Jenkins で静的解析のグラフを作るとコードを読まなくてもソフトウェアの品質が分かって面白い - おともだちティータイム
細かく書きたいけど、とりあえずメモだけ。 ステップ数が増ている なんらかの開発が行なわれている ステップ数が減っている リファクタリングが行なわれている? 単に仕様落ちしたコードが削除された可能性もある テストカバレッジが下がる テストが書かれていない ... ステップ数が増えている場合 テストが減っている ... ステップ数が変わらない場合 FindBugs 、 PMD 、 Android Lint の警告数が増えている 品質の低下、レビューが正しく行なわれていない CPD 警告数が増えている 品質の低下、レビューが正しく行なわれていない そろそろリファクタリングしたほうがいい Checkstyle 警告数が増えている 品質の低下、レビューが正しく行なわれていない Jenkins で継続的にビルドしたり、テストを行なうのは言うまでもなく大切だけど、こういった静的解析の数値をグラフ化してい
コードを静的解析して脆弱性を検出する「SCALe」、米CERTがオープンソースで公開
米Software Engineering Institute（SEI）のCERT部門は、静的解析によってコードの脆弱性を検出するアプリケーション「SCALe」（Source Code Analysis Laborator）をオープンソースで公開しました。 SCALeは、複数の静的解析ツールをまとめて実行するためのフレームワークでできており、今回公開されたアプリケーションにはセキュリティに関するコーディング規約「SEI CERT Coding Standards」およびSQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング、バッファオーバーフローなど多くのソフトウェアの脆弱性を体系的に一覧化した「CWE（Common Weakness Enumeration）」（共通脆弱性タイプ一覧）の2つをベースにしたツールが含まれています。 SEI CERT Coding Standardsは現在、C/
静的解析の限界、現実世界との境界
2018年に静的解析をとにかく強力につけまくるのは多分あんまりコストに見合わないのでよくない じゃあ静的解析を窓から投げ捨ててよいかというとそれはただの愚行 (以下、静的解析を普通に使えてる人には自明なことしか言いません) 私が最初に静的解析の限界を感じたのは多分依存型で遊んでいたとき 依存型の力はすごくて、まぁそれもそのはず命題論理から述語論理に進んで元への言及ができるので見かけ上表現力はとんでもなく上がるわけです。例えば「ある方程式を満たす解のみを受け取って何かする」みたいな関数が型として表現できるようになる。 一見すると最強に見えるんだけどこれは実質定理証明をすることなので、制限の強い型をつければつけるほど実装で苦しむ羽目になるということを割とすぐ痛感することになった。 例えば head : Vect (Suc n) a -> a で長さ1以上のvectorの先頭を安全に取り出す関数
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