Wie man einen anpassbaren Code-Linter mit benutzerdefiniertem Regelwerk erstellt

Erstellen Sie ein leistungsfähiges Code-Linting-Tool, mit dem Entwickler benutzerdefinierte Codingstandards definieren und durchsetzen können. Dieses Projekt kombiniert die Flexibilität benutzerdefinierter Regelwerke mit der Robustheit eines herkömmlichen Linters und hilft Teams, die Codequalität und -konsistenz über Projekte hinweg aufrechtzuerhalten.

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Einfache Zusammenfassung

Ein flexibler Code-Linter mit anpassbaren Regelwerken, der es Entwicklern ermöglicht, Codingstandards durchzusetzen und Fehler früh im Entwicklungsprozess zu erkennen.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Entwicklung eines Code-Linters mit Unterstützung für benutzerdefinierte Regelwerke
Bereitstellung einer intuitiven Oberfläche zum Erstellen, Bearbeiten und Verwalten von Linting-Regeln
Nahtlose Integration in gängige Entwicklungsumgebungen und CI/CD-Pipelines
Gewährleistung hoher Leistung und Skalierbarkeit für große Codebases

Zielgruppe:

Softwareentwickler
Entwicklungsteams
Qualitätssicherungsprofis

Schlüsselmerkmale:

Oberfläche für die Erstellung benutzerdefinierter Regeln
Verwaltung von Regelwerken (Erstellen, Bearbeiten, Löschen, Importieren, Exportieren)
Code-Analysemotor
Integration in gängige IDEs und Texteditor
CI/CD-Pipeline-Integration
Leistungsoptimierung für große Codebases
Detaillierte Fehlermeldungen und Vorschläge
Benutzerauthentifizierung und Regelfreigabe

Benutzeranforderungen:

Möglichkeit, benutzerdefinierte Linting-Regeln mit einer einfachen, ausdrucksstarken Syntax zu erstellen
Import und Export von Regelwerken für den Austausch und die Versionskontrolle
Anwendung verschiedener Regelwerke auf unterschiedliche Projekte oder Dateitypen
Klare, umsetzbare Rückmeldungen zu Linting-Fehlern und -Warnungen
Integration des Linters in bestehende Entwicklungsworkflows

Benutzerflüsse

Regelerstellung:
- Benutzer meldet sich im Linter-Dashboard an
- Navigiert zum Abschnitt "Neue Regel erstellen"
- Definiert Regelparameter (z.B. Musterübereinstimmung, Schweregrad)
- Testet Regel an Beispielcode
- Speichert Regel und fügt sie einem Regelwerk hinzu
Code-Linting:
- Benutzer wählt ein Projekt oder eine Datei zum Linting aus
- Wählt die entsprechenden Regelwerke aus
- Startet den Linting-Prozess
- Überprüft die Linting-Ergebnisse und Fehlermeldungen
- Wendet vorgeschlagene Korrekturen an oder ignoriert Warnungen nach Bedarf
Regelwerkverwaltung:
- Benutzer greift auf die Regelwerkverwaltungsoberfläche zu
- Erstellt ein neues Regelwerk oder wählt ein bestehendes aus
- Fügt Regeln hinzu, entfernt oder ändert Regeln innerhalb des Satzes
- Exportiert Regelwerk zum Austausch oder zur Versionskontrolle
- Wendet Regelwerk auf bestimmte Projekte oder Dateitypen an

Technische Spezifikationen

Frontend: React für Web-Oberfläche, Electron für Desktop-App
Backend: Node.js mit Express.js
Datenbank: PostgreSQL für Benutzerdaten und Regelspeicherung
Authentifizierung: JWT für sichere Benutzersitzungen
Codeanalyse: Benutzerdefinierter Parser mit Abstract Syntax Trees (ASTs)
API: REST-Architektur
Testen: Jest für Unit- und Integrationstests
CI/CD: GitHub Actions für automatisiertes Testen und Deployment
Containerisierung: Docker für konsistente Entwicklungs- und Bereitstellungsumgebungen

API-Endpunkte

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/users/:id
POST /api/rules
GET /api/rules
PUT /api/rules/:id
DELETE /api/rules/:id
POST /api/rulesets
GET /api/rulesets
PUT /api/rulesets/:id
DELETE /api/rulesets/:id
POST /api/lint
GET /api/projects
POST /api/projects

Datenbankschema

Benutzer:

id (PK)
Benutzername
E-Mail
password_hash
created_at
updated_at

Regeln:

id (PK)
user_id (FK zu Benutzern)
Name
Beschreibung
Muster
Schweregrad
created_at
updated_at

Regelwerke:

id (PK)
user_id (FK zu Benutzern)
Name
Beschreibung
created_at
updated_at

Regelwerkrege ln:

id (PK)
regel_set_id (FK zu Regelwerken)
regel_id (FK zu Regeln)

Projekte:

id (PK)
user_id (FK zu Benutzern)
Name
regel_set_id (FK zu Regelwerken)
created_at
updated_at

Dateistruktur

/src
  /components
    /RuleEditor
    /RuleSetManager
    /LintingResults
    /ProjectSelector
  /pages
    /Dashboard
    /Login
    /Register
    /RuleManagement
    /ProjectManagement
  /api
    /auth
    /rules
    /rulesets
    /projects
    /lint
  /utils
    /parser
    /astAnalyzer
    /errorReporter
  /styles
  /tests
/public
  /assets
/scripts
README.md
package.json
Dockerfile
.gitignore

Implementierungsplan

Projektaufbau (1 Woche)
- Initialisierung der Projektstruktur
- Einrichtung der Versionskontrolle
- Konfiguration der Entwicklungsumgebung
Backend-Entwicklung (3 Wochen)
- Implementierung der Benutzerauthentifizierung
- Entwicklung von Regel- und Regelwerkverwaltungs-APIs
- Erstellung des Code-Parsing- und AST-Analysemotors
Frontend-Entwicklung (3 Wochen)
- Erstellung der Benutzeroberflächenkomponenten
- Implementierung der Regelerstell- und Verwaltungsoberflächen
- Entwicklung der Darstellung der Linting-Ergebnisse
Integration und Testen (2 Wochen)
- Integration von Frontend und Backend
- Implementierung des End-to-End-Linting-Prozesses
- Gründliches Testen und Fehlerbehebung
Leistungsoptimierung (1 Woche)
- Optimierung des Linting-Motors für große Codebases
- Implementierung von Caching und paralleler Verarbeitung
IDE- und CI/CD-Integration (2 Wochen)
- Entwicklung von Plugins für gängige IDEs
- Erstellung von CI/CD-Pipeline-Integrationen
Dokumentation und Feinschliff (1 Woche)
- Erstellung von Benutzer- und Entwicklerdokumentation
- Verfeinerung der Benutzeroberfläche basierend auf Feedback
Bereitstellung und Vorbereitung des Starts (1 Woche)
- Einrichtung der Produktionsumgebung
- Durchführung abschließender Tests und Leistungsabstimmung

Bereitstellungsstrategie

Anwendung mit Docker containerisieren
Backend auf einer skalierbaren Cloud-Plattform (z.B. AWS ECS oder Google Cloud Run) bereitstellen
Frontend auf einem CDN für schnellen globalen Zugriff hosten
Einen verwalteten PostgreSQL-Dienst für die Datenbank verwenden
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions einrichten
Überwachung und Protokollierung einrichten (z.B. ELK-Stack oder Datadog)
Autoskalierung für die Handhabung unterschiedlicher Auslastungen konfigurieren
Regelmäßige Sicherungen und Disaster-Recovery-Verfahren implementieren
Schrittweise Einführungsstrategie (Entwicklung, Staging, Produktion) verwenden

Designbegründung

React und Node.js wurden aufgrund ihres robusten Ökosystems und der Entwicklerproduktivität gewählt
Benutzerdefinierter AST-Parser für Flexibilität bei der Handhabung verschiedener Programmiersprachen
REST-API-Design für einfache Integration mit anderen Tools und Diensten
PostgreSQL wurde aufgrund seiner Zuverlässigkeit und Unterstützung für komplexe Abfragen ausgewählt
Containerisierung mit Docker sorgt für Konsistenz in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen
Modulare Architektur ermöglicht einfache Erweiterung und Wartung des Codebestands
Fokus auf benutzerfreundliche Oberflächen, um die Hürde für die Erstellung benutzerdefinierter Linting-Regeln zu senken