Como criar um gerador de relatórios de qualidade de código automatizado

Eleve seu fluxo de trabalho de desenvolvimento com um poderoso Gerador de Relatórios de Qualidade de Código Automatizado. Esta ferramenta analisa bases de código de forma eficiente, identifica possíveis problemas e produz relatórios detalhados para ajudar as equipes a manterem os padrões de qualidade do código. Perfeito para desenvolvedores e organizações que buscam agilizar seu processo de garantia de qualidade.

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Resumo Simples

Agilize seu processo de desenvolvimento com uma ferramenta automatizada que analisa a qualidade do código e gera relatórios abrangentes, ajudando as equipes a manterem altos padrões e melhorar a eficiência.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

Criar um sistema automatizado para analisar a qualidade do código
Gerar relatórios abrangentes e de fácil compreensão
Melhorar a qualidade geral do código e a eficiência do desenvolvimento

Público-alvo:

Equipes de desenvolvimento de software
Profissionais de garantia de qualidade
Desenvolvedores individuais

Recursos principais:

Motor de análise de código
Métricas de qualidade personalizáveis
Geração de relatórios com visualizações
Integração com sistemas de controle de versão populares
Painel de usuário amigável
Sistema de notificação para problemas de qualidade
Análise de tendências históricas

Requisitos do usuário:

Capacidade de carregar ou conectar repositórios de código
Personalização de métricas de qualidade e limiares
Interface de relatório de fácil navegação
Exportar relatórios em vários formatos (PDF, CSV, JSON)
Gerenciamento de usuários com controle de acesso baseado em função
Acesso à API para integração com pipelines de CI/CD

Fluxos de Usuário

Análise de Repositório:
- O usuário faz login
- Seleciona "Nova Análise"
- Escolhe a origem do repositório (carregamento, integração Git, etc.)
- Configura os parâmetros de análise
- Inicia a análise
- Visualiza o relatório gerado
Geração de Relatório Personalizado:
- O usuário navega até a seção "Relatórios"
- Seleciona as métricas e o intervalo de tempo
- Gera o relatório personalizado
- Visualiza e exporta o relatório
Gerenciamento de Configurações:
- O usuário acessa as "Configurações"
- Configura as preferências de notificação
- Ajusta os limiares das métricas de qualidade
- Gerencia as integrações
- Salva as alterações

Especificações Técnicas

Front-end: React com TypeScript
Back-end: Node.js com Express
Banco de dados: PostgreSQL
API: RESTful
Autenticação: JWT
Análise de código: Motor personalizado usando árvores de sintaxe abstrata
Integração com controle de versão: API do Git
Containerização: Docker
CI/CD: GitHub Actions
Hospedagem na nuvem: AWS (EC2, RDS, S3)
Monitoramento: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Endpoints da API

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/repositories
POST /api/repositories/analyze
GET /api/reports
POST /api/reports/generate
GET /api/settings
PUT /api/settings
GET /api/notifications

Esquema do Banco de Dados

Usuários
- id (PK)
- nome de usuário
- e-mail
- hash da senha
- criado em
- atualizado em
Repositórios
- id (PK)
- id do usuário (FK)
- nome
- url
- última análise
ResultadosDeAnálise
- id (PK)
- id do repositório (FK)
- data da análise
- json de métricas
Relatórios
- id (PK)
- id do usuário (FK)
- tipo
- json de parâmetros
- criado em
Configurações
- id (PK)
- id do usuário (FK)
- json de preferências

Estrutura de Arquivos

/src
  /components
    /Dashboard
    /ReportViewer
    /AnalysisConfig
    /Settings
  /pages
    Home.tsx
    Analysis.tsx
    Reports.tsx
    Settings.tsx
  /api
    authApi.ts
    repositoryApi.ts
    analysisApi.ts
    reportApi.ts
  /utils
    analysisEngine.ts
    reportGenerator.ts
  /styles
    global.css
    components.css
/public
  /assets
    logo.svg
    icons/
/server
  /routes
  /controllers
  /models
  /middleware
/tests
  /unit
  /integration
README.md
package.json
tsconfig.json
.env
Dockerfile
docker-compose.yml

Plano de Implementação

Configuração do Projeto (1-2 dias)
- Inicializar o repositório
- Configurar a estrutura do projeto
- Configurar o ambiente de desenvolvimento
Desenvolvimento do Back-end (2-3 semanas)
- Implementar a autenticação de usuários
- Desenvolver o gerenciamento de repositórios
- Criar o motor de análise de código
- Construir o sistema de geração de relatórios
- Configurar o banco de dados e o ORM
Desenvolvimento do Front-end (2-3 semanas)
- Criar os principais componentes da aplicação
- Implementar a interface do usuário para análise e relatórios
- Desenvolver as páginas de configurações e perfil do usuário
- Integrar com a API do back-end
Integração e Testes (1-2 semanas)
- Integrar o front-end e o back-end
- Implementar testes de ponta a ponta
- Realizar auditorias de segurança
- Otimizar o desempenho
DevOps e Implantação (1 semana)
- Configurar o pipeline de CI/CD
- Configurar a infraestrutura na nuvem
- Implementar monitoramento e registro
Documentação e Testes Finais (3-5 dias)
- Escrever a documentação do usuário e da API
- Realizar os testes finais de garantia de qualidade e aceitação do usuário
Lançamento e Pós-lançamento (1 semana)
- Implantar em produção
- Monitorar possíveis problemas
- Coletar os primeiros feedbacks dos usuários

Estratégia de Implantação

Configurar a infraestrutura da AWS usando o Terraform
Configurar contêineres Docker para os componentes da aplicação
Usar o AWS ECR para o registro de contêineres
Fazer o deploy usando o AWS ECS para a orquestração de contêineres
Configurar o AWS RDS para o banco de dados PostgreSQL gerenciado
Configurar o AWS S3 para o armazenamento de ativos estáticos
Implementar o AWS CloudFront para a CDN
Usar o AWS Route 53 para o gerenciamento de DNS
Configurar o monitoramento com o CloudWatch e a ELK Stack
Implementar backups automáticos e recuperação de desastres
Usar a implantação azul-verde para atualizações sem tempo de inatividade

Justificativa do Design

React e TypeScript escolhidos para uma experiência de desenvolvimento front-end robusta e com verificação de tipos
Node.js no back-end para consistência full-stack em JavaScript e grande ecossistema
PostgreSQL para dados relacionais com suporte a JSON para evolução flexível do esquema
Docker para ambientes de desenvolvimento e implantação consistentes
AWS escolhida por sua escalabilidade e serviços gerenciados, reduzindo a sobrecarga operacional
Design de API RESTful para ampla compatibilidade e facilidade de integração
Motor de análise personalizado para permitir métricas personalizadas e extensibilidade futura
Estrutura de arquivos modular para suportar escalabilidade e manutenibilidade à medida que o projeto crescer

Este design se concentra em criar uma ferramenta de análise de qualidade de código escalável, mantível e amigável ao usuário, que possa crescer com as necessidades dos usuários e se integrar perfeitamente aos fluxos de trabalho de desenvolvimento existentes.