You polish code that nobody touches while the real hotspots burn. あなたは誰も触れないコードを磨きます。 
 
 TL;DR: 決して変更しないコードを再現するのに時間を無駄にしないでください; 頻繁に変更される問題点に焦点を当ててください。 TL;DR: 決して変更しないコードを再現するのに時間を無駄にしないでください; 頻繁に変更される問題点に焦点を当ててください。 トラブル 
 
 
 
 
 
 
 無駄な努力 間違った優先順位 見逃した本当の問題 チーム生産性の低下 資源誤配分 誤った進歩感 ソリューション↓ 
 
 
 
 
 
 変化頻度の分析 コードホットスポット バージョン制御データの使用 アクティブエリアへの焦点 コード Churn 改装 ️ https://hackernoon.com/refactoring-021-remove-dead-code?embedable=true コンテキスト これがコードの臭い。 あなたは複雑な条件、長い機能、悪名付けの悪いコードに遭遇します。 おじさんボブのモットーを覚えていますか?キャンプ場を発見した時よりもはるかにうまく去っていきます。 あなたの再現本能が動き出し、あなたはそれを掃除するために日々を費やします。 あなたは生産的であると感じていますが、あなたは時間を無駄にしています。 悪いコードが問題になるのは、 . you need to change it 安定したコードは、悪く書かれたとしても、生産性を損なうことはありません。 実際の技術的負債は、コードホットスポットにあります:問題があり、頻繁に変更されている領域です。 ほとんどのコードベースは、極端な分布に従う。 . コードの5%が変更の90%を受け取ります。 バージョン管理履歴を分析せずに、どのバラバラなコードが実際に重要であるかを特定することはできません。 あなたは間違ったことを直し、本当の問題は触れずに残ります。 低品質のコードと変更頻度の高いコードを優先することにより、技術的な負債に対処する必要があります。 他のすべては、職人として仮装された早期の最適化です。 サンプルコード 間違えました↓ # This authentication module hasn't changed in 3 years
# It's deprecated and will be removed next quarter
# But you spend a week "improving" it

class LegacyAuthenticator:
    def authenticate(self, user, pwd):
        # Original messy code from 2019
        if user != None:
            if pwd != None:
                if len(pwd) > 5:
                    # Complex nested logic...
                    result = self.check_db(user, pwd)
                    if result == True:
                        return True
                    else:
                        return False
        return False

# After your "refactoring" (that nobody asked for):
class LegacyAuthenticator:
    def authenticate(self, user: str, pwd: str) -> bool:
        if not self._is_valid_input(user, pwd):
            return False
        return self._verify_credentials(user, pwd)

    def _is_valid_input(self, user: str, pwd: str) -> bool:
        return user and pwd and len(pwd) > 5

    def _verify_credentials(self, user: str, pwd: str) -> bool:
        return self.check_db(user, pwd)

# Meanwhile, the actively developed payment module
# (modified 47 times this month) remains a mess
 正しい # You analyze git history first:
# git log --format=format: --name-only | 
# grep -E '\.py$' | sort | uniq -c | sort -rn

# Results show PaymentProcessor changed 47 times this month
# And it does not have good enough coverage
# LegacyAuthenticator: 0 changes in 3 years

# Focus on the actual hotspot:
class PaymentProcessor:
    # This gets modified constantly and is hard to change
    # REFACTOR THIS FIRST
    def process_payment(self, amount, card, user, promo_code,
                       installments, currency, gateway):
        # 500 lines of tangled logic here
        # Changed 47 times this month
        # Every change takes 2+ days due to complexity
        pass

# Ignore stable legacy code
# But you can use IA to cover existing functionality
# With acceptance tests validated by a human product owner

class LegacyAuthenticator:
    # Leave this ugly code alone
    # It works, it's stable, it's being deprecated
    # Your time is better spent elsewhere
    def authenticate(self, user, pwd):
        if user != None:
            if pwd != None:
                if len(pwd) > 5:
                    result = self.check_db(user, pwd)
                    if result == True:
                        return True
        return False
 検出 [X] 半自動 この臭いは、バージョン管理の履歴を分析することで検出できます。 どのファイルが最も頻繁に変更されるかを追跡し、それをコード品質指標と関連付けます。 ツール like git log analysis、またはカスタムスクリプトは、あなたの実際のホットスポットを表示することができます。 コードシーン TRACK YOUR あなたが頻繁に変更するコード 欠点 例外 時には、以下の場合に安定コードを再現する必要があります。 
 
 
 
 
 新機能開発には適応の変化が必要 セキュリティの脆弱性には修正が必要 規制改正要望 You are about to reactivate sleeping features. あなたは眠っている機能を再起動する準備ができています。 鍵は、仮定ではなく、実際のデータに基づく意図的な意思決定です。 タグ ️ 
 
 技術債務 レベル (x) 中間 なんでバッテリーが大事なの️ あなたが建てる間、A あなたのコードと現実世界の行動の間で、あなたはあなたのシステムのいくつかの部分が他のものよりも積極的に変更されていることに気付くでしょう。 マップ 君の この現実を反映しなければならない。 バイエクション 安定コードを再現すると、開発努力と実際のビジネス価値の間の相応性を破ります。 あなたは心のモデルですべてのコードを平等に扱いますが、現実世界では極端な使用パターンを示し、コードのわずかな割合がほとんどの変更を処理します。 あなたは、すべてのコードが平等に重要な想像上の世界のために最適化します。 世代 いくつかのコードジェネレーターは、変更頻度を考慮せずにリファクタリングを提案します。 AI ツールとランターは、コードを静的に分析し、使用ではなくパターンに基づいて改善を推奨します。 バージョン管理履歴にアクセスして、どの改善が実際に重要であるかを理解することはできません。 彼らにそうするように言え。 明示的に AIはすべての長い機能や複雑な条件を旗にし、眠っている500行の継承方法をあなたが毎日変更する同じ混乱した機能と同様に扱うことができます。 検出 ↓↓ AIは、適切な文脈を提供する場合、このコードの臭いを修正するのに役立ちます。 変更頻度を示すバージョン制御データを提供する必要があります。その情報がなければ、AIは人間が犯す同じ過ちを犯します:純粋にコード構造に基づく再構成を推奨します。 ぜひお試しください!↓↓ 注意:AIアシスタントは多くの間違いを犯す 
 
 Suggested Prompt: このコードベースの git 履歴を分析して、高変更頻度のファイルを識別します。その後、そのファイルのコード品質メトリックをレビューします。 Suggested Prompt: このコードベースの git 履歴を分析して、高変更頻度のファイルを識別します。その後、そのファイルのコード品質メトリックをレビューします。 2 適切な指示なし 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 チャット クラウド 戸惑い パイロット あなた 双子 ディープ検索 ターゲット AI グロック QWEN 具体的な指示 ↓↓ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 チャット クラウド 戸惑い パイロット あなた 双子 ディープ検索 ターゲット AI グロック QWEN 結論 ↓ 決して変更しないコードをポーリングすることで生産性を向上させることはできません。 それがあなたを遅らせる時だけが重要であり、実際にあなたが変更するコードで起こります。 技術債務 彼らはあなたの影響を倍増させる場所にあなたの再現努力を集中する:低品質が頻繁な変化に遭遇するホットスポット。 他のすべては エンジニアリングの素晴らしさに身を隠す。 procrastination 安定した醜いコードを安らかに休ませてください。 あなたの人間の時間は、存在しない問題に浪費するには貴重すぎる。 https://hackernoon.com/code-smell-06-trying-to-be-a-clever-programmer?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-iv-7sc3w8n?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xxx?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xii?embedable=true 詳細情報↓↓ https://www.youtube.com/v/F5WkftHqexQ?embedable=true ディスカレーター Code Smells Are Mine(コードの匂いは私のもの) . 意見 クレジット↓ 写真 by は ヴィクトル・ケリー Unsplashについて 
 
 最適化の第一のルールは「やらないで」第二のルールは「まだやらないで」です。 最適化の第一のルールは「やらないで」第二のルールは「まだやらないで」です。 マイケル・A・ジャクソン https://hackernoon.com/400-thought-provoking-software-engineering-quotes?embedable=true この記事は CodeSmell シリーズの一部です。 https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-i-xqz3evd?embedable=true

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - REFACTORING.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in REFACTORING

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Clean Code

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Debugging

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Github

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Machine Learning

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Quality Assurance

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Code Smell 318 - Wasting Time Refactoring Dirty Code(コードの臭い318)

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