Creé una máquina del tiempo para la calidad del código (Y está embrujada)
Creé una máquina del tiempo para la calidad del código y está embrujada: una herramienta que permite viajar por el historial de git para ver cuándo y cómo el código se degradó, qué commit introdujo la mayor regresión y cuáles fueron las mejores y peores versiones de un archivo.
El problema que todos enfrentamos: te encuentras frente a una función de 500 líneas con una puntuación de complejidad altísima, revisiones que dicen que el código es malo y nadie sabe en qué punto se rompió. Sin historial claro, las discusiones se vuelven suposiciones. Time Machine Codex resuelve eso al mostrar la evolución de la calidad a lo largo de los commits y señalar con precisión qué cambio generó la deuda técnica.
Qué hace diferente a esta máquina del tiempo: analiza la historia de un archivo en git y devuelve una puntuación de calidad por commit, análisis de tendencia mejorando o empeorando, el mayor avance y la mayor regresión, mensajes de commit, fechas y una línea de tiempo visual. Todo ello para JavaScript, TypeScript y Python, envuelto en una estética de laboratorio de científico loco para hacer la experiencia memorable y hasta divertida.
Principales capacidades resumidas: 1) Análisis histórico por commit hasta 20 commits, 2) Métricas científicas significativas como índice de mantenibilidad, complejidad McCabe, toxicidad de code smells y estimación de deuda técnica en horas, 3) Sugerencias de refactorización impulsadas por inteligencia artificial con evaluación de riesgo, 4) Escaneo de repositorios completo para priorizar los peores archivos y 5) Integración con IDEs mediante herramientas MCP para un flujo de trabajo sin fricciones.
Métricas y por qué importan: la puntuación de calidad combina factores ponderados para ofrecer un número entre 0 y 100 fácil de interpretar; la toxicidad mide la gravedad de los malos olores del código; la complejidad McCabe apunta decisiones y ramas que aumentan riesgo; la deuda técnica estima tiempo necesario para arreglar problemas detectados. Todo esto facilita argumentar refactors ante un equipo con datos concretos.
Soporte multilenguaje: la herramienta detecta automáticamente JavaScript, TypeScript y Python, usando análisis AST para JS/TS y análisis por proceso para Python. Esto permite aplicar reglas y detecciones específicas por lenguaje, algo esencial para ofrecer sugerencias de refactor concretas y seguras.
Sugerencias de refactor con IA: no se limita a decir que el código es malo; propone transformaciones concretas y seguras, por ejemplo extraer validaciones repetidas a funciones auxiliares, simplificar anidamientos o convertir bucles en funciones de arreglo más declarativas. Cada sugerencia incluye una valoración de riesgo y recomendaciones de prueba.
Scanner de repositorio: analiza hasta 30 archivos y devuelve métricas agregadas, ranking de archivos peor calificados, deuda técnica total, desglose por lenguaje y una lista priorizada de correcciones. Esto es ideal para planificar sprints de refactor o justificar una inversión en reingeniería.
Integración empresarial y casos de uso en Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, usamos esta tecnología para auditar y mejorar proyectos críticos donde la mantenibilidad y seguridad son prioritarias. Si buscas aumentar la calidad de tus aplicaciones a medida o emprender una migración segura hacia la nube, podemos ayudar con soluciones personalizadas. Consulta nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones a medida en desarrollo de aplicaciones y software multicanal.
IA y automatización: la plataforma integra modelos de IA para generar refactors y recomendaciones. En Q2BSTUDIO aplicamos inteligencia artificial y agentes IA para empresas para transformar procesos, crear asistentes inteligentes y soportar decisiones de ingeniería. Si buscas potenciar tus productos con IA, conoce nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas.
Seguridad y cumplimiento: detectar code smells y deuda técnica es solo una parte. Para proyectos con requisitos de seguridad ofrecemos auditorías de ciberseguridad y pentesting integradas en el proceso de mejora de código, así los parches y refactors también reducen superficie de ataque y riesgos regulatorios. La combinación de análisis histórico y pruebas de seguridad ayuda a priorizar correcciones que reducen riesgos reales.
Servicios cloud y análisis: al modernizar aplicaciones también abordamos despliegues en servicios cloud aws y azure para asegurar que la arquitectura y pipelines soporten calidad continua. Integramos métricas de calidad en CI/CD y tableros de inteligencia de negocio con Power BI para que el equipo y la dirección visualicen el impacto de la deuda técnica en indicadores de negocio.
Ejemplo real de impacto: un archivo con un manejo de usuario altamente anidado y baja puntuación pudo mejorar su calidad de 43 a 89 tras un refactor guiado por la herramienta. La complejidad se redujo drásticamente, la toxicidad cayó y la deuda técnica pasó de horas a minutos, permitiendo además pruebas unitarias y mantenimiento más sencillo.
Lecciones aprendidas y buenas prácticas: 1) diseñar con especificaciones claras evita trabajo inútil, 2) integrar herramientas dentro del IDE mejora la adopción y reduce fricción, 3) soporte multi lenguaje amplía aplicabilidad y 4) el seguimiento histórico es el cambio de paradigma que vuelve trazable la deuda técnica.
Qué ofrecemos en Q2BSTUDIO: desarrollos a medida, transformación mediante inteligencia artificial, servicios de ciberseguridad, migraciones y operaciones en servicios cloud aws y azure, soluciones de inteligencia de negocio con power bi, y automatización de procesos para reducir costes operativos. Nuestra experiencia combina calidad de software, seguridad y estrategias de IA para empresas en proyectos de cualquier escala.
Visión y próximas mejoras: queremos ampliar soporte a más lenguajes como Go, Rust y Java, añadir integración CI/CD para evaluación automática en cada pipeline, ofrecer refactors aplicables de forma segura y crear badges de calidad para repositorios. El objetivo es convertir la trazabilidad de la calidad en algo tan natural como los commits.
En resumen: esta máquina del tiempo de la calidad del código transforma debates subjetivos sobre mala calidad en hechos cuantificables, propone soluciones prácticas y facilita decisiones técnicas respaldadas por datos. En Q2BSTUDIO podemos aplicar esta filosofía a tus proyectos, desde la construcción de software a medida hasta la implantación de agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio y ciberseguridad integradas.
Si quieres reanimar tu código y aprovechar análisis histórico, refactors con IA y un enfoque empresarial balanceado entre calidad y seguridad, ponte en contacto con nosotros y descubre cómo llevamos proyectos a producción con control de calidad, automatización y estrategias cloud eficientes.