Comment construire un moteur de recommandation d'architecture de code alimenté par l'IA

Créez un outil puissant qui révolutionne le développement logiciel en analysant automatiquement les bases de code et en fournissant des recommandations intelligentes pour les améliorations architecturales. Ce moteur piloté par l'IA aide les développeurs à optimiser la structure de leur code, à améliorer la maintenabilité et à améliorer la qualité globale du logiciel.

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Résumé Simple

Construisez un moteur de recommandation d'architecture de code de pointe qui s'appuie sur l'IA pour analyser les bases de code et suggérer des modèles architecturaux et des améliorations optimaux.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Développer un moteur alimenté par l'IA qui analyse les référentiels de code et recommande des améliorations architecturales
Fournir aux développeurs des idées d'action concrètes pour améliorer la qualité et la maintenabilité du code
Prendre en charge plusieurs langages de programmation et frameworks
S'intégrer aux systèmes de contrôle de version populaires comme GitHub et GitLab

Public cible :

Développeurs logiciels
Équipes de développement
Chefs de projet et architectes techniques

Principales fonctionnalités :

Analyse des référentiels de code
Recommandations d'architecture pilotées par l'IA
Visualisation de la structure et des dépendances du code
Intégration avec les systèmes de contrôle de version
Règles de recommandation personnalisables
Fonctionnalités de collaboration pour les discussions d'équipe
Analyse historique et suivi des progrès

Exigences des utilisateurs :

Interface utilisateur intuitive pour télécharger ou connecter des référentiels de code
Recommandations claires et concrètes avec des explications
Possibilité de personnaliser les règles de recommandation
Exporter et partager les résultats de l'analyse
Authentification des utilisateurs et gestion de projet

Flux Utilisateur

Analyse du référentiel :
- L'utilisateur se connecte
- Connecte son compte GitHub/GitLab ou télécharge la base de code
- Sélectionne les paramètres d'analyse
- Lance l'analyse
- Affiche les recommandations et les visualisations
Personnalisation des règles :
- L'utilisateur accède aux paramètres
- Sélectionne la personnalisation des règles
- Modifie les règles existantes ou en crée de nouvelles
- Enregistre les modifications
- Relance l'analyse avec les règles mises à jour
Collaboration d'équipe :
- L'utilisateur partage les résultats de l'analyse
- Les membres de l'équipe commentent les recommandations
- Discutent et priorisent les changements
- Suivent la progression de la mise en œuvre

Spécifications Techniques

Utilisez des conteneurs Docker pour des environnements cohérents
Déployez le backend sur un fournisseur de cloud (par exemple, AWS ECS ou Google Cloud Run)
Hébergez le frontend sur un CDN (par exemple, Cloudflare ou AWS CloudFront)
Utilisez des services de base de données gérés (RDS pour PostgreSQL, Atlas pour MongoDB)
Mettez en place un pipeline CI/CD à l'aide de GitHub Actions ou de GitLab CI
Configurez la surveillance et la journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, la pile ELK)
Utilisez la mise à l'échelle automatique pour gérer les charges variables
Mettez en place des sauvegardes régulières et un plan de reprise après sinistre
Utilisez HTTPS et mettez en œuvre les meilleures pratiques de sécurité
Effectuez un déploiement progressif à l'aide de déploiements canari

Points de Terminaison API

POST /api/analyze : Lancer l'analyse du code
GET /api/recommendations : Récupérer les résultats de l'analyse
PUT /api/rules : Mettre à jour les règles de recommandation
GET /api/projects : Lister les projets de l'utilisateur
POST /api/comments : Ajouter des commentaires aux recommandations
GET /api/progress : Récupérer l'avancement de la mise en œuvre

Schéma de Base de Données

Utilisateurs :

id (clé primaire)
nom d'utilisateur
email
mot de passe_hash
créé_à

Projets :

id (clé primaire)
user_id (clé étrangère)
nom
url_dépôt
créé_à

RésultatsAnalyse :

id (clé primaire)
project_id (clé étrangère)
date_analyse
recommandations (JSON)
visualisations (JSON)

RèglesPersonnalisées :

id (clé primaire)
user_id (clé étrangère)
nom
description
config_règle (JSON)

Commentaires :

id (clé primaire)
user_id (clé étrangère)
recommendation_id (clé étrangère)
contenu
créé_à

Structure de Fichiers

/src
  /components
    /Analyse
    /Recommandations
    /Visualisation
    /Commentaires
  /pages
    Home.tsx
    Analyse.tsx
    Résultats.tsx
    Paramètres.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

Plan de Mise en Œuvre

Mettre en place la structure du projet et le contrôle de version
Mettre en œuvre l'authentification des utilisateurs et la gestion de projet
Développer le moteur d'analyse IA de base (Python)
Créer une interface frontend pour le téléchargement et le lancement de l'analyse du référentiel
Mettre en œuvre l'API backend pour l'analyse et les recommandations
Développer des composants de visualisation de la structure du code
Ajouter la fonctionnalité de règles personnalisables
Intégrer les API GitHub/GitLab
Mettre en œuvre les fonctionnalités de collaboration (commentaires, partage)
Ajouter la fonctionnalité de suivi des progrès
Effectuer des tests approfondis et corriger les bugs
Optimiser les performances et l'évolutivité
Préparer la documentation et les guides d'utilisation
Déployer dans l'environnement de production

Justification de la Conception

L'architecture s'appuie sur React et Node.js pour une application full-stack robuste et évolutive. Python est utilisé pour les composants IA en raison de son écosystème puissant d'apprentissage automatique. La combinaison de PostgreSQL et MongoDB permet un stockage efficace des données structurées et des résultats d'analyse flexibles. Docker assure la cohérence entre les environnements, tandis que le déploiement sur le cloud offre une évolutivité. La structure de fichiers modulaire et l'approche pilotée par l'API permettent une maintenance facile et une extensibilité future. L'analyse pilotée par l'IA avec des règles personnalisables offre une proposition de valeur unique sur le marché des outils de développement.