dc.contributorGarcés Pernett, Kelly Johany
dc.contributorBocanegra García, José Joaquín
dc.contributorBocanegra García, José Joaquín
dc.creatorCastro Gonzaáez, Luis David de Jesús
dc.date.accessioned2023-08-16T14:26:15Z
dc.date.accessioned2023-09-07T01:16:10Z
dc.date.available2023-08-16T14:26:15Z
dc.date.available2023-09-07T01:16:10Z
dc.date.created2023-08-16T14:26:15Z
dc.date.issued2023-06-02
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1992/69769
dc.identifierinstname:Universidad de los Andes
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifierrepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8728216
dc.description.abstractEl presente reporte documenta el desarrollo de un proyecto de grado en Ingeniería de Sistemas y Computación que aborda la problemática de análisis de código en proyectos de software. Este proyecto tiene como objetivo principal proporcionar herramientas que permitan evaluar la calidad y la estructura del código en repositorios de control de versiones. La motivación detrás de este proyecto radica en la creciente importancia del mantenimiento y la colaboración en el desarrollo de software, lo cual demanda la necesidad de mantener un código de alta calidad. El problema a resolver se centra en la falta de herramientas eficaces para realizar un análisis exhaustivo del código en proyectos de software, lo cual dificulta la identificación temprana de posibles problemas y vulnerabilidades. Para abordar este problema, se desarrollaron dos extensiones para el entorno de desarrollo Visual Studio Code. Una versión local realiza el análisis directamente en la máquina del usuario, mientras que la versión remota utiliza un servidor para llevar a cabo el análisis y proporcionar informes detallados. Los resultados obtenidos demuestran que las extensiones son capaces de realizar un análisis preciso y detallado del código fuente, identificando métricas de calidad, áreas problemáticas y recomendaciones de mejora. La extensión remota, en particular, ofrece la ventaja de analizar repositorios remotos de manera eficiente, brindando informes que permiten a los desarrolladores tomar decisiones informadas para mejorar la calidad del código. Este reporte presenta el diseño, implementación y validación de las extensiones, así como su integración con un backend que facilita la clonación y el análisis de repositorios. Además, se discuten los resultados obtenidos y se sugieren direcciones futuras para la mejora continua de las herramientas desarrolladas.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de los Andes
dc.publisherIngeniería de Sistemas y Computación
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.publisherDepartamento de Ingeniería Sistemas y Computación
dc.relationVaishnavi, V., & Kuechler, W. (2015). Design Science Research Methods and Patterns: Innovating Information and Communication Technology (2nd ed.). CRC Press.
dc.relationPeffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A Design Science Research Methodology for Information Systems Research. Journal of Management
dc.relationApache Kibble. (s.f.). Apache Kibble Documentation. Recuperado el 25 de febrero de 2023, de https://kibble.apache.org/docs/documentation.html
dc.relationEjwa. (2022). Gitinspector Documentation. Recuperado de https://github.com/ejwa/gitinspector/wiki/Documentation
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.titleCode analyzer: herramienta de análisis de código para repositoriosg git
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado


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