Como criar um linter de código personalizável com conjuntos de regras definidos pelo usuário

Crie uma poderosa ferramenta de linting de código que permite que os desenvolvedores definam e apliquem padrões de codificação personalizados. Este projeto combina a flexibilidade de conjuntos de regras definidos pelo usuário com a robustez de um linter tradicional, ajudando as equipes a manterem a qualidade e a consistência do código em todos os projetos.

Create your own plan

Learn2Vibe AI

Online

What do you want to build?

Resumo Simples

Um linter de código flexível com conjuntos de regras personalizáveis, permitindo que os desenvolvedores apliquem padrões de codificação e detectem erros no início do processo de desenvolvimento.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

Desenvolver um linter de código com suporte para conjuntos de regras personalizados
Fornecer uma interface intuitiva para criar, editar e gerenciar regras de linting
Permitir a integração perfeita com ambientes de desenvolvimento populares e pipelines de CI/CD
Garantir alto desempenho e escalabilidade para lidar com grandes bases de código

Público-alvo:

Desenvolvedores de software
Equipes de desenvolvimento
Profissionais de garantia de qualidade

Recursos-chave:

Interface de criação de regras personalizadas
Gerenciamento de conjuntos de regras (criar, editar, excluir, importar, exportar)
Motor de análise de código
Integração com IDEs e editores de texto populares
Integração com pipeline de CI/CD
Otimização de desempenho para grandes bases de código
Relatórios detalhados de erros e sugestões
Autenticação de usuário e compartilhamento de regras

Requisitos do usuário:

Capacidade de criar regras de linting personalizadas usando uma sintaxe simples e expressiva
Importar e exportar conjuntos de regras para compartilhamento e controle de versão
Aplicar diferentes conjuntos de regras a diferentes projetos ou tipos de arquivo
Receber comentários claros e acionáveis sobre erros e avisos de linting
Integrar o linter aos fluxos de trabalho de desenvolvimento existentes

Fluxos de Usuário

Criação de Regras:
- O usuário faz login no painel do linter
- Navega até a seção "Criar Nova Regra"
- Define os parâmetros da regra (por exemplo, correspondência de padrão, severidade)
- Testa a regra em um código de amostra
- Salva e adiciona a regra a um conjunto de regras
Linting de Código:
- O usuário seleciona um projeto ou arquivo para analisar
- Escolhe o(s) conjunto(s) de regras aplicável(is)
- Inicia o processo de linting
- Revisa os resultados do linting e as mensagens de erro
- Aplica as correções sugeridas ou ignora os avisos conforme necessário
Gerenciamento de Conjuntos de Regras:
- O usuário acessa a interface de gerenciamento de conjuntos de regras
- Cria um novo conjunto de regras ou seleciona um existente
- Adiciona, remove ou modifica regras dentro do conjunto
- Exporta o conjunto de regras para compartilhamento ou controle de versão
- Aplica o conjunto de regras a projetos ou tipos de arquivo específicos

Especificações Técnicas

Frontend: React para interface web, Electron para aplicativo desktop
Backend: Node.js com Express.js
Banco de Dados: PostgreSQL para dados de usuário e armazenamento de regras
Autenticação: JWT para sessões de usuário seguras
Análise de Código: Analisador personalizado usando Árvores de Sintaxe Abstrata (ASTs)
API: Arquitetura RESTful
Testes: Jest para testes unitários e de integração
CI/CD: GitHub Actions para testes e implantação automatizados
Containerização: Docker para ambientes de desenvolvimento e implantação consistentes

Endpoints da 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 do Banco de Dados

Usuários:

id (PK)
username
email
password_hash
created_at
updated_at

Regras:

id (PK)
user_id (FK para Usuários)
name
description
pattern
severity
created_at
updated_at

Conjuntos de Regras:

id (PK)
user_id (FK para Usuários)
name
description
created_at
updated_at

RegrasDosConjuntosDeRegras:

id (PK)
rule_set_id (FK para ConjuntosDeRegras)
rule_id (FK para Regras)

Projetos:

id (PK)
user_id (FK para Usuários)
name
rule_set_id (FK para ConjuntosDeRegras)
created_at
updated_at

Estrutura de Arquivos

/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

Plano de Implementação

Configuração do Projeto (1 semana)
- Inicializar a estrutura do projeto
- Configurar o controle de versão
- Configurar o ambiente de desenvolvimento
Desenvolvimento do Backend (3 semanas)
- Implementar a autenticação de usuários
- Desenvolver as APIs de gerenciamento de regras e conjuntos de regras
- Criar o mecanismo de análise de código e AST
Desenvolvimento do Frontend (3 semanas)
- Construir os componentes da interface do usuário
- Implementar as interfaces de criação e gerenciamento de regras
- Desenvolver a exibição dos resultados do linting
Integração e Testes (2 semanas)
- Integrar o frontend e o backend
- Implementar o processo de linting de ponta a ponta
- Realizar testes abrangentes e corrigir bugs
Otimização de Desempenho (1 semana)
- Otimizar o mecanismo de linting para grandes bases de código
- Implementar cache e processamento paralelo
Integração com IDE e CI/CD (2 semanas)
- Desenvolver plug-ins para IDEs populares
- Criar integrações com pipelines de CI/CD
Documentação e Polimento (1 semana)
- Escrever documentação para usuários e desenvolvedores
- Refinar a interface do usuário com base em feedbacks
Implantação e Preparação para Lançamento (1 semana)
- Configurar o ambiente de produção
- Realizar testes finais e ajuste de desempenho

Estratégia de Implantação

Containerizar a aplicação usando Docker
Implantar o backend em uma plataforma de nuvem escalável (por exemplo, AWS ECS ou Google Cloud Run)
Hospedar o frontend em uma CDN para acesso global rápido
Usar um serviço de PostgreSQL gerenciado para o banco de dados
Implementar um pipeline de CI/CD usando GitHub Actions
Configurar monitoramento e registro (por exemplo, pilha ELK ou Datadog)
Configurar dimensionamento automático para lidar com cargas variáveis
Implementar backups regulares e procedimentos de recuperação de desastres
Usar uma estratégia de implantação em estágios (desenvolvimento, teste, produção)

Justificativa do Design

React e Node.js escolhidos por seu ecossistema robusto e produtividade do desenvolvedor
Analisador de AST personalizado para flexibilidade no tratamento de várias linguagens de programação
Design de API RESTful para facilitar a integração com outras ferramentas e serviços
PostgreSQL selecionado por sua confiabilidade e suporte a consultas complexas
Containerização com Docker garante consistência entre ambientes de desenvolvimento e produção
Arquitetura modular permite fácil extensão e manutenção do código-fonte
Foco em interfaces amigáveis para reduzir a barreira de criação de regras de linting personalizadas