ສະແດງ HN: Rev-dep – ການກໍ່ສ້າງທາງເລືອກ knip.dev ໄວກວ່າ 20 ເທົ່າໃນ Go

ພາສີທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນທຸກໆທີມຊອບແວທີ່ເຕີບໂຕ

ທຸກໂຄງການຊອບແວທີ່ລອດຊີວິດມາໄດ້ດົນພໍ ໃນທີ່ສຸດກໍປະເຊີນກັບວິກິດທີ່ງຽບໆຄືກັນ: ຖານຂໍ້ມູນລະຫັດເລີ່ມເຕີບໂຕໄວກວ່າທີ່ທີມງານຈະເຂົ້າໃຈໄດ້. ຟັງຊັນບໍ່ມີໃຜໂທຫາ, ການສົ່ງອອກທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນສໍາລັບຄຸນນະສົມບັດທີ່ສົ່ງໃນປີ 2022 ແລະໄດ້ຮັບການຍົກເລີກຢ່າງງຽບໆ, ອົງປະກອບທີ່ມີຊີວິດຢູ່ໃນແຜ່ນແຕ່ບໍ່ເຄີຍເຂົ້າເຖິງຕົວທ່ອງເວັບ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມຫຍາບຄາຍ - ມັນເປັນຟີຊິກ. ທີມເຄື່ອນທີ່ໄວ, ຄວາມຕ້ອງການປ່ຽນແປງ, ແລະ entropy ແມ່ນບໍ່ຢຸດຢັ້ງ. ຄໍາຖາມບໍ່ແມ່ນວ່າ codebase ຂອງທ່ານມີລະຫັດຕາຍ. ຄຳຖາມແມ່ນລາຄາເທົ່າໃດໃນຕອນນີ້.

ອີງຕາມການຄົ້ນຄວ້າຈາກທີມຜະລິດວິສະວະກໍາຂອງ Google, ຜູ້ພັດທະນາໃຊ້ເວລາສະເລ່ຍ 42% ຂອງເວລາຂຽນລະຫັດຂອງເຂົາເຈົ້າ ອ່ານ ແລະເຂົ້າໃຈລະຫັດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແທນທີ່ຈະຂຽນຟັງຊັນໃຫມ່. ເມື່ອລະຫັດທີ່ມີຢູ່ນັ້ນປະກອບມີຫລາຍພັນສາຍທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບໃຊ້ຈຸດປະສົງໃດກໍ່ຕາມ, ອັດຕາສ່ວນນັ້ນກໍ່ສູງຂື້ນ. ສໍາລັບທີມງານວິສະວະກອນສິບຄົນ, ນັ້ນແມ່ນພະນັກງານເຕັມເວລາສີ່ຄົນທີ່ເຮັດວຽກເຕັມເວລາບໍ່ໄດ້ຜົນ — ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າເຂົາເຈົ້າຂີ້ຄ້ານ, ແຕ່ເນື່ອງຈາກວ່າເຄື່ອງມືຂອງພວກມັນບໍ່ໄປຕາມຄວາມໄວຂອງຊອບແວໃນຍຸກໃດ.

ນີ້​ແມ່ນ​ວ່າ​ເປັນ​ຫຍັງ​ຄື້ນ​ໃຫມ່​ຂອງ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ເຄື່ອງ​ມື​ທີ່​ສ້າງ​ຂຶ້ນ​ໃນ​ພາ​ສາ​ລະ​ບົບ​ເຊັ່ນ Go ແລະ Rust ແມ່ນ​ການ​ສ້າງ​ຄວາມ​ຕື່ນ​ເຕັ້ນ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ໃນ​ວົງ​ການ​ວິ​ສະ​ວະ​ກໍາ​. ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: Rev-dep — ເຄື່ອງວິເຄາະການເພິ່ງພາອາໄສແບບປີ້ນກັບທີ່ອ້າງວ່າແລ່ນ 20x ໄວ ກ່ວາ knip.dev ທີ່ໃຊ້ JavaScript ທີ່ນິຍົມ - ເປັນຕົວແທນຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ການປັບປຸງການເພີ່ມຂຶ້ນ. ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ໃຫ້​ສັນ​ຍານ​ເຖິງ​ການ​ຄິດ​ຄືນ​ໃໝ່​ຂັ້ນ​ພື້ນ​ຖານ​ກ່ຽວ​ກັບ​ວິ​ທີ​ການ​ທີ່​ພວກ​ເຮົາ​ນຳ​ໃຊ້​ຂະ​ບວນ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ນັ້ນ​ເອງ.

ອັນ​ໃດ​ທີ່​ການ​ວິ​ເຄາະ Reverse Dependency ເຮັດ​ໄດ້

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງຄວາມໄວຈຶ່ງມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ເຂົ້າໃຈວ່າເຄື່ອງມືການວິເຄາະການເພິ່ງພາອາໄສແມ່ນຫຍັງ. ໃນໂຄງການ JavaScript ຫຼື TypeScript, ທຸກໆໄຟລ໌ນໍາເຂົ້າຈາກໄຟລ໌ອື່ນໆ. ທຸກໆຟັງຊັນ, ຊັ້ນຮຽນ, ຫຼືຄົງທີ່ທີ່ຖືກສົ່ງອອກຈາກໂມດູນຈະສ້າງຄວາມເພິ່ງພາອາໄສທີ່ເປັນໄປໄດ້ - ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພາກສ່ວນອື່ນໆຂອງ codebase ອາດຈະອີງໃສ່. ການວິເຄາະຄວາມເພິ່ງພາອາໄສ "ປີ້ນກັບກັນ" ປ່ຽນທັດສະນະນີ້: ແທນທີ່ຈະຖາມວ່າ "ໂມດູນນີ້ຂຶ້ນກັບຫຍັງ," ມັນຖາມວ່າ "ຂຶ້ນກັບໂມດູນນີ້ແມ່ນຫຍັງ?"

ຖ້າຄຳຕອບຂອງຄຳຖາມທີສອງແມ່ນ "ບໍ່ມີຫຍັງ," ເຈົ້າພົບລະຫັດຕາຍແລ້ວ. ການສົ່ງອອກທີ່ບໍ່ມີການນໍາເຂົ້າແມ່ນສິ່ງເສດເຫຼືອ. ຟັງຊັນທີ່ບໍ່ມີຫຍັງໂທຫາແມ່ນຫນີ້ສິນດ້ານວິຊາການທີ່ມີອັດຕາດອກເບ້ຍປະຈໍາເດືອນ. ເຄື່ອງມືການເພິ່ງພາອາໄສແບບປີ້ນກັບກັນຢ່າງເປັນລະບົບຍ່າງກຣາຟໂຄງການທັງໝົດຂອງທ່ານ, ສ້າງແຜນທີ່ທຸກຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງໂມດູນ, ແລະພື້ນຜິວຂອງໂນດທີ່ບໍ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ຂາເຂົ້າ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນການກວດສອບທີ່ຊັດເຈນຂອງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງໃນ codebase ຂອງທ່ານທີ່ສາມາດເອົາອອກໄດ້ຢ່າງປອດໄພ.

Knip.dev ເຮັດສິ່ງນີ້ໄດ້ດີສໍາລັບໂຄງການ JavaScript ແລະ TypeScript, ແລະມັນໄດ້ຮັບການເຄົາລົບຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຊຸມຊົນ. ແຕ່ມັນຖືກຂຽນໄວ້ໃນ JavaScript, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນ Node.js, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນສືບທອດຂໍ້ຈໍາກັດການປະຕິບັດເສັ້ນດຽວຂອງ Node ທັງຫມົດໃນເວລາທີ່ເຮັດການຂ້າມຜ່ານລະບົບໄຟລ໌ຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະການວິເຄາະສັນຍາລັກ. ສໍາລັບໂຄງການທີ່ມີ 500 ໄຟລ໌, ນີ້ແມ່ນດີ. ສໍາລັບໂຄງການທີ່ມີ 50,000 ໄຟລ໌ - ປະເພດຂອງ monorepo ທີ່ມີອໍານາດຜະລິດຕະພັນ SaaS ວິສາຫະກິດທີ່ແທ້ຈິງ - ການວິເຄາະສາມາດໃຊ້ເວລານາທີ. ແລະນາທີ, ໃນ cadence ທໍ່ CI/CD ທີ່ທັນສະໄຫມເຮັດວຽກຢູ່, ແມ່ນ dealbreaker.

ເປັນຫຍັງໄປຈຶ່ງປ່ຽນການຄຳນວນ

Go ໄດ້​ຖືກ​ອອກ​ແບບ​ຈາກ​ພື້ນ​ຖານ​ສໍາ​ລັບ​ປະ​ເພດ​ຂອງ​ວຽກ​ງານ​ທີ່​ການ​ວິ​ເຄາະ​ການ​ເພິ່ງ​ພາ​ອາ​ໄສ​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​: I/O ໄຟລ​໌​ທີ່​ໄວ​, primitives concurrency ທີ່​ດີ​ເລີດ​, ແລະ​ການ​ໃຊ້​ເວ​ລາ​ການ​ແລ່ນ​ຫນ້ອຍ​ທີ່​ສຸດ​. ບ່ອນທີ່ Node.js ປະມວນຜົນໜ້າວຽກໜຶ່ງຄັ້ງໃນກະທູ້ດຽວ ແລະ ອາໄສການເອີ້ນຄືນ ແລະ ສັນຍາວ່າຈະປອມຕົວຂະໜານ, Go ສາມາດສ້າງ goroutines ຫຼາຍພັນອັນທີ່ປະຕິບັດຕົວຈິງໃນຂະໜານກັນທົ່ວທຸກຫຼັກ CPU ທີ່ມີຢູ່. ສໍາລັບວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການອ່ານຫຼາຍຮ້ອຍໄຟລ໌, ວິເຄາະ ASTs ຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະການສ້າງເສັ້ນສະແດງຄວາມສໍາພັນຂອງສັນຍາລັກ, ຄວາມແຕກຕ່າງທາງສະຖາປັດຕະຍະກໍານີ້ແປໂດຍກົງກັບການປະຕິບັດໂມງຕິດຝາ.

ການເລັ່ງ 20x ທີ່ອ້າງໂດຍ Rev-dep ບໍ່ແມ່ນ magic — ມັນຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນເມື່ອທ່ານຈັບຄູ່ພາສາທີ່ຖືກຕ້ອງກັບບັນຫາທີ່ຖືກຕ້ອງ. ລັກສະນະການລວບລວມຂອງ Go ຍັງຫມາຍຄວາມວ່າບໍ່ມີການລົງໂທດ JIT warmup. ຈາກການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເຢັນໄປຫາການວິເຄາະສໍາເລັດ, Go binary ກໍາລັງປະຕິບັດຢູ່ໃນການປະຕິບັດຢູ່ໃກ້ກັບຈຸດສູງສຸດ. ຜົນກະທົບທາງປະຕິບັດແມ່ນການວິເຄາະທີ່ໃຊ້ເວລາ 90 ວິນາທີໃນເຄື່ອງມືທີ່ອີງໃສ່ Node ສາມາດເຮັດສໍາເລັດພາຍໃນ 5 ວິນາທີໃນການປະຕິບັດທີ່ດີທຽບເທົ່າ Go. ນັ້ນຄືຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການກວດສອບທີ່ຜູ້ພັດທະນາຂ້າມໄປ ເພາະມັນ "ໃຊ້ເວລາຕະຫຼອດໄປ" ແລະອັນໜຶ່ງທີ່ດໍາເນີນການກັບທຸກໆຄໍາຫມັ້ນສັນຍາໂດຍບໍ່ມີໃຜສັງເກດເຫັນ overhead.

"ເຄື່ອງມືນັກພັດທະນາທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນສິ່ງໜຶ່ງທີ່ຫຼົງໄຫຼ. ຖ້າຊຸດການວິເຄາະຂອງທ່ານເພີ່ມສາມນາທີໃສ່ທຸກໆທໍ່ CI, ນັກພັດທະນາຈະຊອກຫາວິທີທີ່ຈະຂ້າມມັນ. ຄວາມໄວບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ດີ - ມັນເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສໍາລັບການຮັບຮອງເອົາ."

ກໍລະນີທຸລະກິດສໍາລັບການອະນາໄມ Codebase

Dead code ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນບັນຫາດ້ານຄວາມງາມຂອງນັກພັດທະນາເທົ່ານັ້ນ — ມັນມີຜົນສະທ້ອນທາງທຸລະກິດຢ່າງຈິງຈັງທີ່ປະສົມກັນໃນໄລຍະເວລາ. ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ​ວ່າ​ອັນ​ໃດ​ທີ່​ຕົວ​ຈິງ codebases bloated ອົງ​ການ​ຈັດ​ຕັ້ງ:

• ເວລາສ້າງທີ່ຍາວກວ່າ ທີ່ຊ້າລົງທໍ່ການນໍາໄປໃຊ້ ແລະຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນການປ່ອຍທີ່ທີມງານສາມາດຈັດສົ່ງໄດ້ຢ່າງປອດໄພຕໍ່ອາທິດ
• ການໂຫຼດທາງດ້ານສະຕິປັນຍາທີ່ສູງຂຶ້ນ ສໍາລັບວິສະວະກອນທີ່ຂຶ້ນເຮືອບິນ, ຜູ້ທີ່ຕ້ອງໃຊ້ເວລາຫຼາຍອາທິດໃນການຈໍາແນກຮູບແບບການເຄື່ອນໄຫວຈາກສິ່ງທີ່ປະຖິ້ມໄວ້
• ຂະ​ຫນາດ​ຊຸດ​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ ທີ່​ເຮັດ​ໃຫ້​ຜົນ​ກະ​ທົບ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຂອງ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ, ໂດຍ​ສະ​ເພາະ​ແມ່ນ​ໃນ​ກິດ​ເວັບ​ທີ່​ທຸກ​ກິ​ໂລ​ໄບ​ມີ​ຜົນ​ກະ​ທົບ​ຕໍ່​ເວ​ລາ​ໂຫຼດ​ແລະ​ອັດ​ຕາ​ການ​ແປງ
• ການຂະຫຍາຍພື້ນຜິວດ້ານຄວາມປອດໄພ — ລະຫັດຕາຍທີ່ຍັງມີການເພິ່ງພາອາໄສແມ່ນຍັງເປັນ vector ສໍາລັບຊ່ອງໂຫວ່ຢູ່ໃນແພັກເກັດເຫຼົ່ານັ້ນ
• Test suite bloat ບ່ອນທີ່ການທົດສອບການທໍາງານທີ່ຖອດອອກຍັງສືບຕໍ່ດໍາເນີນການ, ໃຊ້ CI ນາທີ, ແລະບາງຄັ້ງລົ້ມເຫລວໃນວິທີທີ່ສັບສົນ
• ສັນຍານຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ທີ່ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທາງສະຖາປັດຕະຍະກຳຍາກຂຶ້ນ ເພາະວ່າມັນບໍ່ຊັດເຈນວ່າອັນໃດເປັນເຄື່ອງບັນຈຸ ແລະ ອັນໃດເປັນແວ່ນແຍງ

ການສຶກສາປີ 2023 ໂດຍກຸ່ມ DevOps Research and Assessment (DORA) ພົບວ່າທີມທີ່ມີການປະຕິບັດຄຸນນະພາບລະຫັດທີ່ເຂັ້ມແຂງ — ລວມທັງການຖອດລະຫັດຕາຍເປັນປົກກະຕິ — ສົ່ງ 2.4 ເທົ່າເລື້ອຍໆ ແລະມີ ອັດຕາການປ່ຽນແປງທີ່ຕໍ່າກວ່າ 7 ເທົ່າ ກ່ວາທີມທີ່ປ່ອຍໃຫ້ຫນີ້ສິນດ້ານວິຊາການສະສົມ. ຄວາມສຳພັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງບັງເອີນ. ຖານຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດແມ່ນງ່າຍກວ່າໃນການຫາເຫດຜົນ, ທົດສອບງ່າຍກວ່າ, ແລະງ່າຍຕໍ່ການປ່ຽນແປງຢ່າງປອດໄພ.

ສຳລັບທຸລະກິດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນເວທີເຊັ່ນ Mewayz — ເຊິ່ງໃຫ້ອຳນາດແກ່ຜູ້ໃຊ້ 138,000 ຄົນໃນທົ່ວ 207 ໂມດູນທຸລະກິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຕັ້ງແຕ່ CRM ແລະ payroll ຈົນເຖິງການຈັດການເຮືອ ແລະ ເຄື່ອງມືເຊື່ອມຕໍ່-in-bio — codebase health ໄດ້ຄູນສະເຕກ. ເມື່ອເວທີຂອງທ່ານຂະຫຍາຍໂດເມນທີ່ມີປະໂຫຍດຫຼາຍ, ພື້ນຜິວການເຊື່ອມໂຍງລະຫວ່າງໂມດູນແມ່ນໃຫຍ່ຫຼວງ. ການສົ່ງອອກທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ໃນໂມດູນຫຼັກສາມາດສ້າງຄວາມຄາດຫວັງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບໂມດູນທີ່ຂຶ້ນກັບ, ກະຕຸ້ນການສົ່ງຄືນທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນໃນຊັ້ນ UI, ແລະສັບສົນກາຟການເພິ່ງພາອາໄສໃນວິທີທີ່ເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງໃນອະນາຄົດມີຄວາມສ່ຽງ.

ການ​ເຊື່ອມ​ໂຍງ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ການ​ເພິ່ງ​ພາ​ອາ​ໄສ​ເຂົ້າ​ໃນ​ຂະ​ບວນ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ທີ່​ທັນ​ສະ​ໄຫມ

ພະລັງທີ່ແທ້ຈິງຂອງເຄື່ອງມືໄວຄື Rev-dep ບໍ່ແມ່ນການທໍາຄວາມສະອາດຄັ້ງດຽວທີ່ມັນເປີດໃຊ້ງານ — ມັນເປັນຄວາມສາມາດໃນການດໍາເນີນການວິເຄາະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງວົງຈອນການພັດທະນາປົກກະຕິຂອງທ່ານ. ເມື່ອການສະແກນລະຫັດທີ່ຕາຍແລ້ວໃຊ້ເວລາ 4 ວິນາທີແທນທີ່ຈະເປັນ 4 ນາທີ, ທ່ານສາມາດເພີ່ມມັນໃສ່ hooks ລ່ວງໜ້າຂອງທ່ານ. ເມື່ອມັນໃຊ້ເວລາ 4 ວິນາທີແທນທີ່ຈະເປັນ 4 ນາທີ, ທໍ່ CI ຂອງທ່ານສາມາດລົ້ມເຫລວກັບການຮ້ອງຂໍດຶງທີ່ແນະນໍາການສົ່ງອອກທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ໃຫມ່ແທນທີ່ຈະປ່ອຍໃຫ້ພວກມັນສະສົມຢ່າງງຽບໆ.

ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ນີ້​ຈາກ "ເຫດການ​ທໍາ​ຄວາມ​ສະ​ອາດ​ປະ​ຈໍາ​ໄຕ​ມາດ" ໄປ​ເປັນ "ປະ​ຕູ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ຕໍ່​ເນື່ອງ" ແມ່ນ​ຄ້າຍ​ຄື​ກັນ​ກັບ​ສິ່ງ​ທີ່​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່ linter ໄດ້​ກາຍ​ເປັນ​ໄວ​ພຽງ​ພໍ​ທີ່​ຈະ​ແລ່ນ​ໃນ​ການ​ກົດ​ດັນ​ທຸກ​ຄັ້ງ​ໃນ IDE. ກ່ອນທີ່ ESLint ແລ່ນໃນເວລາຈິງ, ຮູບແບບລະຫັດຖືກບັງຄັບໃຊ້ໂດຍການກວດສອບລະຫັດແຕ່ລະໄລຍະ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນໄດ້ກາຍເປັນສະພາບແວດລ້ອມ - ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການຕອບໂຕ້ຂອງຜູ້ພັດທະນາທີ່ມີປະສົບການໃນຂະນະທີ່ຂຽນລະຫັດ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັງຈາກນັ້ນ. ການ​ວິ​ເຄາະ​ການ​ເພິ່ງ​ພາ​ອາ​ໄສ​ໄວ​ສາ​ມາດ​ສ້າງ​ຄວາມ​ກົດ​ດັນ​ດ້ານ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ດຽວ​ກັນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ລະ​ຫັດ​ຕາຍ​.

ການ​ຕັ້ງ​ຄ່າ​ວຽກ​ງານ​ນີ້​ໂດຍ​ປົກ​ກະ​ຕິ​ມີ​ສາມ​ອົງ​ປະ​ກອບ:

1. ການວິເຄາະພື້ນຖານ: ແລ່ນເຄື່ອງມືຕໍ່ກັບຖານຂໍ້ມູນລະຫັດປັດຈຸບັນຂອງທ່ານເພື່ອເຂົ້າໃຈຂະໜາດຂອງລະຫັດຕາຍທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ຢ່າພະຍາຍາມແກ້ໄຂທຸກຢ່າງໃນເທື່ອດຽວ — triage by module and priority by risk.
2. ການບັງຄັບໃຊ້ CI: ເພີ່ມການວິເຄາະໃສ່ທໍ່ຂອງທ່ານໂດຍມີເກນ — ລົ້ມເຫລວໃນການສົ່ງອອກທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ໃໝ່ໃດໆກໍຕາມ, ແຕ່ຢ່າຫຼົ້ມເຫຼວກັບອັນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຈົນກວ່າເຈົ້າຈະລ້າງພວກມັນອອກ.
3. ການທຳຄວາມສະອາດຕາມກຳນົດເວລາ: ໃຊ້ຜົນຜະລິດຂອງເຄື່ອງມືເພື່ອແນະນຳວຽກທຳຄວາມສະອາດຢ່າງເປັນປົກກະຕິ, ຕິດຕາມການນັບລະຫັດທີ່ຕາຍແລ້ວເປັນຕົວວັດແທກສຸຂະພາບຂອງທີມໃນແຕ່ລະໄລຍະ.

ສິ່ງທີ່ Go Tooling Renaissance Signals ສໍາລັບ SaaS Builders

Rev-dep ແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຮູບແບບທີ່ກວ້າງຂຶ້ນໃນເຄື່ອງມືຂອງນັກພັດທະນາ: ທາງເລືອກທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງຂອງເຄື່ອງມື JavaScript ທີ່ສ້າງຂຶ້ນ, ສ້າງຂຶ້ນໃນ Go ຫຼື Rust, ປະກົດຂຶ້ນໃນທຸກໝວດໝູ່. Biome ແທນ ESLint ແລະ Prettier ສໍາລັບທີມຈໍານວນຫຼາຍ. Turbopack ແລະ Rspack ກໍາລັງກິນອາຫານທ່ຽງຂອງ Webpack. Bun ກໍາລັງທ້າທາຍ Node.js ຕົວຂອງມັນເອງ. ຫົວຂໍ້ທົ່ວໄປແມ່ນວ່າເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ສະເຫນີການປັບປຸງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ - ພວກເຂົາສະເຫນີການປັບປຸງຫນ້າທີ່ເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ປ່ຽນແປງສິ່ງທີ່ປະຕິບັດໄດ້.

ສຳ​ລັບ​ບໍ​ລິ​ສັດ SaaS ທີ່​ສ້າງ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ຫຼາຍ​ໂມ​ດູນ​ສະ​ລັບ​ສັບ​ຊ້ອນ, ການ​ຟື້ນ​ຟູ​ເຄື່ອງ​ມື​ນີ້​ມີ​ຜົນ​ກະ​ທົບ​ໂດຍ​ກົງ​ສໍາ​ລັບ​ວິ​ສະ​ວະ​ກໍາ​ໄວ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ 207 ໂມດູນຂອງ Mewayz - ກວມເອົາທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກ HR ແລະເງິນເດືອນໄປຫາລະບົບການຈອງແລະກະດານການວິເຄາະ - ເປັນຕົວແທນຂອງລະຫັດລະຫັດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ກັນທີ່ໄວ, ການວິເຄາະການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ຖືກຕ້ອງກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນໃນການດໍາເນີນງານ. ເມື່ອການປ່ຽນເປັນໂມດູນຜົນປະໂຫຍດຮ່ວມກັນທາງທິດສະດີສາມາດສັ່ນສະເທືອນຜ່ານຫຼາຍສິບໂມດູນຄຸນນະສົມບັດ, ການເບິ່ງເຫັນໃກ້ໆກັບເສັ້ນສະແດງການເພິ່ງພາອາໄສຕົວຈິງບໍ່ພຽງແຕ່ສະດວກເທົ່ານັ້ນ - ມັນເປັນໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ປ້ອງກັນເຫດການການຜະລິດລາຄາແພງ.

ຄວາມສາມາດໃນການຕອບ "ສິ່ງທີ່ໃຊ້ຟັງຊັນນີ້ຕົວຈິງ" ໃນເວລາບໍ່ເກີນ 5 ວິນາທີ ຫຼາຍກວ່າຫ້ານາທີຈະປ່ຽນແປງວິທີທີ່ວິສະວະກອນເຮັດການຕັດສິນໃຈ. ມັນຫຼຸດລົງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການສືບສວນ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າວິສະວະກອນສືບສວນເລື້ອຍໆ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ. ນີ້​ແມ່ນ​ຜົນ​ຕອບ​ແທນ​ລວມ​ຂອງ​ການ​ລົງ​ທຶນ​ໃນ​ເຄື່ອງ​ມື​ໄວ​ທີ່​ມັກ​ຈະ​ຖືກ​ມອງ​ຂ້າມ​ເມື່ອ​ອົງ​ການ​ຈັດ​ຕັ້ງ​ຄິດ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ຂອງ​ຜູ້​ພັດ​ທະ​ນາ.

ການ​ເຮັດ​ໃຫ້​ການ​ລຶບ​ລະ​ຫັດ​ຕາຍ​ເປັນ​ສ່ວນ​ໜຶ່ງ​ຂອງ​ວັດ​ທະ​ນະ​ທຳ​ວິ​ສະ​ວະ​ກຳ​ຂອງ​ທ່ານ

ເທກໂນໂລຍີຢ່າງດຽວບໍ່ໄດ້ສ້າງ codebases ທີ່ສະອາດ - ວັດທະນະທໍາເຮັດ. ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Rev-dep ສະຫນອງຄວາມສາມາດ, ແຕ່ການປ່ຽນຄວາມສາມາດນັ້ນໄປສູ່ການປະຕິບັດທີ່ສອດຄ່ອງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມມຸ່ງຫມັ້ນຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ. ທີມງານທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍທີ່ສຸດປະຕິບັດການວັດແທກລະຫັດທີ່ຕາຍແລ້ວໃນແບບດຽວກັນທີ່ພວກເຂົາປະຕິບັດຕໍ່ການຄຸ້ມຄອງການທົດສອບ: ເປັນຕົວຊີ້ບອກທີ່ເຫັນໄດ້, ຕິດຕາມກ່ຽວກັບສຸຂະພາບຂອງ codebase ທີ່ໄດ້ຮັບການທົບທວນຄືນໃນກອງປະຊຸມວິສະວະກໍາແລະປັດໄຈເຂົ້າໃນການວາງແຜນ sprint.

ບາງການປະຕິບັດທາງວັດທະນະທໍາທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີລວມມີການກໍານົດ "ມື້ລຶບລະຫັດ" — ເຫດການແຕ່ລະໄລຍະທີ່ເປົ້າໝາຍທີ່ຊັດເຈນຄືການລຶບລະຫັດແທນທີ່ຈະເພີ່ມມັນ. Netlify ໄດ້ສ້າງຊື່ສຽງອັນນີ້ໂດຍການແລ່ນກະດານຈັດອັນດັບການຕິດຕາມເສັ້ນສຸດທິທີ່ຖືກລົບ. Stripe ໄດ້ຂຽນຢ່າງເປີດເຜີຍກ່ຽວກັບການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາໃນການປະຕິບັດການລຶບລະຫັດເປັນການປະກອບສ່ວນດ້ານວິສະວະກໍາຊັ້ນຫນຶ່ງ, ເທົ່າທຽມກັນໃນມູນຄ່າໃນການເຮັດວຽກຄຸນນະສົມບັດ. ການປ່ຽນແປງແນວຄິດທີ່ຕ້ອງການແມ່ນການຮັບຮູ້ວ່າລະຫັດທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນລະຫັດທີ່ບໍ່ມີຢູ່: ທຸກໆເສັ້ນທີ່ທ່ານບໍ່ໄດ້ຂຽນແມ່ນເສັ້ນທີ່ທ່ານບໍ່ເຄີຍມີເພື່ອຮັກສາ, ທົດສອບ, ແກ້ບັນຫາ, ຫຼືອະທິບາຍໃຫ້ຜູ້ຈ້າງໃຫມ່.

ສຳ​ລັບ​ບໍ​ລິ​ສັດ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ທີ່​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ການ​ດຳ​ເນີນ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ທີ່​ຊັບ​ຊ້ອນ, ຂະ​ໜານ​ກັນ​ນອກ​ດ້ານ​ວິ​ສະ​ວະ​ກຳ​ແມ່ນ​ມີ​ຄຳ​ແນະ​ນຳ​ເທົ່າ​ທຽມ​ກັນ. ລະບຽບວິໄນດຽວກັນທີ່ເຮັດໃຫ້ codebases ມີສຸຂະພາບດີ - ການກວດສອບປົກກະຕິ, ຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງທີ່ຊັດເຈນ, ການກໍາຈັດສິ່ງທີ່ບໍ່ມີໃຜໃຊ້ - ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການທຸລະກິດມີສຸຂະພາບດີເຊັ່ນກັນ. ແພລດຟອມເຊັ່ນ Mewayz ຖືກສ້າງຂຶ້ນຢ່າງຊັດເຈນເພື່ອໃຫ້ທຸລະກິດປະເພດນັ້ນມີຄວາມຊັດເຈນໃນການດໍາເນີນງານ: ທັດສະນະລວມຂອງເຄື່ອງມືທີ່ຖືກນໍາໃຊ້, ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ສ້າງມູນຄ່າ, ແລະບ່ອນທີ່ນ້ໍາຫນັກຕາຍຂອງອົງການຈັດຕັ້ງກໍາລັງສະສົມ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະກວດສອບການສົ່ງອອກຊອບແວທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ ຫຼືຂະບວນການທາງທຸລະກິດທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້, ລະບຽບວິໄນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງແມ່ນຄືກັນ.

ເຄື່ອງ​ມື​ໄວ​ຂຶ້ນ, ຂໍ້​ຕິ​ຊົມ​ນັບ​ມື້​ນັບ​ແໜ້ນ​ແຟ້ນ​ຂຶ້ນ, ແລະ​ທີມ​ງານ​ທີ່​ລົງ​ທຶນ​ໃນ​ໂຄງ​ລ່າງ​ພື້ນ​ຖານ​ການ​ອະ​ນາ​ໄມ codebase ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້ ແມ່ນ​ໄດ້​ສ້າງ​ປະ​ໂຫຍດ​ລວມ​ທີ່​ຈະ​ຈ່າຍ​ເງິນ​ປັນ​ຜົນ​ເປັນ​ເວ​ລາ​ຫຼາຍ​ປີ. Rev-dep ແລະກຸ່ມເຄື່ອງມືພັດທະນາ Go-powered ຂອງມັນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຕົວຊີ້ວັດທີ່ໜ້າສົນໃຈເທົ່ານັ້ນ — ພວກມັນເປັນຊັ້ນໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມໄວຂອງຊອບແວທີ່ຍືນຍົງເປັນໄປໄດ້. ແລະໃນໂລກທີ່ຄວາມໄວຂອງການຊໍ້າຄືນແມ່ນຜົນປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນຕົ້ນຕໍສໍາລັບທຸລະກິດຊອບແວ, ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຄວາມກັງວົນຕໍ່ອຸປະກອນ. ມັນເປັນເກມທັງໝົດ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ອັນໃດເຮັດໃຫ້ Rev-dep ໄວກວ່າ knip.dev?

Rev-dep ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນ Go, ພາສາລະບົບທີ່ລວບລວມຖືກປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມໄວໃນການປະຕິບັດແບບສອດຄ່ອງກັນ ແລະເປັນວັດຖຸດິບ, ໃນຂະນະທີ່ knip.dev ແລ່ນເທິງ Node.js. ຄວາມແຕກຕ່າງທາງສະຖາປັດຕະຍະກຳນີ້ເຮັດໃຫ້ Rev-dep ສາມາດວິເຄາະກຣາຟການເພິ່ງພາອາໄສ ແລະກວດຫາລະຫັດຕາຍໄດ້ໄວຂຶ້ນເຖິງ 20x. ສຳລັບ monorepos ຂະໜາດໃຫຍ່ ຫຼື codebases ທີ່ຊັບຊ້ອນ — ເຊັ່ນ: ສະຖາປັດຕະຍະກຳ 207-module powering Mewayz’s business OS at app.mewayz.com — ຊ່ອງຫວ່າງປະສິດທິພາບນັ້ນແປເປັນເວລາຈິງທີ່ບັນທຶກໄວ້ໃນທຸກໆການແລ່ນ CI.

ໂຄ​ດ​ຕາຍ​ຂອງ​ໂຄງ​ການ​ທີ່​ເຕີບ​ໂຕ​ແບບ​ປົກ​ກະ​ຕິ​ສະ​ສົມ​ຫຼາຍ​ປານ​ໃດ?

ບົດ​ລາຍ​ງານ​ການ​ສຶກ​ສາ​ແລະ​ບົດ​ລາຍ​ງານ​ຂອງ​ທີມ​ວິ​ສະ​ວະ​ກອນ​ແນະ​ນໍາ​ວ່າ codebases ແກ່​ສາ​ມາດ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ໄດ້​ຈາກ 10% ຫາ 35% ລະ​ຫັດ​ທີ່​ບໍ່​ໄດ້​ໃຊ້​ຫຼື​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ເຂົ້າ​ເຖິງ. ອົງປະກອບຂອງບັນຫາເປັນຂະຫນາດຂອງທີມ — ຄຸນສົມບັດຖືກຍົກເລີກ, APIs ປ່ຽນແປງ, ແລະໂມດູນຖືກປະຖິ້ມໂດຍບໍ່ມີການເຮັດຄວາມສະອາດ. ແພລດຟອມເຊັ່ນ: Mewayz, ເຊິ່ງລວມຫຼາຍກວ່າ 207 ໂມດູນທຸລະກິດເຂົ້າໄປໃນລະບົບປະຕິບັດການດຽວ $19/ເດືອນ, ອີງໃສ່ການກວດພົບລະຫັດຕາຍທີ່ເປັນລະບົບຫຼາຍເພື່ອຮັກສາ codebase ໄວ້ ແລະຮັກສາໄດ້.

Rev-dep ເໝາະກັບທີມທີ່ບໍ່ໃຊ້ JavaScript ຫຼື TypeScript ບໍ?

Rev-dep ໃນປັດຈຸບັນແມ່ນສຸມໃສ່ລະບົບນິເວດ JavaScript ແລະ TypeScript, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກໂດຍກົງກັບ knip.dev ສໍາລັບສະພາບແວດລ້ອມເຫຼົ່ານັ້ນ. ການຮອງຮັບພາສາເພີ່ມເຕີມອາດຈະຂະຫຍາຍອອກໄປເມື່ອໂຄງການໃຫຍ່ຂຶ້ນ. ຖ້າທີມງານຂອງທ່ານສ້າງຜະລິດຕະພັນໃນເວັບ ຫຼືເຄື່ອງມື SaaS — ຄ້າຍກັບວິທີທີ່ Mewayz ສະໜອງ OS ທຸລະກິດອັນເຕັມທີ່ຂອງມັນຢູ່ທີ່ app.mewayz.com — ແລະ stack ຂອງທ່ານແມ່ນ JS/TS-heavy, Rev-dep ຄຸ້ມຄ່າໃນການປະເມີນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ຜູ້ພັດທະນາຂອງທ່ານໃນມື້ນີ້.

ຂ້ອຍສາມາດລວມ Rev-dep ເຂົ້າໄປໃນທໍ່ CI/CD ທີ່ມີຢູ່ຂອງຂ້ອຍໄດ້ບໍ?

ແມ່ນ. Rev-dep ຖືກອອກແບບມາເປັນເຄື່ອງມື CLI, ເຮັດໃຫ້ມັນກົງໄປກົງມາທີ່ຈະລົງໄປໃນທໍ່ CI / CD ພ້ອມກັບຂັ້ນຕອນການທົດສອບແລະ linting ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງທ່ານ. ຄວາມໄດ້ປຽບຂອງຄວາມໄວຂອງມັນແມ່ນມີຄຸນຄ່າໂດຍສະເພາະໃນທໍ່ອັດຕະໂນມັດບ່ອນທີ່ການສົ່ງຄໍາຄິດເຫັນທີ່ໄວຂຶ້ນຫຼຸດຜ່ອນເວລາລໍຖ້າຂອງຜູ້ພັດທະນາ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະດໍາເນີນການເລີ່ມຕົ້ນແບບ lean ຫຼືຈັດການແພລະຕະຟອມທີ່ມີຄຸນສົມບັດເຕັມຮູບແບບເຊັ່ນ: OS ທຸລະກິດ $19/ເດືອນຂອງ Mewayz, ການລວມເອົາການວິເຄາະລະຫັດທີ່ຕາຍແລ້ວເຂົ້າໄປໃນທໍ່ຂອງທ່ານຈະຊ່ວຍບັງຄັບໃຊ້ການອະນາໄມ codebase ໃນທຸກການລວມ.