概要
蓄積されたプログラムコードの構造をAIが詳細に分析し、隠れた不具合や将来的な障害リスク、修正が必要な箇所を数値化して可視化します。開発現場が抱える技術的な負債の現状を客観的なデータとして把握できるため、勘や経験に頼ることなく、どの部分から優先的に手直しすべきかという具体的な改善計画を立てることが可能です。GitHubと連携させることで、コードの健康状態を継続的に監視し、開発の進捗を妨げる要因を早期に発見できるほか、経営層に対して改善の必要性を説得力のある数値で説明できるようになり、長期的な開発効率の低下を防ぎながら、安定したシステム運用を実現するための判断材料を提供します。
活用用途
- ▸技術的負債の数値化と可視化
- ▸優先順位に基づいた修正計画の策定
- ▸コードの品質と安全性の継続監視
- ▸開発効率低下の原因特定
こんな人におすすめ
- ▸技術的負債に悩むエンジニアリングマネージャー
- ▸コードの品質改善を推進したいテックリード
- ▸開発の遅延を解消したいCTO
- ▸保守性の高いシステムを構築したい開発チーム