在您的实践中,您如何有效地跟踪和管理技术债务? 您是否使用特定的指标,比如SLOC? 您如何将结果以可视化方式展示给利益相关者和管理层? 您在该过程中看到了哪些好处?
可能是重复问题: 注释会减缓解释语言的速度吗? 如果超过75%的代码行被适当注释,执行大型.py文件是否会有明显的性能下降?
我目前正在处理一个相当老的产品,这个产品由于过去糟糕的程序员和开发实践而产生了很多技术债务。我们开始变得更好了,技术债务的产生已经明显减缓。 我已经确定了应用程序中那些状况不佳的领域,并可以估计修复这些领域的成本,但是我很难估计投资回报率(ROI)。 代码将更易于维护,并且将来将更容易扩展...
虽然最新的《Coding Horror》博客文章并不是我第一次听说这个概念,但当我阅读它时,我忍不住在脑海中将其应用到自己的项目中。 我正在处理的代码库是一个持续进行中的项目,现在已经有3年的历史了,而该项目早期的大部分代码都是由质量较差且监督不足的开发人员编写的,这导致了很多代码重复、性能...
我希望能找到一种在TFS中记录我们所承担的技术债务的方法。 我需要记录每个项目,无论是否在特定迭代中,以确保它始终可见且易于报告。我考虑创建一个专门用于技术债务的区域,但不确定该领域是否真的适合。 有哪些常见的方法可以考虑?我尝试寻找正确的位置来放置这个问题,这样做是否正确?
我正在办公室建立技术债务登记表,并希望将其打造成一个相当全面的工具。 我们应该记录哪些关键信息呢?
我有一个实现了 Set 和 List 接口的类。在 Java6 和 Java7 中程序可以正常工作。public class SetList<V> implements Set<V>, List<V> { .... } 使用Java 8,这段代码无法...
我有一大堆不相关的Java程序保存在“Programs”文件夹中,我真的很想能够自动地为每个单独的程序计算技术债务分数。我知道SonarQube可以通过Sonar-Runner帮你做到这一点(有点类似),但是我真的想找到一种动态地执行此操作的方法,以便我能够编写脚本来分析并将“Programs...