Code Metrics Tool

A Code Metrics Tool analisa uma base de código para quantificar a qualidade estrutural usando métricas de software padrão. Ela calcula LOC, contagem de funções, contagem de arquivos, complexidade ciclomática, dependências, densidade de comentários e indicadores inspirados em Halstead a partir de um instantâneo de código ou entrada de repositório. A saída inclui uma pontuação resumo de 0–100 com interpretação e, se fornecido, uma divisão por arquivo. Conceitualmente, normaliza contagens brutas em índices interpretáveis, aplica fórmulas estabelecidas e sinaliza áreas de alto risco. Entradas obrigatórias são LOC, funções e arquivos; dados por arquivo opcionais permitem avaliação granular e identificação de hotspots. A agregação gera uma pontuação resumida, um índice de manutenibilidade e um índice de complexidade, com dados por arquivo opcionais para guiar refatoração. Destinatários: desenvolvedores, líderes de equipe, arquitetos, gerentes de projeto e engenheiros de QA. Valor único: combinação de métricas totais e por arquivo, ponderação de idioma, suporte a tendências históricas e formatos de exportação flexíveis. Casos de uso comuns: onboarding de uma nova base de código, acompanhamento de dívida ao longo de lançamentos e benchmarking entre equipes. Funcionalidades centrais: ingestão de dados, cálculo de métricas, normalização, categorização de risco por limiares e payloads prontos para API. A ferramenta enfatiza clareza e orientação acionável: traduz métricas em níveis de risco e hotspots priorizados, permitindo melhorias direcionadas e ciclos de decisão mais rápidos. Formatos suportados: JSON e CSV para entrada e vários formatos de exportação para saída. Projetado para uso em linguagens e tamanhos de projeto variados, com opções de ponderação por arquivo e comparações entre repositórios. Considerações de segurança e privacidade: dados de entrada são processados na memória; nenhum dado é transmitido sem configuração explícita de API; saídas podem ser armazenadas localmente. Limitações: métricas são indicadores sintéticos e devem ser complementadas com revisões de código. Educação: oferece diretrizes de interpretação e limites de melhores práticas para ajudar equipes a priorizar refatorações.