程式碼異味重構與軟體度量改善軟體品質

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程式碼異味重構是提升軟體品質的關鍵步驟，Extract Class 和 Extract Method 是兩種常用的重構方法，它們分別用於將過於龐大的類別拆分和簡化過長的方法。軟體度量指標，例如程式碼行數、迴圈複雜度等，可以客觀評估重構的效果。然而，單純依賴軟體度量指標並不足以全面評估軟體品質，還需要考量程式碼異味的型別和嚴重程度。

重構方法

為了減輕程式碼異味的影響，重構是一種重要的方法。根據研究，Extract Class 重構是最常用的方法，緊接著是 Extract Method 重構。

  • Extract Class：從一個大類別中抽取出一個新的類別，將相關的資料和方法分離出來，以提高模組化和可維護性。
  • Extract Method：將長方法中的某部分邏輯抽取出來，形成一個新的方法，以提高可讀性和可重用性。

軟體度量

軟體度量是評估軟體品質的指標，包括複雜度、可維護性、可靠性等。研究發現，不同的程式碼異味和重構方法會對軟體度量產生不同的影響。例如，減少長方法可以提高可讀性和可維護性，而抽取類別可以降低複雜度並提高模組化。

內容解密：

上述研究強調了識別和重構程式碼異味的重要性，以提高軟體品質。透過瞭解不同程式碼異味的特點和對應的重構方法，開發者可以更有效地維護和擴充套件軟體系統。同時，軟體度量提供了一種客觀的評估軟體品質的方法，有助於開發者評估重構的效果並做出更好的設計決策。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[程式碼異味] --> B[重構]
    B --> C[軟體度量]
    C --> D[軟體品質]
    D --> E[維護與擴充套件]

此圖表展示了程式碼異味、重構、軟體度量和軟體品質之間的關係。透過重構可以減少程式碼異味，從而提高軟體度量，最終提升軟體品質和維護、擴充套件能力。

程式碼異味優先順序排序：維護問題的關鍵指標

在軟體開發中，程式碼異味（Code Smells）是指那些不符合最佳實踐、可能導致維護困難或效率低下的程式碼結構或設計。優先順序排序這些程式碼異味對於確定潛在的維護問題至關重要。研究人員 Fontana 等人（2015）提出了一種根據度量指標的方法來優先順序排序程式碼異味，旨在找出最關鍵的維護問題。

根據度量指標的優先順序排序方法

這種方法利用了一套基本的軟體度量指標來評估程式碼異味的嚴重程度。透過計算這些指標，可以得出一個優先順序索引，幫助開發人員快速識別出最需要關注的程式碼異味。這種方法簡單易行，但其有效性取決於所選用的度量指標的相關性和準確性。

程式碼異味優先順序排序的重要性

Vidal 等人（2016）進一步強調了程式碼異味優先順序排序的重要性。透過對程式碼異味進行排序，開發人員可以更有效地分配資源和時間，專注於解決最嚴重的問題。這不僅可以提高軟體的維護效率，也可以降低未來的維護成本。

內容解密：

# 定義一個簡單的程式碼異味優先順序排序函式
def prioritize_code_smells(code_smells, metrics):
    # 初始化優先順序索引
    priority_index = {}
    
    # 遍歷每個程式碼異味
    for smell in code_smells:
        # 計算程式碼異味的嚴重程度
        severity = calculate_severity(smell, metrics)
        
        # 更新優先順序索引
        priority_index[smell] = severity
    
    # 對優先順序索引進行排序
    sorted_index = sorted(priority_index.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    return sorted_index

# 定義一個簡單的嚴重程度計算函式
def calculate_severity(smell, metrics):
    # 根據度量指標計算嚴重程度
    severity = 0
    for metric in metrics:
        severity += metric.calculate(smell)
    
    return severity

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[定義程式碼異味列表]
    B --> C[計算每個程式碼異味的嚴重程度]
    C --> D[更新優先順序索引]
    D --> E[對優先順序索引進行排序]
    E --> F[輸出排序結果]

此圖表描述了程式碼異味優先順序排序的流程，從定義程式碼異味列表開始，到計算嚴重程度、更新優先順序索引、排序和輸出結果。這個過程幫助開發人員快速找出最需要關注的程式碼異味，從而提高軟體的維護效率。

程式碼異味優先排序

在軟體開發中，程式碼異味（Code Smells）是指那些不符合最佳實踐的程式碼結構或設計，可能會導致軟體維護、擴充套件和理解上的困難。優先排序這些程式碼異味對於有效的軟體維護和重構至關重要。

半自動化優先排序方法

玄貓提出了一種半自動化的方法，結合了多個因素來對程式碼異味進行優先排序。這些因素包括：

  1. 過去修改歷史：分析程式碼模組過去的修改頻率和型別，可以幫助判斷哪些部分更容易出現問題。
  2. 程式碼相關性：評估程式碼模組之間的相關性和耦合度，從而確定哪些模組的修改可能會對系統產生更大的影響。
  3. 可修改性場景：考慮系統的可修改性，包括對於未來需求變化的適應能力和維護成本。

軟體度量指標組合

使用軟體度量指標（如行數、 McCabe 迴圈複雜度等）可以提供客觀的評估依據，但僅靠這些指標可能不足以全面評估程式碼異味的優先順序。因此，需要結合專家知識和實際經驗來進行更為準確的評估。

現有研究的侷限性

一些研究提出了根據設計品質的程式碼異味優先排序方法，但往往忽略了程式碼異味的相關性和專家意見。例如，Guggulothu 和 Moiz 在 2019 年的一項研究中提出了根據軟體度量指標的組合方法，但這種方法可能忽略了專家知識在程式碼異味優先排序中的重要性。

內容解密：

上述方法和研究結果表明，程式碼異味優先排序是一個複雜的問題，需要考慮多個因素和視角。透過結合半自動化方法、軟體度量指標和專家知識，可以更有效地對程式碼異味進行優先排序和處理。

  flowchart TD
    A[程式碼分析] --> B[過去修改歷史]
    A --> C[程式碼相關性]
    A --> D[可修改性場景]
    B --> E[優先順序評估]
    C --> E
    D --> E
    E --> F[程式碼異味優先排序]

圖表翻譯：

此圖表描述了程式碼異味優先排序的流程。首先，進行程式碼分析，然後考慮過去修改歷史、程式碼相關性和可修改性場景等因素。這些因素被用來評估優先順序，最終得出程式碼異味的優先排序結果。這個流程強調了對多個因素的考慮和綜合評估，以達到有效的程式碼異味優先排序。

程式碼異味優先順序排序軟體

軟體開發過程中，程式碼異味的存在會對軟體系統的品質和維護工作產生不良影響。為了有效地識別和優先順序排序程式碼異味，提出了一種綜合的方法。這種方法包括多個階段，分別是程式碼異味檢測、程式碼異味優先順序排序和軟體系統評估。

程式碼異味檢測

程式碼異味檢測是識別軟體系統中存在的程式碼異味的第一步。這個階段的目的是使用有效的方法和工具來檢測出軟體系統中的程式碼異味。程式碼異味是指軟體系統中存在的不良設計或實作，會對軟體系統的品質和維護工作產生不良影響。

程式碼異味優先順序排序

程式碼異味優先順序排序是根據程式碼異味的嚴重程度和對軟體系統的影響程度進行排序。這個階段的目的是確定哪些程式碼異味需要優先處理，以便有效地改善軟體系統的品質和維護工作。優先順序排序可以根據多個因素進行，包括程式碼異味的嚴重程度、對軟體系統的影響程度和維護工作的難度等。

軟體系統評估

軟體系統評估是對軟體系統的品質和維護工作進行評估的最後一步。這個階段的目的是評估軟體系統的品質和維護工作，確定哪些方面需要改善。軟體系統評估可以根據多個指標進行，包括軟體系統的可靠性、可維護性和可擴充套件性等。

程式碼異味優先順序排序方法

程式碼異味優先順序排序方法是根據程式碼異味的嚴重程度和對軟體系統的影響程度進行排序。這種方法可以根據多個因素進行，包括程式碼異味的嚴重程度、對軟體系統的影響程度和維護工作的難度等。以下是幾種程式碼異味優先順序排序方法：

  • 根據程式碼異味的嚴重程度進行排序：這種方法是根據程式碼異味的嚴重程度進行排序的。程式碼異味的嚴重程度可以根據多個因素進行評估，包括程式碼異味的型別、對軟體系統的影響程度和維護工作的難度等。
  • 根據對軟體系統的影響程度進行排序：這種方法是根據程式碼異味對軟體系統的影響程度進行排序的。程式碼異味對軟體系統的影響程度可以根據多個因素進行評估，包括軟體系統的可靠性、可維護性和可擴充套件性等。
  • 根據維護工作的難度進行排序：這種方法是根據維護工作的難度進行排序的。維護工作的難度可以根據多個因素進行評估，包括程式碼異味的型別、對軟體系統的影響程度和維護工作的複雜性等。

內容解密：

程式碼異味優先順序排序軟體是一種綜合的方法，包括多個階段，分別是程式碼異味檢測、程式碼異味優先順序排序和軟體系統評估。這種方法可以根據多個因素進行，包括程式碼異味的嚴重程度、對軟體系統的影響程度和維護工作的難度等。透過使用這種方法，軟體開發人員可以有效地改善軟體系統的品質和維護工作，減少維護工作的難度和成本。

# 程式碼異味優先順序排序軟體
class CodeSmellPrioritizer:
    def __init__(self, code_smells):
        self.code_smells = code_smells

    def prioritize(self):
        # 根據程式碼異味的嚴重程度進行排序
        self.code_smells.sort(key=lambda x: x.severity)

        # 根據對軟體系統的影響程度進行排序
        self.code_smells.sort(key=lambda x: x.impact)

        # 根據維護工作的難度進行排序
        self.code_smells.sort(key=lambda x: x.maintenance_difficulty)

        return self.code_smells

# 程式碼異味類
class CodeSmell:
    def __init__(self, name, severity, impact, maintenance_difficulty):
        self.name = name
        self.severity = severity
        self.impact = impact
        self.maintenance_difficulty = maintenance_difficulty

# 建立程式碼異味例項
code_smell1 = CodeSmell("程式碼異味1", 5, 3, 2)
code_smell2 = CodeSmell("程式碼異味2", 3, 5, 1)
code_smell3 = CodeSmell("程式碼異味3", 2, 2, 3)

# 建立程式碼異味優先順序排序器
prioritizer = CodeSmellPrioritizer([code_smell1, code_smell2, code_smell3])

# 執行優先順序排序
prioritized_code_smells = prioritizer.prioritize()

# 列印優先順序排序結果
for code_smell in prioritized_code_smells:
    print(code_smell.name, code_smell.severity, code_smell.impact, code_smell.maintenance_difficulty)

圖表翻譯：

此圖示程式碼異味優先順序排序軟體的流程，包括程式碼異味檢測、程式碼異味優先順序排序和軟體系統評估。程式碼異味檢測是識別軟體系統中存在的程式碼異味的第一步。程式碼異味優先順序排序是根據程式碼異味的嚴重程度和對軟體系統的影響程度進行排序。軟體系統評估是對軟體系統的品質和維護工作進行評估的最後一步。

  flowchart TD
    A[程式碼異味檢測] --> B[程式碼異味優先順序排序]
    B --> C[軟體系統評估]
    C --> D[優先順序排序結果]

圖表翻譯：

此圖示程式碼異味優先順序排序軟體的優先順序排序流程，包括根據程式碼異味的嚴重程度、對軟體系統的影響程度和維護工作的難度進行排序。

  flowchart TD
    A[根據程式碼異味的嚴重程度進行排序] --> B[根據對軟體系統的影響程度進行排序]
    B --> C[根據維護工作的難度進行排序]
    C --> D[優先順序排序結果]

程式碼異味優先順序排序方法

在軟體開發中，程式碼異味是一個常見的問題，它會影響軟體的維護性和擴充套件性。因此，需要有一種有效的方法來優先順序排序程式碼異味，以便開發人員可以更好地分配資源和時間。

根據軟體架構藍圖的程式碼異味優先順序排序方法

這種方法是根據軟體架構藍圖來優先順序排序程式碼異味的。軟體架構藍圖是一種圖形化的表示軟體架構的方法，它可以清晰地展示軟體的各個模組和其之間的關係。

步驟一：收集軟體架構藍圖

首先，需要收集軟體架構藍圖，這可以透過軟體開發人員的專業知識和經驗來完成。

步驟二：識別使用模式

接下來，需要識別使用模式，這是指在軟體系統中，哪些類別和方法之間存在著密切的關係。使用模式可以透過分析軟體的原始碼和檔案來完成。

步驟三：計算耦合度

然後，需要計算耦合度，這是指類別和方法之間的依賴關係。耦合度可以透過分析使用模式和軟體架構藍圖來完成。

步驟四：優先順序排序

最後，需要優先順序排序程式碼異味，這可以透過分析耦合度和使用模式來完成。

Feature Envy 程式碼異味

Feature Envy 是一種常見的程式碼異味，它是指在軟體系統中，某些類別和方法之間存在著密切的關係，但這些關係並不合理。Feature Envy 可以透過分析使用模式和耦合度來檢測。

步驟一：識別使用模式

首先，需要識別使用模式，這是指在軟體系統中，哪些類別和方法之間存在著密切的關係。

步驟二：計算耦合度

接下來，需要計算耦合度，這是指類別和方法之間的依賴關係。

步驟三：檢測 Feature Envy

然後，需要檢測 Feature Envy，這可以透過分析使用模式和耦合度來完成。

圖表翻譯：

這個圖表展示了根據軟體架構藍圖的程式碼異味優先順序排序方法的步驟。首先，需要收集軟體架構藍圖，然後識別使用模式，接下來計算耦合度，最後優先順序排序程式碼異味和檢測 Feature Envy。

# 程式碼異味優先順序排序
def code_smell_prioritization(software_architecture):
    # 收集軟體架構藍圖
    blueprint = software_architecture.get_blueprint()
    
    # 識別使用模式
    usage_patterns = identify_usage_patterns(blueprint)
    
    # 計算耦合度
    coupling_degree = calculate_coupling_degree(usage_patterns)
    
    # 優先順序排序
    prioritized_code_smells = prioritize_code_smells(coupling_degree)
    
    return prioritized_code_smells

# Feature Envy 檢測
def detect_feature_envy(usage_patterns, coupling_degree):
    # 檢測 Feature Envy
    feature_envy = detect_feature_envy_pattern(usage_patterns, coupling_degree)
    
    return feature_envy

內容解密：

這個程式碼展示了根據軟體架構藍圖的程式碼異味優先順序排序方法的實作。首先，需要收集軟體架構藍圖，然後識別使用模式，接下來計算耦合度，最後優先順序排序程式碼異味和檢測 Feature Envy。這個程式碼使用了 Python 語言和 Mermaid 圖表來展示程式碼異味優先順序排序方法的步驟。

類別與屬性之間的關係

在物件導向程式設計中，類別（Class）和屬性（Attribute）是兩個基本的概念。類別是對一組具有相同屬性和方法的物件的抽象，屬性則是類別中用來描述物件的特徵。

屬性與類別之間的關係

假設我們有一個類別 C，它具有多個屬性 M，每個屬性 M 都有自己的特徵和行為。這些屬性可以被視為類別 C 的成員變數，每個成員變數都有自己的名稱和資料型態。

class C:
    def __init__(self):
        self.M = []  # 初始化屬性 M 為一個空列表

    def add_M(self, m):
        self.M.append(m)  # 將屬性 m 加入列表 M 中

屬性之間的關係

在類別 C 中，屬性 M 可以之間具有某種關係。例如，屬性 M 可以是其他屬性的集合，或者是其他屬性的衍生。

class C:
    def __init__(self):
        self.M = []  # 初始化屬性 M 為一個空列表
        self.j = 0  # 初始化屬性 j 為 0

    def add_M(self, m):
        self.M.append(m)  # 將屬性 m 加入列表 M 中
        self.j += 1  # 將屬性 j 加 1

屬性與類別之間的對映

在某些情況下，屬性 M 可以被視為類別 C 的成員變數的集合。這種情況下，屬性 M 和類別 C 之間存在著一種對映關係。

class C:
    def __init__(self):
        self.M = {}  # 初始化屬性 M 為一個空字典

    def add_M(self, m, j):
        self.M[j] = m  # 將屬性 m 加入字典 M 中，key 為 j
內容解密：

以上程式碼示範瞭如何在 Python 中定義一個類別 C，並在類別中定義屬性 M 和 j。屬性 M 可以被視為類別 C 的成員變數的集合，屬性 j 可以被視為類別 C 的成員變數。程式碼也示範瞭如何在類別中定義方法 add_M，用於將屬性 m 加入列表 M 中，或者將屬性 m 加入字典 M 中。

圖表翻譯：

以下是程式碼的 Mermaid 圖表：

  classDiagram
    class C {
        - M: list
        - j: int
        + add_M(m: any, j: int)
    }
    C ..> M : 屬性 M
    C ..> j : 屬性 j

圖表顯示了類別 C 的屬性 M 和 j，以及方法 add_M。屬性 M 和 j 被視為類別 C 的成員變數，方法 add_M 用於將屬性 m 加入列表 M 中，或者將屬性 m 加入字典 M 中。

瞭解程式碼異味：GOD Class 和 Feature Envy

在軟體開發中，程式碼異味（Code Smell）是指那些不符合最佳實踐的程式碼結構或設計模式，可能會導致維護、擴充或理解程式碼的困難。其中，GOD Class 和 Feature Envy 是兩種常見的程式碼異味。

GOD Class

GOD Class 是一種程式碼異味，指的是一個類別過度集中了軟體的功能，導致該類別變得非常龐大和複雜。這種類別通常會使用許多外部成員變數，且其使用模式根據耦合的程度也很高。為了檢測 GOD Class，研究人員提出了一種方法，結合了三個標準：

  1. 使用模式根據耦合：計算一個類別的耦合程度，根據其使用模式。
  2. 類別大小：使用 KLOC（千行程式碼）指標來衡量類別的大小。
  3. 外部成員變數的使用程度：評估一個類別使用外部成員變數的程度。

耦合度的計算公式如下：

[ \text{耦合度}_i = \frac{\text{Ref Inter}_i}{\text{Ref Total}_i} ]

其中，(\text{Ref Inter}_i) 是類別 (i) 的內部參照數，(\text{Ref Total}_i) 是類別 (i) 的總參照數。

Feature Envy

Feature Envy 是另一種程式碼異味，指的是一個方法過度依賴另一個類別的資料或行為，導致方法的邏輯散佈在多個類別中。為了檢測 Feature Envy，研究人員提出了一種方法，包括以下步驟：

  1. 計算方法之間的屬性得分：評估方法之間的屬性使用情況。
  2. 將系統分成群組：根據計算出的屬性得分，使用層次聚類演算法（Hierarchical Agglomerative Clustering）將方法分成不同的群組。
  3. 分析群組以尋找重構機會：檢查每個群組以確定是否存在方法重構的機會，特別是針對 Feature Envy 的跡象。

類別間參考關係分析

在軟體開發中，類別間的參考關係是理解系統架構和設計的重要方面。為了描述這種關係，我們引入了兩個重要的概念：Ref Inter 和 Ref Total。

類別參考關係的描述

  • Ref Inter i 表示所有不屬於第 i 個類別的類別成員變數的名稱集合。這個概念幫助我們瞭解第 i 個類別如何與其他類別進行互動。
  • Ref Total i 則代表第 i 個類別所做的參考總數，反映了第 i 個類別的使用模式集合的基數。

類別間外部成員變數的使用程度

外部成員變數的使用程度可以透過以下公式計算：

Foreign Extent i = Σ (Usage j) / N

其中：

  • Usage j 表示第 j 個類別的成員變數被第 i 個類別使用的數量。
  • N 是類別的總數。

這個公式對於每個類別 j（從1到 N）計算其成員變數被第 i 個類別使用的數量，並將這些數量加總後除以類別總數 N，從而得出第 i 個類別對外部成員變數的使用程度。

實際應用和分析

在實際應用中，這些概念和公式可以幫助開發人員和設計師更好地理解系統中的類別間關係，從而最佳化系統的設計和結構。例如，透過分析 Ref Inter 和 Ref Total，開發人員可以找出系統中哪些類別之間的耦合度最高，從而有針對性地進行重構和最佳化。

此外，外部成員變數的使用程度可以指導開發人員合理設計類別間的互動，減少不必要的耦合，提高系統的可維護性和可擴充套件性。

程式碼氣味與神經網路

在軟體開發中，程式碼氣味（Code Smell）是一種常見的問題，指的是程式碼中存在的結構或設計上的缺陷，可能會導致維護、擴充套件或理解程式碼的困難。這篇文章將介紹兩種常見的程式碼氣味：神類（God Class）和長方法（Long Method）。

神類（God Class）

神類是一種程式碼氣味，指的是一個類別過度龐大，包含太多的成員變數和方法，導致維護和理解的困難。為了檢測神類，提出了以下幾個標準：

  • 成員變數使用率：計算類別中成員變數的使用率。
  • 方法數量：計算類別中方法的數量。
  • 類別的複雜度：計算類別的複雜度，包括成員變數和方法的數量。

以下是計算成員變數使用率的程式碼：

def calculate_usage_factor(class_name):
    # 取得類別中成員變數的數量
    member_variables = get_member_variables(class_name)
    
    # 取得類別中方法的數量
    methods = get_methods(class_name)
    
    # 計算成員變數使用率
    usage_factor = len(member_variables) / len(methods)
    
    return usage_factor

長方法（Long Method）

長方法是一種程式碼氣味，指的是一個方法過度龐大，包含太多的程式碼，導致維護和理解的困難。為了檢測長方法，提出了以下幾個標準：

  • McCabe 迴圈複雜度（Cyclomatic Complexity）：計算方法的迴圈複雜度。
  • 函式相關性（Functional Relatedness）：計算方法中不同陳述式的相關性。
  • 方法的大小：計算方法的大小，包括程式碼行數。

以下是計算函式相關性的程式碼：

def calculate_functional_relatedness(method_name):
    # 取得方法中陳述式的數量
    statements = get_statements(method_name)
    
    # 取得方法中陳述式的使用模式
    usage_patterns = get_usage_patterns(method_name)
    
    # 計算函式相關性
    functional_relatedness = len(usage_patterns) / len(statements)
    
    return functional_relatedness

結合神經網路

為了進一步提高程式碼氣味檢測的準確性，提出了結合神經網路的方法。神經網路可以學習程式碼的模式和結構，從而更好地檢測程式碼氣味。

以下是使用神經網路檢測程式碼氣味的程式碼：

import torch
import torch.nn as nn

class CodeSmellDetector(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CodeSmellDetector, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(128, 64)  # input layer (128) -> hidden layer (64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 32)  # hidden layer (64) -> hidden layer (32)
        self.fc3 = nn.Linear(32, 2)  # hidden layer (32) -> output layer (2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))  # activation function for hidden layer
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 初始化神經網路
detector = CodeSmellDetector()

# 輸入程式碼特徵
input_features = torch.randn(1, 128)

# 執行神經網路
output = detector(input_features)

# 輸出程式碼氣味檢測結果
print(output)

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的神經網路結構圖：

  graph LR
    A[輸入層] --> B[隱藏層]
    B --> C[輸出層]
    C --> D[程式碼氣味檢測結果]

這個圖表展示了神經網路的結構，包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收程式碼特徵，隱藏層處理特徵，輸出層輸出程式碼氣味檢測結果。

深度學習模型中的語義相關性計算方法

在深度學習模型中，語義相關性是指兩個詞彙或短語之間的意義相似度。計算語義相關性的方法有很多種，其中一個常用的方法是根據詞彙的語義相關性計算。

從技術架構視角來看，程式碼異味檢測與重構是提升軟體品質的關鍵環節。本文討論了多種程式碼異味，如 God Class、Feature Envy、Long Method 等，並分析了根據度量指標、修改歷史、程式碼相關性等多種優先排序方法，甚至探討了結合軟體架構藍圖和神經網路的進階方案。分析顯示，單純依靠軟體度量指標並不足以全面評估程式碼異味的優先順序，需結合專家知識、修改歷史和程式碼關聯性等多維度資訊進行綜合判斷。此外，利用神經網路學習程式碼模式和結構，可望提升程式碼異味檢測的準確性，但模型訓練資料的品質和代表性將是未來研究的關鍵挑戰。玄貓認為，軟體開發團隊應重視程式碼異味管理，並根據專案實際情況選擇合適的檢測和重構策略，才能有效提升軟體系統的可維護性和可擴充套件性。持續整合程式碼異味檢測工具，並結合程式碼審查機制，將有助於及早發現和解決程式碼異味問題，降低後續維護成本。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。