※本記事は、ChatGPTによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
Top 10 code smells every engineer should know to improve their pull requests - DEV Community
意訳+要約
プルリクエストを改善するためにエンジニアが知っておくべきコード・スモークのトップ10
プルリクエストの品質向上には、コードの「におい」を検知し改善することが重要です。このブログでは、エンジニアが抑えておくべきトップ10のコードにおける問題点を解説しています。要点を以下にまとめます。
長大なプルリクエスト: プルリクエストが大きすぎると、レビューが困難になります。コードを小さな単位に分割し、各変更点を明確にすることが重要です。
複雑な条件分岐: 複雑な条件分岐はコードの理解を難しくします。単純な条件にリファクタリングすることで可読性を向上させましょう。
無関係な変更: プルリクエストに関係のない変更は不要です。コードの目的に沿った変更に絞りましょう。
重複したコード: 重複したコードは保守性を損ないます。共通の関数やクラスを作成してコードの重複を排除しましょう。
コメントの欠如: コメントがないと他の開発者がコードを理解するのが難しくなります。適切なコメントを追加しましょう。
変数や関数の命名規則の無視: 適切な命名規則を守らないとコードの読みやすさが低下します。一貫した命名規則を適用しましょう。
パフォーマンスの悪いコード: 効率の悪いコードはパフォーマンスを低下させます。最適化やアルゴリズムの改善を検討しましょう。
コードの冗長性: 冗長なコードはメンテナンス性を損ないます。不要なコードを削除し、シンプルな実装にしましょう。
テストの不足: テストが不十分だとバグの発見が難しくなります。適切なテストを追加して信頼性を高めましょう。
セキュリティ上の懸念: セキュリティの脆弱性があるコードは危険です。セキュリティを考慮した実装を行いましょう。
これらの問題点を理解し、プルリクエストに品質を向上させるための取り組みを行いましょう。
ChatGPTへのQA
Ｑ：上記の臭いを感知するためには、どうしたら良いでしょうか？
コードの「臭い」を感知するためには、以下の方法が有効です。
コードレビュー: チームメンバーによるコードレビューを行い、異なる視点からコードを検証します。他の開発者のフィードバックを受けることで、臭いを発見しやすくなります。
静的コード解析ツールの使用: 静的コード解析ツールを活用してコードベースを自動的にスキャンし、潜在的な問題を検出します。これにより、コードの品質を向上させるための手がかりを得ることができます。
コード規約の遵守: チーム全体で共通のコーディング規約を策定し、それに従ってコードを記述します。一貫したスタイルや命名規則に従うことで、臭いを減らすことができます。
テストカバレッジの確認: テストカバレッジを確認し、コードのテストが不十分である箇所を特定します。十分なテストカバレッジを確保することで、臭いを減らすことができます。
コードの可読性の向上: コードの可読性を高めるために、適切なコメントや適切な命名規則を使用します。コードが理解しやすくなると、臭いを感知しやすくなります。
これらの手法を組み合わせて利用することで、コードの臭いを感知し、プルリクエストの品質を向上させることができます。
Ｑ：人的リソースが足りない場合は、どうすればいいでしょうか？
人的リソースが足りない場合、以下の方法が考えられます。
自動化: 作業の自動化を検討しましょう。自動化により、繰り返しの作業や単純なタスクを効率化し、開発者の負担を軽減できます。
外部リソースの活用: 外部の専門家やコンサルタントを活用して、必要な作業や専門知識を補完します。外部のリソースを活用することで、一時的な人手不足を解消できます。
教育とトレーニング: チームメンバーに対して、新しいスキルや技術を習得するための教育やトレーニングを提供します。これにより、チーム全体の能力を向上させ、人的リソースの不足を補うことができます。
プライオリティの再評価: プロジェクトやタスクのプライオリティを再評価し、重要度の高い作業にリソースを集中させます。限られたリソースを効果的に活用するために、優先順位を見直しましょう。
アウトソーシング: 特定のタスクやプロジェクトを外部の業者やアウトソーシング先に委託することで、人的リソースを補完します。外部の専門家に任せることで、内部のチームは他の重要な作業に集中できます。
これらの方法を組み合わせて、人的リソースが足りない場合でも効果的に対処し、プロジェクトの進行をスムーズにすることができます。
感想＋雑記
やっぱり、個人でやるには、自動化になっちまうよなぁ。。。
外部リソースは、金がかかるからやりたくない。
AIの登場は、効率化よりも、個人開発の発展に影響しそうな気がする。
まぁ、無料で使えるAIが増えればの話だが。
今の現状だと、効率化の方に目が行っている。そのうち、Googleが無料サービス化しそうな気がするんだよね。
現に、生成AIの技術ツリーを伸ばしているし、データの重要性をしっているGoogleなら、やりそうな気がする。
