Codice Sotto la Lente: Sfruttiamo i Commenti dei Revisori per Scovare i Bug Nascosti!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che sta a cuore a chiunque scriva codice: la qualità. Sappiamo bene quanto sia cruciale, ma anche quanto sia difficile mantenerla alta, specialmente in progetti complessi e collaborativi. Una delle pratiche fondamentali è la code review, quel momento sacro (o a volte temuto!) in cui colleghi più esperti danno un’occhiata al nostro lavoro per scovare problemi e suggerire migliorie. E qui casca l’asino: i commenti dei revisori (li chiameremo CRCs, Code Review Comments) sono una miniera d’oro di informazioni, ma spesso finiscono per essere usati solo per quella specifica modifica e poi dimenticati. Che spreco!

Il Problema: Un Oceano di Feedback da Navigare

Immaginate progetti grandi, magari open-source come JabRef (che abbiamo usato come “cavia” nel nostro studio), con centinaia di collaboratori e migliaia di modifiche al codice. I CRCs si accumulano a valanghe. Leggerli tutti manualmente per capire quali sono i problemi di qualità più comuni, quelli che si ripetono di continuo, è un’impresa titanica, quasi impossibile nella pratica quotidiana.

Certo, ci sono gli analizzatori statici di codice, ma diciamocelo: spesso segnalano una marea di falsi positivi o problemi banali, mentre faticano a cogliere le sfumature legate all’architettura specifica del sistema, al dominio applicativo o alle convenzioni del team. Il feedback umano, quello dei revisori esperti, ha una profondità che gli strumenti automatici attuali non riescono a eguagliare.

E allora, come facciamo a estrarre valore da questa montagna di commenti senza impazzire? Come possiamo identificare in modo più oggettivo i problemi ricorrenti per poter attuare misure preventive, migliorare le linee guida per i nuovi sviluppatori o magari organizzare training mirati?

La Nostra Missione: Dare Voce (Automatica) ai Revisori

Qui entriamo in gioco noi. Ci siamo chiesti: e se usassimo l’automazione, in particolare tecniche di topic modeling, per analizzare questi commenti e far emergere i “temi” principali, le problematiche di qualità più discusse? L’idea è semplice: raggruppare commenti simili per capire quali argomenti saltano fuori più spesso.

Abbiamo condotto uno studio partecipativo proprio sul progetto JabRef, un noto gestore di riferimenti bibliografici open-source. Abbiamo analizzato ben 5.560 commenti di revisione, sia da modifiche al codice che sono state poi integrate (merged) sia da quelle che sono state abbandonate (abandoned). Perché entrambe? Perché sospettavamo, e i dati ce l’hanno confermato, che i problemi evidenziati potessero essere diversi a seconda dell’esito della modifica.

Per fare questa analisi, abbiamo messo alla prova due metodi promettenti di topic modeling: uno basato su GSDMM (Gibbs Sampling Dirichlet Multinomial Mixture), particolarmente adatto a testi brevi come i CRCs, e un altro più moderno basato su BERTopic, che sfrutta la potenza dei modelli linguistici pre-allenati (come BERT). Abbiamo svolto il tutto in due “round” (iterazioni), coinvolgendo un esperto del dominio di JabRef per aiutarci a interpretare e dare un nome sensato ai temi identificati.

Prima Fermata: GSDMM – Chiaro e Utile!

Nella prima iterazione, usando GSDMM, abbiamo identificato 5 temi principali per le modifiche abbandonate e 5 per quelle integrate. L’esperto di JabRef ha trovato questi temi piuttosto facili da interpretare e significativi.

Per le modifiche abbandonate, i temi più caldi erano:

• Qualità del codice Java (Java code quality): Riguardava principi generali, pattern e manutenibilità. Era il tema più grosso (38% dei commenti!).
• Gestione risorse esterne e percorsi (External resources e path handling): Problemi con file, URL, directory e gestione delle eccezioni (24%).
• Localizzazione delle preferenze (Preferences localization): Questioni legate all’interfaccia utente, lingua e stile di codifica specifico per le preferenze.
• Formattazione del codice (Code formatting): Stile, check-style, configurazione dell’ambiente.
• Architettura del codice (Code architecture): Piazzare la funzionalità nella classe o metodo giusto.

Per le modifiche integrate, invece, emergevano altri focus:

• Stile moderno per i test (Modern test style): L’uso di test parametrizzati (JUnit) per evitare duplicazioni. Tema dominante (31%)!
• Semplificare il flusso di controllo (Simplify control flow): Ridurre la complessità, meno branch, codice più lineare per la manutenibilità.
• Codice più corto (Shorter code): Usare metodi built-in per rendere il codice più conciso e (si spera) manutenibile.
• Architettura JavaFX (JavaFX architecture): Discussioni sull’interfaccia utente basata su JavaFX.
• Esperienza utente e comportamento UI (User experience e UI behavior): Come l’interfaccia si comporta su diversi OS e le aspettative degli utenti.

Insomma, già qui vedevamo differenze interessanti e temi molto concreti, focalizzati soprattutto sulla manutenibilità. L’esperto era soddisfatto: i temi erano informativi e utili per capire dove intervenire.

Seconda Fermata: BERTopic – Più Coerente, Ma Meno Intuitivo?

Nella seconda iterazione, abbiamo provato BERTopic. Questo metodo, sulla carta, prometteva una “coerenza” dei temi maggiore, misurata con metriche oggettive come (C_v). E in effetti, i punteggi di coerenza sono saliti! Ma qui arriva la sorpresa.

BERTopic ha generato più temi (4 per le modifiche abbandonate, ma ben 19 per quelle integrate!). L’esperto di JabRef, però, ha trovato questi temi più difficili da interpretare e nominare rispetto a quelli del primo round. Molti temi erano considerati “basilari” o troppo specifici, quasi ovvi per chi conosce il progetto (“gestione righe vuote”, “gestione dei null”, “commenti javadoc”). Altri erano più significativi, come:

• Stile base di JabRef (Basic JabRef style): Un tema molto ampio su stile e design (troppo generico secondo l’esperto).
• Gestione colonne tabella (Column handling): Specifico per la GUI di JabRef.
• Datatype bibentry: Come usare il tipo di dato interno per le voci bibliografiche. Utile per i nuovi arrivati!
• Test approfonditi (Thorough testing): Richieste di testare edge case e aumentare la copertura.
• Dialoghi (Dialogs): Uso corretto delle classi per i messaggi all’utente.

Un tema addirittura ((T_{mB}7)) è risultato impossibile da nominare perché troppo eterogeneo.

La Chicca: Coerenza Oggettiva ≠ Facilità di Interpretazione Umana

Questo è stato uno dei risultati più affascinanti: un modello (BERTopic) che ottiene punteggi di coerenza oggettiva più alti non necessariamente produce temi che un esperto umano trova più facili da capire o più utili! Sembra che le metriche statistiche sulla distribuzione delle parole nei temi non catturino appieno la comprensione semantica umana. Questo ci dice che non possiamo fidarci ciecamente solo delle metriche: il giudizio dell’esperto rimane fondamentale. Forse i temi più “focalizzati” e numerosi di BERTopic hanno aumentato il carico cognitivo per l’interprete.

E l’Intelligenza Artificiale Generativa? Un Aiuto per Dare Nomi?

Dare un nome ai temi è un lavoro che richiede tempo e competenza. Ci siamo chiesti se i Large Language Models (LLM), come ChatGPT, potessero darci una mano. Abbiamo provato a dare in pasto a ChatGPT i commenti e le parole chiave di ogni tema per vedere che nome suggeriva.

I risultati? Interessanti! In alcuni casi, i nomi generati dall’LLM erano molto simili a quelli scelti dall’esperto (es. “Refinement e documentation for code quality” vs “Java code quality”). In altri casi, erano meno azzeccati (“Refinement e precision in code development” vs “External resources e path handling”). Addirittura, per un tema che l’esperto non riusciva a nominare, il nome suggerito da ChatGPT è stato giudicato troppo generico. Ma per un altro tema, il suggerimento dell’LLM ha aiutato l’esperto a trovare l’etichetta giusta!

Quindi, l’LLM non sostituisce l’esperto, ma può essere uno strumento di supporto utile, magari per una prima scrematura o per dare ispirazione.

Implicazioni Pratiche: Cosa Possiamo Farci Davvero?

Ok, bello studio, ma a che serve? L’esperto di JabRef ha visto subito due applicazioni concrete:

1. Migliorare le linee guida per i nuovi arrivati: I temi identificati mostrano chiaramente quali sono le difficoltà più comuni o gli aspetti su cui i revisori insistono di più. Aggiornare la documentazione e le guide con esempi concreti basati su questi temi può aiutare enormemente chi si avvicina al progetto per la prima volta.
2. Animare le discussioni nella community: Invece di discussioni generiche, si possono creare thread specifici sui forum o nelle mailing list dedicati ai temi emersi (es. “Come gestiamo al meglio i percorsi file in JabRef?”, “Best practice per i test parametrizzati”). Questo rende le discussioni più mirate e utili.

In generale, questo tipo di analisi permette di passare da una percezione soggettiva dei problemi (“mi sembra che sbagliamo spesso qui…”) a un quadro più oggettivo basato sui dati reali dei commenti di revisione.

Guardando Avanti: Prossimi Passi

Ovviamente, questo è solo un inizio. Lo studio ha dei limiti: abbiamo analizzato un solo progetto (JabRef), seppur significativo, e ci siamo basati sull’interpretazione di un singolo esperto. Sarebbe interessante replicare l’analisi su altri sistemi, magari industriali, e coinvolgere più persone nell’interpretazione.

Inoltre, ci sono margini per migliorare l’approccio tecnico. Potremmo esplorare altri modelli di topic modeling, valutare diverse metriche di coerenza, o provare a “contestualizzare” meglio i commenti, magari aggregando tutti i CRCs di una stessa modifica in un unico documento prima dell’analisi. E l’uso degli LLM per valutare direttamente l’interpretabilità dei temi generati è un’altra frontiera intrigante.

In Conclusione: Ascoltare i Revisori Paga!

Il succo della storia è questo: i commenti lasciati durante le code review sono preziosi non solo per correggere quella specifica modifica, ma come fonte di conoscenza collettiva sui punti deboli ricorrenti di un progetto software. L’automazione, con tecniche come il topic modeling, può aiutarci a estrarre questa conoscenza in modo sistematico.

Abbiamo visto che metodi diversi (GSDMM vs BERTopic) danno risultati diversi, e che la “migliore” coerenza oggettiva non sempre coincide con la migliore interpretabilità umana. Il fattore umano resta cruciale. Ma l’uso combinato di automazione e giudizio esperto, magari supportato da LLM, apre strade promettenti per migliorare concretamente le pratiche di sviluppo, le linee guida e la qualità generale del software che scriviamo. Insomma, ascoltare attentamente (e automaticamente!) quello che dicono i revisori può davvero fare la differenza.

Fonte: Springer