atlas für MongoDB)
Implementieren Sie eine CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions oder GitLab CI
Richten Sie Überwachung und Protokollierung ein (z.B. Prometheus, Grafana, ELK-Stack)
Verwenden Sie Auto-Skalierung für variable Auslastungen
Implementieren Sie regelmäßige Sicherungen und einen Disaster-Recovery-Plan
Verwenden Sie HTTPS und implementieren Sie Best Practices für Sicherheit
Führen Sie schrittweise Ausrollungen mit Canary-Deployments durch

Designbegründung

Die Architektur setzt auf React und Node.js für eine robuste, skalierbare Fullstack-Anwendung. Python wird für KI-Komponenten verwendet, da es ein starkes Maschinenlernökosystem bietet. Die Kombination aus PostgreSQL und MongoDB ermöglicht eine effiziente Speicherung strukturierter Daten und flexibler Analyseergebnisse. Docker sorgt für Konsistenz über Umgebungen hinweg, während die Cloud-Bereitstellung Skalierbarkeit bietet. Die modulare Dateistruktur und der API-getriebene Ansatz ermöglichen eine einfache Wartung und zukünftige Erweiterbarkeit. Die KI-gesteuerte Analyse mit anpassbaren Regeln bietet einen einzigartigen Mehrwert auf dem Markt für Entwicklertools.