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Adair品科技|阿里云云效智能化代码平台的探索与实践

近日 ， 在2020阿里巴巴研发效能峰会''架构设计与代码智能专场''中阿里巴巴高级技术专家张玉明（玄坛）发表了题为《阿里巴巴智能化代码平台的探索与实践》的主题演讲 ， 详细介绍了阿里巴巴打造智能化代码管理平台的起因、技术难点和解决思路以及应用案例 ， 并发布云效智能研发助手''云豆'' 。
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人工智能赋能开发者解决软件研发问题
作为一名开发者 ， 在日常工作中会遇到哪些问题？主要有以下四点：
需求不明确或需求经常变动；
缺陷难发现：在开发的代码中经常隐藏难以发现的BUG；
编码效率低：编码效率不够高 ， 没办法合理安排编码时间；
【Adair品科技|阿里云云效智能化代码平台的探索与实践】线上问题难定位 。
有没有解决以上问题的灵丹妙药呢？云效团队给出的解法是''工具+数据+智能'' 。 其实我们每天在使用的云效代码管理平台、钉钉等都是非常好用的工具 。 在这些工具基础之上 ， 结合大数据、智能化手段是否可以在代码编写提效、代码质量、安全提升方面做一些探索呢？
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在阿里巴巴集团内部的代码管理平台上每天都会产生大量代码数据 ， 我们将其中公开的代码离线存储到代码仓库中去构建代码数仓 。 基于代码数仓可以构建代码图谱 ， 比如我们会以代码、用户、代码库这些维度进行抽象 ， 将其转化为实体 ， 并通过对这些实体关系的标签化 ， 从而构建代码画像、用户画像、代码库画像 。 进而为上层的智能化服务提供有力的数据支撑 。 同时我们以代码为中心 ， 去拉通研发数据、协作数据、应用运行数据 ， 去构建研发图谱 ， 围绕整个研发生命周期去提供数据方面的支撑 。
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那么有了这些数据 ， 我们可以做什么事情？
基于评论数据 ， 结合智能化手段 ， 可以做到需求分析自动化 ， 比如可以基于前台用户咨询的问题 ， 结合智能化手段来帮助产品经理明确用户诉求 ， 提炼产品文档 。
基于代码数据 ， 可以实现代码分析自动化 ， 如可以应用到代码缺陷检测和代码自动编写等领域中 。
基于用户的操作数据 ， 可以做到软件测试自动化 ， 如现在很火爆的UI测试、Mock测试等 。
基于日志数据 ， 可以实现故障诊断自动化 ， 如日志自动打点、日志智能分析以及服务智能降级等 。
云效推智能研发助手''云豆''代码评审更智能
接下来看一下我们是如何在云效代码管理平台（Codeup）中将代码智能化能力进行落地的 。 首先来看代码评审 。
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传统的代码评审分为三个阶段：新建评审、评审中、评审结束 。 在这三个阶段中 ， 用户都会产生哪些行为呢？在新建评审阶段 ， 首先需要选定某个分支 ， 然后选择评审人 ， 最后需要填写评审描述 ， 通过这三步操作就新建了一个评审任务 。 在评审中 ， 评审者首先要查看评审文件 ， 然后提出问题 ， 最后由开发者解决问题 。 如果评审通过 ， 并完成合并代码 ， 则评审结束 。
在上述过程中存在哪些痛点呢？在选择评审人环节 ， 开发者经常不知道应该选择谁作为这段代码的评审者；在评审环节 ， 评审者写不清评审描述；变更文件过多 ， 无法有效评审；在评审结束环节 ， 经常需要人工去解决代码冲突这类问题 。
其实有''痛点''就有''机会点'' ， 针对这些在代码评审过程中的痛点 ， 我们还可以做什么呢？比如 ， 是否可以智能推荐评审人？智能生成评审描述？是否可以对改动过多的''大评审''进行自动化拆解？在出现代码冲突时 ， 是否可以进行智能化修复？


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