Wat we meten
Eerst zonder AI, met vaste tools:
- Een kaart van je repository: welke mappen code, tests, documentatie, configuratie of gegenereerde bestanden bevatten
- Omvang per taal, en hoeveel testcode er tegenover de code staat
- De meest complexe functies, en de bestanden die het vaakst veranderen
- Uit de git-geschiedenis: hoe oud, hoe actief, en of het meeste werk van één persoon komt
- Runtimes en frameworks die niet meer ondersteund worden, en of er lockfiles zijn
Daarna leest een inspectie de code
Een AI-model leest de code door, alleen lezend, deel voor deel, en begint bij de kaart. Het noteert wat het vindt als beweringen, en elke bewering moet naar een bestand en een regel wijzen. Wat niet te controleren is, komt niet in je overzicht. Wij zijn verantwoordelijk voor de controle.
Bestanden met geheimen, zoals .env en sleutels, leest het model niet.
Wat je ermee doet
Je overzicht zegt per bevinding wat het betekent: voor de directie het risico, voor product en beheer de gevolgen, voor developers waar het zit en wat je eraan kunt doen. Zo zie je waar opruimen het meeste oplevert, en welke update niet langer kan wachten.
Architectuur bij een hoog tempo
AI doet wat één wijziging vraagt. Of die wijziging past in de architectuur, vraagt niemand, tenzij iemand ernaar kijkt. Doorlopende controles laten zien waar de complexiteit groeit en welke bestanden steeds terugkomen, voordat het vastzit.