#quality_gates — Public Fediverse posts

CodeClone 2.0: структурное ревью Python-кода для CI, IDE и AI-агентов

Когда я начинал CodeClone, это был довольно понятный инструмент: найти структурные клоны в Python-коде и не дать им незаметно расползаться по проекту. Сейчас вышел CodeClone 2.0.0, и это уже другой продукт. Не “ещё один линтер”, не попытка заменить Ruff, mypy, pytest, Bandit или Semgrep, а отдельный слой ревью: он смотрит на структуру Python-кода, отделяет старый технический долг от новых регрессий, связывает находки с покрытием тестами и дает одну и ту же картину в CLI, HTML-отчете, GitHub Actions, VS Code, Claude Desktop, Codex и через MCP. Эта статья не про список флагов CLI. Про флаги есть документация. Здесь я хочу рассказать, во что CodeClone вырос как продукт и зачем вообще нужен такой класс инструмента сейчас, когда разработка всё заметнее смещается в сторону AI-агентов.

https://habr.com/ru/articles/1031124/

#python #code_review #code_review_ai #quality_gates #ai_agents #static_analysis #test_coverage

CodeClone 2.0: структурное ревью Python-кода для CI, IDE и AI-агентов

Когда я начинал CodeClone, это был довольно понятный инструмент: найти структурные клоны в Python-коде и не дать им незаметно расползаться по проекту. Сейчас вышел CodeClone 2.0.0, и это уже другой продукт. Не “ещё один линтер”, не попытка заменить Ruff, mypy, pytest, Bandit или Semgrep, а отдельный слой ревью: он смотрит на структуру Python-кода, отделяет старый технический долг от новых регрессий, связывает находки с покрытием тестами и дает одну и ту же картину в CLI, HTML-отчете, GitHub Actions, VS Code, Claude Desktop, Codex и через MCP. Эта статья не про список флагов CLI. Про флаги есть документация. Здесь я хочу рассказать, во что CodeClone вырос как продукт и зачем вообще нужен такой класс инструмента сейчас, когда разработка всё заметнее смещается в сторону AI-агентов.

https://habr.com/ru/articles/1031124/

#python #code_review #code_review_ai #quality_gates #ai_agents #static_analysis #test_coverage

CodeClone 2.0: структурное ревью Python-кода для CI, IDE и AI-агентов

Когда я начинал CodeClone, это был довольно понятный инструмент: найти структурные клоны в Python-коде и не дать им незаметно расползаться по проекту. Сейчас вышел CodeClone 2.0.0, и это уже другой продукт. Не “ещё один линтер”, не попытка заменить Ruff, mypy, pytest, Bandit или Semgrep, а отдельный слой ревью: он смотрит на структуру Python-кода, отделяет старый технический долг от новых регрессий, связывает находки с покрытием тестами и дает одну и ту же картину в CLI, HTML-отчете, GitHub Actions, VS Code, Claude Desktop, Codex и через MCP. Эта статья не про список флагов CLI. Про флаги есть документация. Здесь я хочу рассказать, во что CodeClone вырос как продукт и зачем вообще нужен такой класс инструмента сейчас, когда разработка всё заметнее смещается в сторону AI-агентов.

https://habr.com/ru/articles/1031124/

#python #code_review #code_review_ai #quality_gates #ai_agents #static_analysis #test_coverage

CodeClone 2.0: структурное ревью Python-кода для CI, IDE и AI-агентов

Когда я начинал CodeClone, это был довольно понятный инструмент: найти структурные клоны в Python-коде и не дать им незаметно расползаться по проекту. Сейчас вышел CodeClone 2.0.0, и это уже другой продукт. Не “ещё один линтер”, не попытка заменить Ruff, mypy, pytest, Bandit или Semgrep, а отдельный слой ревью: он смотрит на структуру Python-кода, отделяет старый технический долг от новых регрессий, связывает находки с покрытием тестами и дает одну и ту же картину в CLI, HTML-отчете, GitHub Actions, VS Code, Claude Desktop, Codex и через MCP. Эта статья не про список флагов CLI. Про флаги есть документация. Здесь я хочу рассказать, во что CodeClone вырос как продукт и зачем вообще нужен такой класс инструмента сейчас, когда разработка всё заметнее смещается в сторону AI-агентов.

https://habr.com/ru/articles/1031124/

#python #code_review #code_review_ai #quality_gates #ai_agents #static_analysis #test_coverage

Как мы написали UI-тесты для ИИ-агента внутри JetBrains IDE

Как проверить, что ИИ-агент в IDE работает, если на одинаковые запросы LLM отвечает по-разному? Ответы модели недетерминированы, а интерфейс и бизнес-логика вполне детерминированы, и их нужно тестировать отдельно. Мы делаем ИИ-агента, встраиваемого в JetBrains IDE. В статье расскажу, как мы выстроили UI-автоматизацию плагина так, чтобы тесты ловили регрессии в интерфейсе, бизнес-логике и при этом не «моргали» из-за нестабильности LLM. Тааак, падажжи

https://habr.com/ru/companies/veai/articles/1028756/

#veai #тестирование #ide #intellij_idea_plugin #плагин_ide #quality_gates #kotlin #intellij_platform #aiagent #ииагент

Как мы написали UI-тесты для ИИ-агента внутри JetBrains IDE

Как проверить, что ИИ-агент в IDE работает, если на одинаковые запросы LLM отвечает по-разному? Ответы модели недетерминированы, а интерфейс и бизнес-логика вполне детерминированы, и их нужно тестировать отдельно. Мы делаем ИИ-агента, встраиваемого в JetBrains IDE. В статье расскажу, как мы выстроили UI-автоматизацию плагина так, чтобы тесты ловили регрессии в интерфейсе, бизнес-логике и при этом не «моргали» из-за нестабильности LLM. Тааак, падажжи

https://habr.com/ru/companies/veai/articles/1028756/

#veai #тестирование #ide #intellij_idea_plugin #плагин_ide #quality_gates #kotlin #intellij_platform #aiagent #ииагент

Как мы написали UI-тесты для ИИ-агента внутри JetBrains IDE

Как проверить, что ИИ-агент в IDE работает, если на одинаковые запросы LLM отвечает по-разному? Ответы модели недетерминированы, а интерфейс и бизнес-логика вполне детерминированы, и их нужно тестировать отдельно. Мы делаем ИИ-агента, встраиваемого в JetBrains IDE. В статье расскажу, как мы выстроили UI-автоматизацию плагина так, чтобы тесты ловили регрессии в интерфейсе, бизнес-логике и при этом не «моргали» из-за нестабильности LLM. Тааак, падажжи

https://habr.com/ru/companies/veai/articles/1028756/

#veai #тестирование #ide #intellij_idea_plugin #плагин_ide #quality_gates #kotlin #intellij_platform #aiagent #ииагент

Как мы написали UI-тесты для ИИ-агента внутри JetBrains IDE

Как проверить, что ИИ-агент в IDE работает, если на одинаковые запросы LLM отвечает по-разному? Ответы модели недетерминированы, а интерфейс и бизнес-логика вполне детерминированы, и их нужно тестировать отдельно. Мы делаем ИИ-агента, встраиваемого в JetBrains IDE. В статье расскажу, как мы выстроили UI-автоматизацию плагина так, чтобы тесты ловили регрессии в интерфейсе, бизнес-логике и при этом не «моргали» из-за нестабильности LLM. Тааак, падажжи

https://habr.com/ru/companies/veai/articles/1028756/

#veai #тестирование #ide #intellij_idea_plugin #плагин_ide #quality_gates #kotlin #intellij_platform #aiagent #ииагент

Цена контекста в агентной разработке: почему bottleneck — не код, а внимание человека

Пока diff небольшой, в нас просыпается хранитель инженерной чистоты: мы спорим о нейминге, замечаем лишний пробел, обсуждаем, стоило ли выносить логику в helper , но когда правка разрастается до тысяч строк, строгость уступает другому подходу: CI зелёный, тесты прошли, код выглядит вроде неплохо - можно жать Approve . С coding-агентами проблема становится более системной. Пока задача небольшая и хорошо ограничена, результат ещё можно напрямую соотнести с исходным запросом, но при асинхронной и мультиагентной работе у каждого из агентов появляются собственные подзадачи, гипотезы и хвосты незавершённых решений. Поэтому, возвращаясь в процесс, человек проверяет уже не изолированные изменения, а заново восстанавливает состояние задачи - что именно было задумано, что уже проверено, какие инварианты теперь считаются действующими и где остался риск. И именно здесь ломается наивный human-in-the-loop , а большой diff - является лишь симптомом. Настоящее узкое место - стоимость повторного входа в контекст: формально человек остаётся в процессе, но фактически его роль всё чаще сводится к механическому одобрению, в свою очередь дефицитом становится не машинная производительность, а человеческое внимание. В прошлой статье о контекстной инженерии для coding-агентов я писал о памяти агента. Здесь - о том, какая память и какие механизмы контроля нужны уже человеку.

https://habr.com/ru/articles/1008344/

#мультиагентная_разработка #ИИагенты #agentic_AI #code_review #context_switching #humanintheloop #quality_gates #контекстная_инженерия #AIassisted_development

Detekt: как статический анализ помогает улучшить код автотестов

Есть такое мнение, что качество кода автотестов не так важно в сравнении с основной кодовой базой. Однако это тоже код, который приходится поддерживать с соответствующими накладными расходами. Если не следить за его качеством, то и тут могут возникать проблемы. И у каждой ошибки есть своя цена. Было бы здорово, если бы о них можно было узнать как можно быстрее и без привлечения лишних ресурсов. Это может касаться как простых ошибок, на которые не хочется тратить время специалистов, так и неочевидных ошибок, у которых иногда непросто определить причину. Меня зовут Николай, и я инженер в мобильной платформенной команде Яндекс Еды. В этой статье я расскажу, как мы повышаем качество кода автотестов Android-приложения. И в этом нам помогает статический анализ.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/779152/

#detekt #static_analysis #static_code_analysis #quality_gates #kotlin #android #kaspresso #marathon #allure #тестирование