Технический долг в жизненном цикле разработки ПО: запахи кода

Данная статья посвящена обзору наиболее популярных запахов кода, одного из компонентов технического долга, а также методов и инструментов их поиска. В статье проводится сравнительный анализ результатов работы таких инструментов как DesigniteJava, PMD, SonarQube. Инструменты были применены к набору проектов с открытым исходным кодом для вычисления точности обнаружения и согласованности выбранных инструментов. Показаны сильные и слабые стороны подхода, основанного на подсчете метрик кода и отсечения по пороговым значениям, который используется в инструментах. Ручная разметка результатов работы показала низкий процент истинных срабатываний (10% для божественного класса и 20% для сложного метода). Проведён обзор работ, предлагающих усовершенствование стандартного подхода и альтернативные, не использующие метрики. Для оценки потенциала альтернативных подходов разработан прототип обнаружения длинных методов с системой фильтрации ложноположительных срабатываний, использующие методы машинного обучения.