‫مبانی کیفیت کد برای پایگاه‌های کد تولید شده توسط هوش مصنوعی

این مقاله به بررسی تکنیک‌هایی برای افزایش کیفیت کد تولید شده توسط دستیاران کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد. این تکنیک‌ها به سه دسته کلی تقسیم می‌شوند: قوانین (تعریف استانداردهای کیفیت کد)، بررسی‌ها (حلقه‌های بازخورد برای تأیید خروجی تولید شده) و بلاک‌ها (بررسی‌های سختگیرانه برای اطمینان از عدم دور زدن قوانین و بررسی‌ها). نویسنده مثال‌های واقعی از پروژه متن‌باز خود، living-architecture، را به اشتراک می‌گذارد. قوانین شامل تنظیمات Lint برای جلوگیری از استفاده از `any` و `as` type assertions، محدود کردن پیچیدگی کد، عمق تورفتگی و اندازه فایل. این محدودیت‌ها باعث می‌شوند هوش مصنوعی برای ایجاد کد ماژولارتر فکر کند. همچنین، قوانین Lint برای ممنوعیت نام‌گذاری‌های عمومی مانند `helper` و `utils` استفاده می‌شوند تا هوش مصنوعی را مجبور به انتخاب نام‌های دقیق‌تر کنند. در نهایت، تنظیم پوشش تست به 100% در تنظیمات Vitest نیز توصیه می‌شود. هدف کلی این است که با اعمال این تکنیک‌ها، کیفیت کد تولید شده توسط هوش مصنوعی را بهبود بخشید.