グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
metric_fuを使用してのコード品質の向上
英語力を鍛える為に海外からの興味ある主にRubyに関したブログ記事やマニュアルページなどを日本語に訳していこうと思っています。訳文に間違いや分かりにくい点があればコメントやメールで指摘して頂けるとうれしいです。 今回は、devver.netという会社が運営しているCaliperというRubyコードメトリックスを計測するツール群であるmetric_fuについてのブログ記事を訳してみました。 コードメトリックスはコードの品質をわかりやすい形で表現してくれるいいツールです。metric_fuで使われているSaikuroという循環的複雑度を計測するライブラリは同僚が開発したもので、実際、仕事でのコードに適用してリファクタリングとかを行っていました。 Metric_fuを使用してのコード品質の向上 大抵、人々は、コードメトリックスについて、興味はあるけど、それを使って何をすればいいのか分からない」と
[rails][metric_fu] metrical を入れてみた - HsbtDiary(2011-02-14)
■ [rails][metric_fu] metrical を入れてみた ASCIIcasts で紹介されていた metrics の色々なノウハウを試したみたよ。 http://asciicasts.com/episodes/252-metrics-metrics-metrics metric_fu はすでに使っているので、今回試したのは metrical という metric_fu のラッパー。metric_fu はとても便利なんだけど、本体のみでは metrics:all という全部盛りな rake task しか用意されなくて、このままだと rcov がとても時間かかったり、1.9 だと動かない metric があったりと微妙に不便。かと言って config を lib/task の下に突っ込むのも test 環境でそれやる?みたいな状態だった。 そこでmetrical ですよ。me
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