Jak GitHub Copilot wpływa na dług techniczny i jakość oprogramowania
Estimated reading time: 6 minutes
- GitHub Copilot może zmniejszać dług techniczny poprzez automatyzację prac.
- Szybkość korzystania z Copilota może prowadzić do problemów z jakością kodu.
- Ważne jest monitorowanie jakości kodu generowanego przez AI.
- Wspieranie dobrej kultury zespołowej może zminimalizować negatywne skutki.
- Copilot jest narzędziem, a nie zastępstwem za odpowiedzialność zespołu.
Spis treści
- Jak Copilot może zmniejszać dług techniczny
- Jak Copilot może zwiększać dług techniczny
- Wpływ na jakość oprogramowania
- Co decyduje, czy Copilot zmniejsza czy zwiększa dług?
- Praktyczne rekomendacje ograniczające dług i podnoszące jakość
- Podsumowanie wpływu
1. Jak Copilot może zmniejszać dług techniczny
Kluczowe mechanizmy
Automatyzacja refaktoryzacji i prac utrzymaniowych
GitHub Copilot działa jako narzędzie automatyzujące procesy refaktoryzacji, takie jak porządkowanie kodu, usuwanie duplikatów czy upraszczanie funkcji. Dzięki temu programiści mogą skupić się na bardziej złożonych zadaniach, co z kolei przyczynia się do zmniejszenia długu technicznego. Przykładowo, Copilot może pomóc w modernizacji istniejącej bazy kodu, unikając przekształcenia jej w tzw. „legacy code”. (Źródło)
Przyspieszenie prac nad długiem technicznym
W środowiskach zwinnych, AI-agenci tacy jak Copilot mogą być wykorzystywani do systematycznego zmniejszania długu technicznego. Automatyzacja powtarzalnych poprawek czy aktualizacji API pozwala na efektywne zarządzanie projektami i inwestowanie w jakość. GitHub demonstruje, że Copilot może być używany do redukcji długu technicznego, a nie tylko do wdrażania nowych funkcji. (Źródło)
Lepsze wsparcie dla testów i dokumentacji
Copilot ma zdolność generowania testów jednostkowych, co zwiększa jakość kodu oraz zmniejsza przyszły dług związany z brakiem odpowiednich testów. Automatyczne tworzenie dokumentacji i opisów pull requestów ułatwia przegląd kodu i jego zrozumienie, co jest kluczowe w utrzymaniu wysokiej jakości projektów. (Źródło)
Sugestie zgodne z dobrymi praktykami
Copilot często proponuje rozwiązania zgodne z dobrymi praktykami programistycznymi, co może zapobiegać wprowadzaniu typowych błędów do kodu. Jeżeli zespół stosuje jasne standardy kodowania i procedury przeglądu, Copilot może skutecznie wspierać realizację tych norm. (Źródło)
Wpływ na proces i metryki
Zastosowanie Copilota może prowadzić do wzrostu liczby pull requestów oraz skrócenia czasu cyklu programistycznego, co wspiera bardziej iteracyjne podejście do rozwoju. Monitorowanie kwalifikacji kodu oraz efektywności procesów może przynieść pozytywne wyniki w zakresie refaktoryzacji oraz testowania. (Źródło)
2. Jak Copilot może zwiększać dług techniczny
Główne zagrożenia
Szybkość kosztem głębokiego zrozumienia
Jednym z największych zagrożeń związanych z korzystaniem z Copilota jest tendencja do polegania na AI w sposób, który może prowadzić do narastania długu technicznego. Programiści mogą akceptować sugerowany kod bez pełnego zrozumienia jego działania, co prowadzi do „quick fixów” i braków w długoterminowej architekturze projektu. (Źródło)
Powielanie słabego lub podatnego kodu
Copilot jest szkolony na podstawie dużej bazy danych kodu open-source, co oznacza, że może sugerować rozwiązania zawierające luki bezpieczeństwa. Istnieje ryzyko, że programiści nieświadomie wprowadzą do swojego projektu potencjalnie niebezpieczne wzorce programowania, co prowadzi do narastania długu bezpieczeństwa. (Źródło)
Sugestie przestarzałych bibliotek i praktyk
Niektóre z rekomendacji, które generuje Copilot, mogą odnosić się do przestarzałych bibliotek lub wzorców programowania, co dodatkowo komplikowałoby przyszły rozwój projektu. Każde takie wprowadzenie do kodu może generować dług w postaci konieczności migracji lub refaktoryzacji. (Źródło)
Rozrost kodu (over-engineering / nadmiarowość)
W praktyce zaobserwowano tendencję, że Copilot generuje więcej kodu niż programista mógłby stworzyć ręcznie. Nadmiarowe klasy lub złożone struktury zwiększają powierzchnię, która wymaga utrzymania, co prowadzi do wzrostu potencjalnego długu technicznego. (Źródło)
Brak spójności architektonicznej
Copilot generuje kod na podstawie kontekstu w plikach lub fragmentach, co może prowadzić do niezgodności stylów i rozwiązań. To z kolei kumuluje dług projektowy i architektoniczny, co negatywnie wpływa na długoterminową jakość i łatwość w utrzymaniu aplikacji.
3. Wpływ na jakość oprogramowania
Potencjalna poprawa jakości
Mniej drobnych błędów i literówek
Jednym z pozytywnych aspektów korzystania z Copilota jest redukcja błędów składniowych oraz typowych literówek, co z kolei umożliwia szybsze debugowanie aplikacji. Generowanie poprawnych i spójnych wzorców w przypadku powtarzalnych zadań zmniejsza ryzyko popełnienia „głupich” błędów. (Źródło)
Lepsze pokrycie testami (jeśli świadomie używany)
Wykorzystanie Copilota do automatycznego generowania testów jednostkowych może znacznie poprawić detekcję defektów w kodzie. Zespół, który monitoruje kluczowe wskaźniki, takie jak liczba defektów na zmianę, może zauważyć polepszenie jakości projektu po wdrożeniu tego narzędzia. (Źródło)
Większa produktywność umożliwiająca inwestycje w jakość
Dzięki oszczędnościom czasu przy powtarzalnych zadaniach, programiści mogą przeznaczać więcej zasobów na refaktoryzację, poprawę testowania oraz przegląd architektury. Niemniej jednak, to, czy ten zaoszczędzony czas zostanie wykorzystany na zwiększenie jakości, zależy od świadomych decyzji zespołu. (Źródło)
Zagrożenia dla jakości
Jakość kodu zależna od jakości promptu i przeglądu
Jakość kodu generowanego przez Copilota może być znacznie obniżona, jeśli nie oprze się na krytycznym podejściu oraz solidnych procesach przeglądu. Bez właściwej analizy, zespół może wprowadzić kod, który działa, ale jest mało czytelny i trudny do zrozumienia. (Źródło)
Ukryte wady – bezpieczeństwo i wydajność
Kod generowany przez Copilota może zawierać subtelne błędy wydajnościowe i problemy bezpieczeństwa, które nie są natychmiast dostrzegalne. Te ukryte wady mogą kumulować dług techniczny, ujawniający się dopiero w momencie dużego obciążenia systemu. (Źródło)
Ryzyka licencyjne
Kolejnym zagrożeniem są kwestie prawne związane z sugestiami interpretującymi fragmenty kodu objęte różnymi licencjami open-source, co może prowadzić do długów prawnych w przyszłości. (Źródło)
4. Co decyduje, czy Copilot zmniejsza czy zwiększa dług?
Z analizy wynika, że GitHub Copilot działa jako akcelERATOR trendów już obecnych w zespole. W dojrzałych zespołach, które mają dobrze opracowane procedury zamiany jakości, Copilot rzeczywiście przyspiesza wprowadzanie dobrych praktyk oraz tempo refaktoryzacji. Z kolei w zespołach bez dobrego nadzoru i procesów jakości, korzystanie z Copilota skutkuje szybszym narastaniem długu technicznego i obciążeniem jakościowym. (Źródło)
5. Praktyczne rekomendacje ograniczające dług i podnoszące jakość
Na podstawie dostępnych materiałów, oto kilka zaleceń mających na celu ograniczenie długu technicznego oraz podniesienie jakości kodu:
- Obowiązkowa weryfikacja kodu z Copilota
Wprowadzenie formalnej zasady: żaden kod wygenerowany przez AI nie trafi na main/master bez przeglądu i testów automatycznych. Należy również wyraźnie oznaczać fragmenty pochodzące z Copilota w opisach pull requestów. (Źródło) - Polityka użycia Copilota
Definiowanie, do czego wolno używać Copilota: boilerplate, migracje, testy, refaktoryzacje oraz dokumentację powinny być dozwolone. Fragmenty krytyczne, związane z bezpieczeństwem oraz kryptografią powinny być przeglądane przez ekspertów. (Źródło) - Monitorowanie metryk technicznych
Śledzenie udziału kodu generowanego przez Copilota oraz analiz statycznych. Wzrost błędów i ostrzeżeń może świadczyć o generowaniu długu, zatem konieczna jest ich regularna analiza. (Źródło) - Regularne używanie Copilota do „sprzątania”
Zaplanowanie regularnych sprintów na refaktoryzację oraz aktualizację przestarzałych bibliotek, a także na dopisywanie testów i dokumentacji z pomocą Copilota. (Źródło) - Szkolenie zespołu
Uczenie programistów oceny jakości sugestii, pisania dobrych zapytań oraz odpowiedniego oznaczania ryzyk. Warto podkreślać, że Copilot powinien być traktowany jako narzędzie wspierające, a nie zastępujące odpowiedzialność za jakość. (Źródło)
6. Podsumowanie wpływu
Podsumowując, GitHub Copilot ma potężny, ale skomplikowany wpływ na zarządzanie długiem technicznym oraz jakość oprogramowania. Może on zmniejszać dług techniczny poprzez wspieranie refaktoryzacji, generowanie testów oraz promowanie dobrych praktyk w dojrzałych zespołach. Z drugiej strony, może również zwiększać dług, jeśli jest wykorzystywany w sposób chaotyczny, bez odpowiednich procedur jakościowych.
Na koniec, kluczowym czynnikiem określającym wpływ Copilota jest kultura zespołowa oraz to, jak dobrze zespół zarządza jakością kodu i procesami projektowymi. To zespół, a nie narzędzie, decyduje o sukcesie projektu.
Zachęcamy do kontaktu!
Jeśli jesteś zainteresowany implementacją AI w swoim procesie devops lub potrzebujesz więcej informacji na temat obsługi GitHub Copilot, skontaktuj się z nami! Nasza firma specjalizuje się w doradztwie AI oraz automatyzacji procesów roboczych, oferując kompleksowe rozwiązania dostosowane do potrzeb Twojego zespołu.
