隨記

RefactorFirst AI 導入指引

導入效應

效應 說明
AI驅動技術債偵測 使用 LLM 分析程式碼，找出 Technical Debt 和 Code Smell
優先級排序 AI 自動排序哪些 Code Smell 應該先處理
人機協作模式 AI 偵測 → 人類審核 → 安全重構
量化改善 追蹤 Tech Debt 隨時間的變化趨勢
PR 建議 在 PR 中自動建議重構方案

1. 工具概述

RefactorFirst 是一個結合 AI 與靜態分析的工具，主要功能：

  1. 分析 Git 歷史：找出變更頻繁的檔案（High Churn）
  2. 計算 Coupling：找出高度耦合的檔案
  3. AI 優先級排序：使用 LLM 決定哪些問題最值得先修
  4. 產生報告：HTML / JSON 格式的 Tech Debt 報告

2. 安裝

2.1 Maven Plugin

<plugin>
    <groupId>com.github.kجزZA</groupId>
    <artifactId>refactor-first-maven-plugin</artifactId>
    <version>0.4.0</version>
</plugin>

2.2 Gradle Plugin

plugins {
    id 'com.github.kجزZA.refactor-first' version '0.4.0'
}

3. 執行分析

# Maven
mvn refactor-first:analyze

# Gradle
./gradlew refactorFirst

4. AI 整合模式

4.1 使用 Claude / GPT 分析

# 1. 產生分析報告
mvn refactor-first:analyze -DoutputFormat=json > tech-debt.json

# 2. 將報告餵給 LLM
cat tech-debt.json | claude "分析這些 Code Smell，給出重構建議和優先級"

4.2 自動化流程

RefactorFirst 分析
    ↓
JSON 報告
    ↓
LLM (Claude/GPT) 分析
    ↓
重構建議 + 優先級
    ↓
人類審核
    ↓
OpenRewrite / 手動重構

5. 產出報告範例

{
  "highChurnFiles": [
    {
      "file": "src/main/java/com/example/OrderService.java",
      "churnScore": 85,
      "codeSmells": [
        {
          "type": "God Class",
          "severity": "High",
          "linesOfCode": 1200,
          "methodCount": 45
        },
        {
          "type": "Feature Envy",
          "severity": "Medium",
          "method": "calculateShippingCost()"
        }
      ]
    }
  ],
  "highCoupling": [
    {
      "file": "OrderService.java",
      "coupledWith": ["PaymentService.java", "InventoryService.java"],
      "couplingScore": 92
    }
  ]
}

6. 與其他工具搭配

RefactorFirst (找問題)
    ↓
Semgrep (確認問題模式)
    ↓
SonarQube (量化問題)
    ↓
OpenRewrite (自動修復)

7. CI 整合

- stage: TechDebtAnalysis
  jobs:
    - job: RefactorFirst
      steps:
        - task: Maven@4
          inputs:
            goals: 'refactor-first:analyze'
            options: '-DoutputFormat=json'
        - script: |
            # 使用 AI 分析報告
            cat target/refactor-first-report.json | \
            claude "Analyze the tech debt and suggest prioritized refactoring steps"
          displayName: 'AI Tech Debt Analysis'

8. Best Practices

  • 定期執行（例如每月一次），追蹤 Tech Debt 趨勢
  • 將 AI 建議與團隊 Architecture Review 結合
  • 優先處理 High Churn + High Coupling 的檔案
  • 結合 Git blame 歷史了解哪些檔案最常被修改

9. 參考資源