Cómo construir un linter de código personalizable con conjuntos de reglas definidos por el usuario

Crea una poderosa herramienta de análisis de código que permite a los desarrolladores definir y hacer cumplir estándares de codificación personalizados. Este proyecto combina la flexibilidad de los conjuntos de reglas definidos por el usuario con la solidez de un linter tradicional, ayudando a los equipos a mantener la calidad y la coherencia del código en todos los proyectos.

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Resumen Simple

Un linter de código flexible con conjuntos de reglas personalizables, lo que permite a los desarrolladores hacer cumplir los estándares de codificación y detectar errores temprano en el proceso de desarrollo.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

Desarrollar un linter de código con soporte para conjuntos de reglas personalizados
Proporcionar una interfaz intuitiva para crear, editar y administrar reglas de análisis de código
Permitir una integración perfecta con los entornos de desarrollo y las tuberías de CI/CD más populares
Garantizar un alto rendimiento y escalabilidad para manejar grandes bases de código

Audiencia objetivo:

Desarrolladores de software
Equipos de desarrollo
Profesionales de aseguramiento de la calidad

Características clave:

Interfaz de creación de reglas personalizadas
Gestión de conjuntos de reglas (crear, editar, eliminar, importar, exportar)
Motor de análisis de código
Integración con IDEs y editores de texto populares
Integración con la tubería de CI/CD
Optimización del rendimiento para grandes bases de código
Informes de errores detallados y sugerencias
Autenticación de usuarios y compartición de reglas

Requisitos de usuario:

Capacidad de crear reglas de análisis de código personalizadas usando una sintaxis simple y expresiva
Importar y exportar conjuntos de reglas para compartir y controlar versiones
Aplicar diferentes conjuntos de reglas a diferentes proyectos o tipos de archivos
Recibir comentarios claros y concretos sobre los errores y advertencias de análisis de código
Integrar el linter en los flujos de trabajo de desarrollo existentes

Flujos de Usuario

Creación de reglas:
- El usuario inicia sesión en el panel de control del linter
- Navega a la sección "Crear Nueva Regla"
- Define los parámetros de la regla (p. ej., coincidencia de patrones, gravedad)
- Prueba la regla con código de muestra
- Guarda y agrega la regla a un conjunto de reglas
Análisis de código:
- El usuario selecciona un proyecto o archivo para analizar
- Elige el(los) conjunto(s) de reglas aplicable(s)
- Inicia el proceso de análisis
- Revisa los resultados del análisis y los mensajes de error
- Aplica las correcciones sugeridas o ignora las advertencias según sea necesario
Gestión de conjuntos de reglas:
- El usuario accede a la interfaz de gestión de conjuntos de reglas
- Crea un nuevo conjunto de reglas o selecciona uno existente
- Agrega, elimina o modifica reglas dentro del conjunto
- Exporta el conjunto de reglas para compartir o control de versiones
- Aplica el conjunto de reglas a proyectos o tipos de archivo específicos

Especificaciones Técnicas

Frontend: React para la interfaz web, Electron para la aplicación de escritorio
Backend: Node.js con Express.js
Base de datos: PostgreSQL para los datos de usuario y el almacenamiento de reglas
Autenticación: JWT para sesiones seguras de usuario
Análisis de código: Analizador personalizado que utiliza árboles de sintaxis abstracta (AST)
API: Arquitectura RESTful
Pruebas: Jest para pruebas unitarias e de integración
CI/CD: GitHub Actions para pruebas y despliegue automatizados
Contenedorización: Docker para entornos de desarrollo y despliegue consistentes

Puntos de API

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

Esquema de Base de Datos

Usuarios:

id (PK)
nombre_de_usuario
correo_electrónico
contraseña_hash
creado_en
actualizado_en

Reglas:

id (PK)
user_id (FK a Usuarios)
nombre
descripción
patrón
gravedad
creado_en
actualizado_en

Conjuntos de reglas:

id (PK)
user_id (FK a Usuarios)
nombre
descripción
creado_en
actualizado_en

Reglas de conjuntos de reglas:

id (PK)
rule_set_id (FK a ConjuntosDeReglas)
rule_id (FK a Reglas)

Proyectos:

id (PK)
user_id (FK a Usuarios)
nombre
rule_set_id (FK a ConjuntosDeReglas)
creado_en
actualizado_en

Estructura de Archivos

/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

Plan de Implementación

Configuración del proyecto (1 semana)
- Inicializar la estructura del proyecto
- Configurar el control de versiones
- Configurar el entorno de desarrollo
Desarrollo del backend (3 semanas)
- Implementar la autenticación de usuarios
- Desarrollar las API de gestión de reglas y conjuntos de reglas
- Crear el motor de análisis de código y el analizador de AST
Desarrollo del frontend (3 semanas)
- Construir los componentes de la interfaz de usuario
- Implementar las interfaces de creación y gestión de reglas
- Desarrollar la visualización de los resultados del análisis de código
Integración y pruebas (2 semanas)
- Integrar el frontend y el backend
- Implementar el proceso completo de análisis de código
- Realizar pruebas exhaustivas y corregir errores
Optimización del rendimiento (1 semana)
- Optimizar el motor de análisis de código para grandes bases de código
- Implementar almacenamiento en caché y procesamiento en paralelo
Integración con IDE y CI/CD (2 semanas)
- Desarrollar complementos para los IDEs más populares
- Crear integraciones con tuberías de CI/CD
Documentación y pulido (1 semana)
- Escribir documentación para usuarios y desarrolladores
- Refinar la interfaz de usuario/experiencia de usuario según los comentarios
Despliegue y preparación del lanzamiento (1 semana)
- Configurar el entorno de producción
- Realizar pruebas finales y ajustes de rendimiento

Estrategia de Despliegue

Contenedorizar la aplicación usando Docker
Desplegar el backend en una plataforma en la nube escalable (p. ej., AWS ECS o Google Cloud Run)
Alojar el frontend en una CDN para un acceso global rápido
Utilizar un servicio de PostgreSQL administrado para la base de datos
Implementar una tubería de CI/CD utilizando GitHub Actions
Configurar monitorización y registro (p. ej., pila ELK o Datadog)
Configurar el escalado automático para manejar cargas variables
Implementar procedimientos regulares de copia de seguridad y recuperación ante desastres
Utilizar una estrategia de despliegue por etapas (desarrollo, pruebas, producción)

Justificación del Diseño

React y Node.js elegidos por su sólido ecosistema y productividad para los desarrolladores
Analizador de AST personalizado para la flexibilidad en el manejo de varios lenguajes de programación
Diseño de API RESTful para facilitar la integración con otras herramientas y servicios
PostgreSQL seleccionado por su confiabilidad y soporte para consultas complejas
Contenedorización con Docker asegura la consistencia entre los entornos de desarrollo y producción
Arquitectura modular que permite una fácil extensión y mantenimiento del código base
Enfoque en interfaces de usuario amigables para reducir las barreras en la creación de reglas de análisis de código personalizadas