Автор: Денис Аветисян
Новое исследование оценивает качество кода, автоматически генерируемого системами искусственного интеллекта, и выявляет неожиданные закономерности в его структуре.
Эмпирическое исследование качества кода, создаваемого ИИ, и влияния на технический долг в системах сборки.
Несмотря на быстрое распространение ИИ-агентов для разработки программного обеспечения, влияние автоматизированного кода на системы сборки — критически важный, но недостаточно изученный аспект жизненного цикла ПО — остаётся неясным. В своей работе ‘AI builds, We Analyze: An Empirical Study of AI-Generated Build Code Quality’ мы исследуем качество кода сборки, генерируемого ИИ, используя новый датасет Agentic-PRs. Полученные результаты показывают, что ИИ-агенты могут как вносить, так и устранять «запах» кода в системах сборки, при этом более 61% изменений принимаются разработчиками с минимальным участием. Какие методы оценки качества кода сборки, учитывающие особенности ИИ, необходимы для эффективного использования и управления автоматизированными системами сборки в будущем?
Системы Сборки: Источник Технического Долга и «Ароматы Кода»
Современное программное обеспечение, как правило, опирается на сложные системы сборки, включающие в себя множество инструментов и этапов автоматизации. Однако, по мере развития проекта, эти системы нередко становятся источником технического долга. Изначально спроектированные для упрощения и ускорения процесса разработки, они могут обрасти устаревшим кодом, сложными зависимостями и неэффективными настройками. Это приводит к увеличению времени сборки, затруднению внесения изменений и повышению риска возникновения ошибок. Сложность систем сборки часто игнорируется на ранних этапах разработки, но впоследствии требует значительных усилий для рефакторинга и поддержания, что негативно сказывается на общей стоимости и сроках реализации проекта.
Неэффективные или заброшенные процессы сборки программного обеспечения часто становятся источником неприятных «ароматов» в коде — так называемых «code smells». Эти «ароматы» — не просто стилистические погрешности, а индикаторы более глубоких проблем в архитектуре и организации проекта. Например, чрезмерно сложные скрипты сборки, дублирование логики между разными этапами сборки или зависимость от устаревших инструментов могут сигнализировать о недостаточной модульности кода и повышенном риске ошибок. Подобные недостатки не только затрудняют поддержку и развитие проекта, но и увеличивают вероятность появления уязвимостей в безопасности, поскольку усложняют анализ кода и выявление потенциальных проблем.
Неконтролируемое накопление “запахов кода”, возникающих в процессе сборки программного обеспечения, способно значительно увеличить финансовые затраты на разработку и поддержку проектов. По мере усложнения системы сборки, ошибки и неэффективности в ней становятся все более заметными, требуя все больше времени и ресурсов на исправление. Это приводит не только к увеличению сроков разработки, но и повышает риск возникновения уязвимостей в безопасности, поскольку сложные и запутанные процессы сборки затрудняют выявление и устранение потенциальных проблем. Поэтому, регулярный анализ и рефакторинг системы сборки является критически важным для обеспечения долгосрочной стабильности, безопасности и экономической эффективности программного продукта.
Выявление Проблем: Распространенные «Запахи» в Конфигурациях Сборки
Несколько проблем с поддерживаемостью кода, таких как использование подстановочных знаков (wildcard) и устаревших зависимостей, оказывают непосредственное влияние на надежность и воспроизводимость сборки. Широкое использование подстановочных знаков в конфигурационных файлах сборки может приводить к включению нежелательных файлов или ресурсов, вызывая непредсказуемое поведение и ошибки. Использование устаревших зависимостей, в свою очередь, повышает риск возникновения конфликтов, уязвимостей безопасности и проблем совместимости, затрудняя процесс сборки и развертывания. Регулярный анализ конфигурации сборки на предмет подобных проблем и их своевременное устранение критически важны для обеспечения стабильности и предсказуемости процесса разработки.
Отсутствие обработки ошибок в процессе сборки приводит к сокрытию критических проблем и, как следствие, к возникновению «тихих сбоев». Это означает, что сборка может успешно завершиться, даже если некоторые шаги не выполнились корректно или возникли предупреждения, которые указывают на потенциальные проблемы в коде или инфраструктуре. В результате, дефекты могут быть не выявлены на ранних стадиях разработки и проникнуть в производственную среду. Важно внедрить механизмы обработки ошибок, такие как проверка кодов возврата, логирование ошибок и отправка уведомлений об ошибках, чтобы обеспечить надежность и предсказуемость процесса сборки.
Особую обеспокоенность вызывают уязвимости в области безопасности, в частности, использование жестко заданных учетных данных (hardcoded credentials) в конфигурациях сборки. Внедрение таких данных, как пароли, ключи API или токены, непосредственно в файлы конфигурации или скрипты сборки создает серьезный риск для всей цепочки поставок программного обеспечения. Компрометация этих данных может привести к несанкционированному доступу к репозиториям кода, системам сборки и инфраструктуре развертывания, что потенциально позволит злоумышленникам модифицировать код, внедрять вредоносные программы или похищать конфиденциальную информацию. Необходимо избегать хранения учетных данных непосредственно в конфигурационных файлах и использовать безопасные методы управления секретами, такие как хранилища секретов или переменные окружения.
Стратегии Исправления: Рефакторинг для Надежных Систем Сборки
Рефакторинг существующих конфигураций сборки является критически важным процессом для устранения признаков плохого дизайна, таких как избыточность, сложность и нечитаемость. Он позволяет повысить поддерживаемость, упростить внесение изменений и снизить риск возникновения ошибок. Регулярный рефакторинг позволяет избежать накопления технического долга, что в свою очередь снижает затраты на сопровождение и разработку в долгосрочной перспективе. Несвоевременный рефакторинг приводит к усложнению системы сборки, что затрудняет её понимание и модификацию, а также увеличивает время сборки и тестирования.
В процессе рефакторинга систем сборки, выделение конфигурационных значений в отдельные файлы или переменные окружения (Externalize Properties) позволяет упростить управление и модификацию параметров сборки, а также повысить её переносимость. Параллельно, применение техники Pull Up Module заключается в переносе общего функционала или кода из повторяющихся модулей сборки в единый, переиспользуемый модуль, что существенно сокращает дублирование кода, уменьшает размер конфигурации и облегчает её дальнейшую поддержку и обновление.
Автоматизированные инструменты, такие как анализатор (Sniffer), разработанный специально для систем сборки, позволяют значительно ускорить процесс выявления и устранения проблем в конфигурациях. Эти инструменты осуществляют статический анализ файлов сборки, обнаруживая распространенные «запахи» в коде, такие как дублирование, избыточную сложность и неоптимальные зависимости. Автоматизация позволяет проводить регулярный аудит конфигураций сборки, выявляя потенциальные проблемы на ранних этапах разработки и снижая риски, связанные с ручным анализом. Более того, некоторые анализаторы способны не только обнаруживать проблемы, но и предлагать автоматические исправления или рекомендации по рефакторингу, что существенно сокращает время и усилия, необходимые для поддержания работоспособности и масштабируемости системы сборки.
Будущее Систем Сборки: ИИ-Агенты и Автоматизированное Исправление
Современные агенты, основанные на искусственном интеллекте, демонстрируют растущую способность к автоматическому созданию и модификации конфигураций сборки программного обеспечения. Этот прогресс открывает перспективы для значительной автоматизации процессов, ранее требовавших значительного участия человека. Агенты способны анализировать существующие проекты и генерировать оптимальные настройки сборки, учитывая специфику кодовой базы и требования к производительности. Подобные системы не только упрощают процесс интеграции и доставки программного обеспечения, но и потенциально снижают вероятность ошибок, связанных с ручной настройкой, что особенно важно для крупных и сложных проектов. По мере развития технологий искусственного интеллекта, можно ожидать дальнейшего увеличения эффективности и надежности этих агентов, что приведет к трансформации подходов к управлению сборкой программного обеспечения.
Современные агенты, использующие искусственный интеллект, способны обучаться на обширных наборах данных, таких как AIDev Dataset, что позволяет им усваивать передовые практики и активно выявлять потенциальные проблемы в коде — так называемые “code smells”. Это обучение дает возможность автоматически генерировать изменения в конфигурациях сборки, направленные на повышение качества и эффективности. Примечательно, что более чем в 61% случаев предложенные агентом изменения вносятся в основной код проекта без каких-либо дополнительных правок — такой высокий процент успешных слияний (61.4%) свидетельствует о зрелости и практической ценности данного подхода к автоматизации процессов сборки и повышения качества программного обеспечения.
Анализ внесенных изменений в конфигурационные файлы выявил, что в подавляющем большинстве случаев — в 824 из 945 обработанных файлов — качество кода оставалось неизменным, что указывает на способность агентов вносить изменения, не ухудшая существующую структуру. Вместе с тем, в 31 файле зафиксировано улучшение качества, при котором было устранено в общей сложности 54 признака, указывающих на потенциальные проблемы в коде. Высокий уровень согласованности между экспертами, оценивавшими улучшения (коэффициент Флейсса Каппа составил 0.76), подтверждает объективность и надежность данной оценки, демонстрируя, что идентифицированные улучшения действительно воспринимаются как таковые специалистами в области разработки.
Эффективность автоматизированных агентов, предназначенных для настройки и оптимизации систем сборки, напрямую зависит от тщательного тестирования и валидации их работы. Несмотря на достигнутые успехи в автоматическом устранении потенциальных проблем в коде, критически важным остаётся этап ручной проверки сгенерированных конфигураций. Этот процесс позволяет выявить неочевидные ошибки или несоответствия, которые могут негативно повлиять на стабильность и производительность системы. Хотя автоматизированные метрики, такие как процент успешных слияний и количество устраненных «запахов» в коде, предоставляют ценную информацию, они не всегда способны полностью отразить сложность и нюансы реальных сценариев разработки. В связи с этим, привлечение экспертов для проведения ручной инспекции обеспечивает дополнительный уровень контроля качества и подтверждает надёжность предлагаемых изменений.
Исследование качества кода сборки, генерируемого инструментами искусственного интеллекта, демонстрирует интересную тенденцию: ИИ способен как вносить, так и устранять «код-вонь». Примечательно, что большинство изменений принимаются разработчиками с минимальным количеством правок. Это подчеркивает важность целостного подхода к проектированию систем, ведь модульность без понимания контекста может создать иллюзию контроля. В этом контексте, слова Винтон Серфа приобретают особое значение: «Если система держится на костылях, значит, мы переусложнили её». Подобное заявление отражает суть работы: упрощение и ясность архитектуры — залог надежности и удобства сопровождения программного обеспечения.
Куда Ведет Автоматизация?
Наблюдаемое в данной работе поведение искусственных агентов, создающих код сборки, напоминает скорее эволюционный процесс, чем целенаправленное проектирование. Агенты способны как вносить, так и устранять «неприятные запахи» в коде, но сама логика этих изменений остается во многом непрозрачной. Подобно тому, как нельзя успешно пересадить сердце, не понимая всей системы кровообращения, нельзя полагаться на автоматизированные изменения в коде, не анализируя их влияние на целостность и поддерживаемость системы. Представляется важным не просто измерять количество «запахов», но и оценивать их тип и контекст возникновения.
Следующим шагом видится углубленное изучение взаимодействия между искусственным интеллектом и человеческими разработчиками. Недостаточно просто констатировать, что большинство изменений принимаются с минимальными правками — необходимо понять, какие изменения требуют наибольшего внимания и почему. Анализ паттернов, приводящих к отклонению изменений, может выявить слабые места в алгоритмах агентов и указать на необходимость более точной спецификации требований к коду сборки.
В конечном итоге, задача заключается не в создании идеального автоматизированного инструмента, а в построении симбиотической системы, где искусственный интеллект берет на себя рутинные задачи, а человек — сложные и творческие. Иначе, автоматизация рискует превратиться в самовоспроизводящийся хаос, где исправление одной проблемы неизбежно приводит к возникновению другой.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.16839.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-26 14:24