Outil de développement à code ouvert
Savoir où intervenir dans le code.
crapkit croise la complexité du code, la couverture des tests et l’historique des modifications pour aider les développeurs et les agents de programmation à décider quoi améliorer en priorité.
$ crapkit worklist
classifycalc/grade.py:7La complexité et la couverture des tests, à l’échelle d’une fonction.
Le problème de départ
Le code peut être facile à générer, mais difficile à modifier en toute confiance. Des tests qui passent ou un taux de couverture global ne permettent pas de repérer les fonctions dont la logique complexe se conjugue à des lacunes dans les tests.
J’ai créé crapkit pour repérer ce travail à l’échelle de chaque fonction et rendre les mêmes données exploitables par les développeurs, les agents de programmation et les contrôles automatisés.
01
Combiner la complexité cyclomatique et la couverture des tests à l’aide de la métrique CRAP existante. Lorsque la couverture n’est pas disponible, présenter la complexité seule, sans laisser croire que les tests ont été mesurés.
02
S’appuyer sur l’historique des modifications pour établir les priorités. Une fonction complexe qui change souvent ne demande pas la même attention qu’un code rarement modifié.
03
Enregistrer la dette technique existante comme point de départ, puis vérifier les modifications par rapport à cette référence. Le mécanisme de cliquet permet aux scores enregistrés de s’améliorer, mais les empêche d’augmenter.
Utilisez crapkit en ligne de commande, connectez un agent de programmation par MCP ou intégrez-le à un flux de travail GitHub Actions. L’analyse et le calcul des scores s’exécutent localement, sans télémétrie; les commandes de test et les autres commandes configurées conservent leur propre comportement.
Les questions derrière les outils
Mes articles explorent le pouvoir d’agir, l’intention et la responsabilité. crapkit aborde un aspect concret du développement logiciel : rendre plus faciles à examiner les données qui éclairent les modifications du code.