Widok Optimize to raport kondycji jednego projektu. Skanuje projekt, ocenia go w kilku wymiarach jakości, mierzy, jaka część kodu jest pokryta testami, a — na życzenie — pozwala AI przeczytać wyniki i zarekomendować, co poprawić w pierwszej kolejności.

Widok Optimize: kondycja projektu i AI Deep Analysis

Co jest widoczne

Po otwarciu projektu należy kliknąć podkartę Optimize (obok Develop, Testing, Archive, Setting). Jeśli karta zawiera więcej niż jeden projekt, rząd przycisków projektów u góry pozwala wybrać, który z nich ma być wyświetlony. Przed pierwszym skanem widok wyświetla tylko komunikat No scan data available for this project i oferuje przycisk Scan Now.

Overall Score

Pojedynczy pasek postępu ze średnią ważoną wszystkich zeskanowanych wymiarów, czas ostatniego skanu oraz dwa przyciski: Scan Now i AI Deep Analysis.

Sekcje

Jeden wiersz na każdy zeskanowany wymiar (kontrakty, testowanie, metryki kodu, struktura projektu…), każdy z własnym paskiem oceny i kluczowymi liczbami. Kliknięcie wiersza rozwija jego szczegóły.

Sekcja testowania

Coverage by Directory, Worst Covered Files (20 najgorszych), High Risk Files (czerwona plakietka HIGH RISK) oraz Zero Coverage. Przycisk Download HTML Report zapisuje zestawienie jako samodzielny plik HTML.

AI Deep Analysis

Pojawia się pod sekcjami po uruchomieniu analizy: uporządkowana według priorytetu lista rekomendacji AI wraz z czasem jej wygenerowania.

Code Coverage

Na dole: Run Coverage, Run Tests, najnowszy wynik z odnośnikiem HTML Report oraz tabela historii (data, wartości procentowe, status, trend) z przyciskiem Clear History.

Sposób użycia

  1. Należy otworzyć podkartę Optimize projektu i kliknąć Scan Now. Skan jest analizą statyczną — niczego w projekcie nie zmienia. Wyniki są przechowywane do następnego skanu; AITM skanuje też automatycznie po każdym scalonym Task.
  2. Po zapoznaniu się z Overall Score należy rozwinąć sekcje o najniższych ocenach, aby zobaczyć, co obniża wynik.
  3. Przycisk Run Coverage uruchamia testy projektu z pomiarem pokrycia. Duże projekty są przetwarzane we fragmentach, a uruchomienie może chwilę potrwać; kontynuuje się w tle. Run Tests uruchamia testy bez pomiaru pokrycia.
  4. Po rozwinięciu sekcji testowania warto zacząć od High Risk Files i Zero Coverage — miejsc, w których zmiana najprawdopodobniej niepostrzeżenie coś zepsuje.
  5. Przycisk AI Deep Analysis sprawia, że AI przekłada liczby na uporządkowaną według priorytetu listę usprawnień. Wymaga to skonfigurowanego dostawcy AI i zużywa zasoby AI jak każde inne zapytanie.
  6. Przyciski Download HTML Report / HTML Report służą do udostępnienia wyników pokrycia poza AITM.

AI Deep Analysis

AI otrzymuje pełne wyniki skanu (oceny, pliki wysokiego ryzyka, zestawienia metryk) i zwraca uporządkowaną według priorytetu listę usprawnień. Wynik jest wyświetlany pod przyciskami akcji i pozostaje tam do następnego uruchomienia Deep Analysis. Analiza jedynie raportuje — sam Optimize nigdy nie edytuje kodu ani ustawień.

Gdy pokrycie się nie uruchamia

Jeśli uruchomienie pokrycia zostało skipped lub zakończyło się failed, przyczyna jest pokazana na pomarańczowo — najczęściej w projekcie brak zainstalowanego narzędzia do pokrycia albo polecenia testów, którego AITM mógłby użyć. W takim przypadku pojawia się przycisk Configure with AI: otwiera okno dialogowe, w którym AI analizuje projekt i proponuje konfigurację pokrycia. Jeśli uruchomienie zostanie porzucone po kilku próbach, ramka błędu pokazuje, jak daleko dotarło, i oferuje Discuss in chat oraz Resume after fix.

Model i dostawca podsumowania

Przed uruchomieniem Deep Analysis można wybrać, który model AI i dostawca wygeneruje podsumowanie optymalizacji, zamiast zawsze używać domyślnego. Daje to bezpośrednią kontrolę nad kompromisem między kosztem a jakością — do szybkiego przeglądu wystarczy szybszy, tańszy model, a przy potrzebie najdokładniejszych ustaleń można wybrać mocniejszy — oraz pozwala skierować podsumowanie do dowolnego dostawcy, którego już się preferuje lub dla którego skonfigurowano dane uwierzytelniające.

Od ustalenia do poprawki

Rekomendację można zamienić w pracę, tworząc dla niej Task (zob. Tworzenie Task). 12-krokowy Pipeline (branch → architect → code → compliance-check → review → fix → test → e2e → verify → snapshot → docs → chain-audit, zob. Pipeline) następnie ją zaimplementuje, przetestuje i scali z dev. Ponieważ AITM skanuje ponownie po każdym scalonym Task, widać, jak ocena reaguje na poprawkę.

Wskazówki

  • Ocena jest wskazówką, a nie stopniem — niska ocena sekcji mówi, gdzie szukać, a nie że coś jest zepsute.
  • Skan jest szybki i bezpłatny; AI Deep Analysis i Run Coverage zużywają odpowiednio kredyt AI i czas maszyny, więc warto je uruchamiać, gdy wynik ma posłużyć do działania.
  • Wartości pokrycia odzwierciedlają ostatnie uruchomienie pokrycia, a nie ostatni skan — datę można sprawdzić w tabeli historii.
  • Clear History usuwa zapisane uruchomienia pokrycia projektu; operacji nie można cofnąć.