Comment créer 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 augmenter la qualité globale du logiciel.

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Riassunto Semplice

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.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objectifs :

Développer un moteur alimenté par l'IA qui analyse les référentiels de code et recommande des améliorations architecturales
Fournir aux développeurs des informations exploitables 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 du référentiel de code
Recommandations d'architecture pilotées par l'IA
Visualisation de la structure et des dépendances du code
Intégration aux systèmes de contrôle de version
Règles de recommandation personnalisables
Fonctionnalités collaboratives pour les discussions d'équipe
Analyse historique et suivi des progrès

Exigences des utilisateurs :

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

Flussi Utente

Analyse du référentiel :
- L'utilisateur se connecte
- Connecte son compte GitHub/GitLab ou télécharge la base de code
- Sélectionne les paramètres d'analyse
- Démarre l'analyse
- Affiche les recommandations et les visualisations
Personnalisation des règles :
- L'utilisateur se rend dans les 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 hiérarchisent les changements
- Suivent l'avancement de la mise en œuvre

Specifiche Tecniche

Frontend :

React avec TypeScript
Redux pour la gestion de l'état
Material-UI pour la bibliothèque de composants

Backend :

Node.js avec Express
Python pour les composants IA/ML
Docker pour la conteneurisation

Base de données :

PostgreSQL pour les données structurées
MongoDB pour stocker les résultats d'analyse

IA/ML :

TensorFlow ou PyTorch pour les modèles d'apprentissage automatique
Traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse du code

Intégration au contrôle de version :

API GitHub
API GitLab

Authentification :

JWT pour l'authentification par jeton
OAuth pour la connexion sociale

Endpoint 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

Schema del Database

Utilisateurs :

id (clé primaire)
nom d'utilisateur
email
mot_de_passe_hash
créé_le

Projets :

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

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_le

Struttura dei File

/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

Piano di Implementazione

Configurer la structure du projet et le contrôle de version
Mettre en œuvre l'authentification des utilisateurs et la gestion des projets
Développer le moteur d'analyse IA de base (Python)
Créer le frontend pour le téléchargement de référentiel et le lancement de l'analyse
Implémenter l'API backend pour l'analyse et les recommandations
Développer les 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

Strategia di Distribuzione

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

Motivazione del Design

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 solide 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 axée sur les API permettent une maintenance facile et une extensibilité future. L'analyse pilotée par l'IA avec des règles personnalisables propose une proposition de valeur unique sur le marché des outils de développement.