Como construir um mecanismo de recomendação de arquitetura de código alimentado por IA
Crie uma ferramenta poderosa que revolucione o desenvolvimento de software, analisando automaticamente bases de código e fornecendo recomendações inteligentes para melhorias arquitetônicas. Este mecanismo movido a IA ajuda os desenvolvedores a otimizar a estrutura do código, melhorar a manutenibilidade e impulsionar a qualidade geral do software.
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Resumo Simples
Construa um mecanismo de recomendação de arquitetura de código de última geração que use IA para analisar bases de código e sugerir padrões arquitetônicos e melhorias ideais.
Documento de Requisitos do Produto (PRD)
Objetivos:
- Desenvolver um mecanismo alimentado por IA que analise repositórios de código e recomende melhorias arquitetônicas
- Fornecer aos desenvolvedores insights acionáveis para melhorar a qualidade e manutenibilidade do código
- Suporte a várias linguagens de programação e estruturas
- Integração com sistemas de controle de versão populares como GitHub e GitLab
Audiência-alvo:
- Desenvolvedores de software
- Equipes de desenvolvimento
- Líderes técnicos e arquitetos
Recursos-chave:
- Análise de repositório de código
- Recomendações de arquitetura movidas a IA
- Visualização da estrutura e dependências do código
- Integração com sistemas de controle de versão
- Regras de recomendação personalizáveis
- Recursos de colaboração para discussões em equipe
- Análise histórica e acompanhamento de progresso
Requisitos do usuário:
- Interface intuitiva para fazer upload ou conectar repositórios de código
- Recomendações claras e acionáveis com explicações
- Capacidade de personalizar regras de recomendação
- Exportar e compartilhar resultados da análise
- Autenticação de usuário e gerenciamento de projetos
Fluxos de Usuário
-
Análise de Repositório:
- Usuário faz login
- Conecta conta do GitHub/GitLab ou faz upload do código-fonte
- Seleciona parâmetros de análise
- Inicia a análise
- Visualiza recomendações e visualizações
-
Personalização de Regras:
- Usuário navega até as configurações
- Seleciona a personalização de regras
- Modifica regras existentes ou cria novas
- Salva as alterações
- Executa a análise novamente com as regras atualizadas
-
Colaboração em Equipe:
- Usuário compartilha resultados da análise
- Membros da equipe comentam as recomendações
- Discutem e priorizam as mudanças
- Acompanham o progresso da implementação
Especificações Técnicas
Frontend:
- React com TypeScript
- Redux para gerenciamento de estado
- Material-UI para biblioteca de componentes
Backend:
- Node.js com Express
- Python para componentes de IA/ML
- Docker para containerização
Banco de Dados:
- PostgreSQL para dados estruturados
- MongoDB para armazenar resultados da análise
IA/ML:
- TensorFlow ou PyTorch para modelos de machine learning
- Processamento de Linguagem Natural (NLP) para análise de código
Integração com Controle de Versão:
- API do GitHub
- API do GitLab
Autenticação:
- JWT para autenticação baseada em token
- OAuth para login social
Endpoints da API
- POST /api/analyze: Iniciar a análise de código
- GET /api/recommendations: Recuperar resultados da análise
- PUT /api/rules: Atualizar regras de recomendação
- GET /api/projects: Listar projetos do usuário
- POST /api/comments: Adicionar comentários às recomendações
- GET /api/progress: Recuperar o progresso da implementação
Esquema do Banco de Dados
Usuários:
- id (PK)
- nome_de_usuário
- hash_da_senha
- criado_em
Projetos:
- id (PK)
- id_do_usuário (FK)
- nome
- url_do_repositório
- criado_em
ResultadosDeAnálise:
- id (PK)
- id_do_projeto (FK)
- data_da_análise
- recomendações (JSON)
- visualizações (JSON)
RegrasPersonalizadas:
- id (PK)
- id_do_usuário (FK)
- nome
- descrição
- configuração_da_regra (JSON)
Comentários:
- id (PK)
- id_do_usuário (FK)
- id_da_recomendação (FK)
- conteúdo
- criado_em
Estrutura de Arquivos
/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
Plano de Implementação
- Configurar a estrutura do projeto e o controle de versão
- Implementar autenticação de usuário e gerenciamento de projetos
- Desenvolver o núcleo do mecanismo de análise de IA (Python)
- Criar o frontend para upload de repositório e inicialização da análise
- Implementar a API backend para análise e recomendações
- Desenvolver componentes de visualização da estrutura do código
- Adicionar o recurso de regras personalizáveis
- Integrar com as APIs do GitHub/GitLab
- Implementar recursos de colaboração (comentários, compartilhamento)
- Adicionar funcionalidade de acompanhamento de progresso
- Realizar testes abrangentes e corrigir bugs
- Otimizar o desempenho e a escalabilidade
- Preparar documentação e guias do usuário
- Implantar no ambiente de produção
Estratégia de Implantação
- Use contêineres Docker para ambientes consistentes
- Implante o backend em um provedor de nuvem (por exemplo, AWS ECS ou Google Cloud Run)
- Hospede o frontend em uma CDN (por exemplo, Cloudflare ou AWS CloudFront)
- Use serviços de banco de dados gerenciados (RDS para PostgreSQL, Atlas para MongoDB)
- Implemente um pipeline de CI/CD usando GitHub Actions ou GitLab CI
- Configure monitoramento e registro (por exemplo, Prometheus, Grafana, ELK stack)
- Use dimensionamento automático para lidar com cargas variáveis
- Implemente backups regulares e um plano de recuperação de desastres
- Use HTTPS e implemente as melhores práticas de segurança
- Execute um lançamento gradual usando implantações canárias
Justificativa do Design
A arquitetura aproveita o React e o Node.js para uma aplicação completa robusta e escalável. O Python é usado para os componentes de IA devido ao seu forte ecossistema de machine learning. A combinação de PostgreSQL e MongoDB permite o armazenamento eficiente de dados estruturados e resultados de análise flexíveis. O Docker garante a consistência entre os ambientes, enquanto a implantação na nuvem fornece escalabilidade. A estrutura de arquivos modular e a abordagem orientada a API facilitam a manutenção e a extensibilidade futura. A análise alimentada por IA com regras personalizáveis oferece uma proposta de valor única no mercado de ferramentas de desenvolvedor.