code-health

Repowise によるコードの健全性

Repowise は、決定的なマーカー（McCabe 複雑度、深いネスト、脳のように複雑なメソッド、クラスの凝集度（LCOM4）、巨大クラス、クローン検出、テストされていないホットスポット、関数単位の変更頻度、所有者の分散など）に基づいて、すべてのファイルを 1〜10 で評価します。LLM 呼び出しはゼロで、ローカルだけで分析します。重みは実際の不具合コーパスに照らして調整されているため、スコアが低いほど、単に「大きい」のではなく、バグが潜んでいる可能性が高いことを意味します。

渡す内容に応じてモードを選びます

• ダッシュボード：get_health()（対象の指定なし）：まず fix_first に修正優先度順の一覧を表示し、続いてリポジトリレベルの KPI とスコアが最も低いファイルを表示します。「このコードベースの健全性はどうか？」「何を整理すればよいか？」を確認する場合は、ここから始めます。
• 対象指定 — get_health(targets=["src/x.py", "src/y.py"])：ファイルごとのスコアと、そのスコアの要因となった具体的なマーカーの検出結果を表示します。リファクタリングの前後の比較や、なぜファイルに警告が付いたのかを説明する場合に使います。

便利な include フラグ

get_health(targets=[...], include=[...])：

• "biomarkers" — 問題の内容と場所を示す検出結果の一覧を常に返します。
• "refactoring" — 決定的なリファクタリング提案を、影響度と労力の順に表示します。
• "coverage" — 取り込み済みの場合、カバレッジデータを表示します。
• "trend" — 最近の健全性スナップショットと、低下中／低下予測のシグナルを表示します。

include はブロックを追加し、only=[...] はブロックを除外します。

結果の使い方

1. 「何をリファクタリングすればよいか？」を確認する場合は、ダッシュボードモードで fix_first を先頭に提示します。項目の詳細な手順と実行するテストを確認するには、get_health(fix_id=...) で開き、スコアだけでなく計画を提示します。
2. score ではなく weighted_deficit で順位付けします。スコアは 1.0 が下限です。
3. 特定のファイルについては、スコア、上位 2〜3 件のマーカー検出結果、およびそれぞれの意味を平易な言葉で報告します。生のペイロードをそのまま出力するのは避けます。
4. ファイルをクリーンと判断する前に unresolved を確認します。ここにある対象は何にも一致しておらず、not_indexed は repowise update の実行が必要であることを示します。
5. 警告の付いたファイルを編集する前に、get_risk(targets=[...]) と照合します。健全性が低く、かつ変更頻度の高いホットスポットでもあるファイルは、特に慎重に扱う必要があります。
6. 未テストのホットスポットやカバレッジに関する質問には、レポートを取り込むとカバレッジマーカーが有効になることを伝えます：repowise coverage add cov.lcov（LCOV／Cobertura／Clover に対応。coverage.py の .coverage も、テストごとのマップを作成します）。続いて repowise health --recompute を実行すると、スコアに反映されます。

CLI による同等の操作

• repowise health — KPI とスコアが最も低いファイル
• repowise health --refactoring-targets — 影響度／労力の順に表示
• repowise health --trend — スナップショットと低下アラート
• repowise coverage add <file> — カバレッジを取り込み、未テストのホットスポットを検出

エラー処理

get_health がリポジトリなしと報告した場合は、/repowise:init を提案します。テンプレートからレンダリングされた Wiki でも、コードの健全性は計算されます（LLM は不要です）。そのため、リポジトリがインデックス化されていれば常に利用できます。