Die Optimize-Ansicht ist ein Gesundheitsbericht für ein Projekt. Sie scannt das Projekt, bewertet es in mehreren Qualitätsdimensionen, misst, wie viel Code von Tests abgedeckt ist, und lässt auf Wunsch eine KI die Ergebnisse auswerten und empfehlen, was zuerst verbessert werden sollte.

Optimize-Ansicht: Projektgesundheit & KI-Tiefenanalyse

Was zu sehen ist

Ein Projekt wird geöffnet und der Unterreiter Optimize angeklickt (neben Develop, Testing, Archive, Setting). Enthält der Tab mehr als ein Projekt, lässt sich über eine Reihe von Projektschaltflächen oben auswählen, welches betrachtet wird. Vor dem ersten Scan zeigt die Ansicht nur No scan data available for this project und bietet Scan Now an.

So wird es verwendet

1. Der Unterreiter Optimize des Projekts wird geöffnet und Scan Now angeklickt. Der Scan ist eine statische Analyse — er verändert nichts im Projekt. Die Ergebnisse bleiben bis zum nächsten Scan erhalten; AITM scannt außerdem nach jedem gemergten Task automatisch neu.
2. Der Overall Score wird gelesen, danach werden die Sections mit den niedrigsten Werten aufgeklappt, um zu sehen, was die Zahl nach unten zieht.
3. Mit Run Coverage werden die Tests des Projekts mit Coverage-Messung ausgeführt. Große Projekte werden in Teilen verarbeitet, der Lauf kann eine Weile dauern und läuft im Hintergrund weiter. Run Tests führt die Tests ohne Coverage aus.
4. Die Testing-Section wird aufgeklappt, und es wird mit High Risk Files und Zero Coverage begonnen — den Stellen, an denen eine Änderung am ehesten unbemerkt etwas bricht.
5. Mit AI Deep Analysis macht die KI aus den Zahlen eine priorisierte Liste von Verbesserungen. Dafür ist ein konfigurierter KI-Provider nötig, und es fällt KI-Nutzung an wie bei jeder anderen Anfrage.
6. Download HTML Report / HTML Report dient dazu, die Coverage-Ergebnisse außerhalb von AITM weiterzugeben.

AI Deep Analysis

Die KI erhält die vollständige Scan-Ausgabe (Bewertungen, Dateien mit hohem Risiko, Metrik-Aufschlüsselungen) und liefert eine priorisierte Liste von Verbesserungen. Das Ergebnis wird unterhalb der Aktionsschaltflächen angezeigt und bleibt dort bis zum nächsten Deep-Analysis-Lauf. Die Analyse berichtet nur — Optimize selbst ändert niemals Code oder Einstellungen.

Wenn Coverage nicht läuft

Wird ein Coverage-Lauf skipped oder ist er failed, erscheint der Grund in Orange — meist ist im Projekt kein Coverage-Tool installiert oder es gibt keinen Testbefehl, den AITM verwenden kann. In diesem Fall erscheint die Schaltfläche Configure with AI: Sie öffnet einen Dialog, in dem die KI das Projekt untersucht und das Coverage-Setup vorschlägt. Gibt ein Lauf nach mehreren Versuchen auf, zeigt das Fehlerfeld, wie weit er gekommen ist, und bietet Discuss in chat und Resume after fix an.

Summary Model & Provider

Vor einem Deep-Analysis-Lauf lässt sich auswählen, welches KI-Modell und welcher Provider die Optimierungszusammenfassung erzeugt, statt immer den Standard zu verwenden. Das ermöglicht direkte Kontrolle über den Kompromiss zwischen Kosten und Qualität — ein schnelleres, günstigeres Modell für einen schnellen Durchlauf oder ein stärkeres Modell für möglichst gründliche Befunde — und erlaubt es, die Zusammenfassung über den Provider zu leiten, der bevorzugt wird oder für den Zugangsdaten konfiguriert sind.

Vom Befund zur Lösung

Eine Empfehlung wird zu Arbeit, indem dafür ein Task angelegt wird (siehe Einen Task erstellen). Die 12-schrittige Pipeline (branch → architect → code → compliance-check → review → fix → test → e2e → verify → snapshot → docs → chain-audit, siehe Die Pipeline) setzt sie dann um, testet sie und mergt sie nach dev. Da AITM nach jedem gemergten Task neu scannt, ist die Reaktion des Scores auf die Korrektur direkt sichtbar.