Creé una máquina del tiempo para la calidad del código y está encantada con cada commit que encuentra. Todos hemos enfrentado el mismo problema: un archivo de 500 líneas, una revisión que marca complejidad alta y la pregunta incómoda de cómo llegó a ese estado. Sin historial claro, todo parece un monstruo sin origen. Por eso desarrollé una herramienta que permite viajar por la historia del repositorio y ver cuándo la calidad comenzó a degradarse.

La esencia de la herramienta es sencilla y poderosa: analiza la evolución de la calidad de un archivo a través de varios commits y señala exactamente en qué cambio se introdujo la mayor regresión o la mejora más significativa. Además ofrece métricas científicas que sí importan, sugerencias de refactorización impulsadas por inteligencia artificial y soporte multinivel para JavaScript, TypeScript y Python. Todo envuelto en una interfaz temática que recuerda a un laboratorio de ciencia loca, porque reanimar código a veces parece magia y otras, pura cirugía.

Características clave que transforman la forma de ver el código

1. Análisis histórico - Recorre el historial de Git hasta 20 commits por archivo, genera una puntuación de calidad por commit, identifica la mejor y la peor versión, muestra una línea de tiempo visual y resalta el commit que introdujo la mayor regresión.

2. Métricas científicas - Combina índices como McCabe cyclomatic complexity, maintainability index, un score de toxicidad de code smells y una estimación de deuda técnica en horas para obtener una puntuación global entre 0 y 100. Estas métricas permiten justificar decisiones de refactorización con datos claros.

3. Sugerencias de refactorización con IA - No se queda en un juicio moral. La herramienta propone cambios concretos y seguros, con evaluación de riesgo para cada refactor: bajo riesgo para aplicar de inmediato, riesgo medio para probar y riesgo alto para revisar casos límite. Las propuestas incluyen extract method, simplificación de condiciones y manejo de errores, con ejemplos antes y después que permiten comparar el impacto en la complejidad y deuda técnica.

4. Soporte multi lenguaje - Análisis AST para JavaScript y TypeScript, detección de complejidad sensible al tipo en TS y análisis con AST para Python. La herramienta detecta el lenguaje automáticamente según la extensión y patrones de código.

5. Escáner de repositorios - Análisis a nivel de repositorio (hasta 30 archivos), ranking de los peores ficheros, métricas agregadas, deuda técnica total y una lista priorizada de correcciones recomendadas.

Por qué esto importa: con esta perspectiva temporal puedes ver cuándo se acumuló deuda técnica, aprender de los commits que mejoraron la base de código y argumentar refactors frente al equipo con evidencia histórica. Eso convierte la crítica subjetiva en decisiones objetivas y repetibles.

Un ejemplo práctico: imagina un handler con múltiples niveles de anidación y validaciones dispersas. La herramienta muestra que antes la puntuación era baja, sugiere extraer validación en una función isEligibleUser, reduce la complejidad y estima la reducción de deuda técnica en horas. El resultado es código más testeable, legible y mantenible.

En Q2BSTUDIO, empresa dedicada al desarrollo de software y aplicaciones a medida, aprovechamos este tipo de soluciones para ofrecer proyectos que van más allá de corregir fallos: transformamos código en activos sostenibles. Somos especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, y aplicamos prácticas de calidad que aseguran entregables escalables y seguros. Si quieres una solución a medida para tu organización podemos ayudarte a diseñarla y desplegarla, por ejemplo mediante una plataforma de software a medida y aplicaciones a medida integrada con motores de análisis y refactorización automatizada.

Además, combinamos estas capacidades con servicios de inteligencia artificial para empresas y agentes IA que automatizan tareas complejas y generan sugerencias contextuales dentro del flujo de desarrollo. Con nuestra experiencia en IA podemos integrar modelos que analicen estilo, patrones de arquitectura y riesgos de seguridad para ofrecer recomendaciones accionables. Conoce más sobre nuestras propuestas en servicios de inteligencia artificial.

Seguridad y cumplimiento son parte del viaje. La detección de code smells y la priorización de correcciones van de la mano con prácticas de ciberseguridad y pentesting para reducir la exposición a vulnerabilidades desde la fase de desarrollo. Asimismo, nuestras integraciones con servicios cloud permiten desplegar análisis automáticos en pipelines CI/CD sobre AWS y Azure, consiguiendo retroalimentación inmediata en cada push.

Casos de uso habituales: equipos que quieren ver la historia real de su base de código antes de embarcarse en un refactor amplio; consultoras que deben justificar intervención técnica ante clientes; empresas que adoptan IA para mejorar la productividad de desarrolladores; y organizaciones que necesitan reducir deuda técnica como condición para escalar productos en la nube.

Beneficios para tu negocio: menos tiempo perdido entendiendo errores pasados, decisiones de arquitectura respaldadas por datos, mejoras continuas visibles en la historia del repositorio y reducción cuantificable de deuda técnica. Además, combinando Business Intelligence y Power BI podemos generar dashboards ejecutivos que muestren tendencia de calidad por equipo, módulo o proyecto, facilitando la gobernanza del software.

Si te interesa reanimar tu código y convertir technical debt en decisiones estratégicas, en Q2BSTUDIO diseñamos e implementamos soluciones personalizadas que integran análisis histórico, IA para refactorización, servicios cloud y seguridad. Trabajamos con metodologías orientadas a resultados y entregables medibles para que tu equipo y tus aplicaciones prosperen.

¿A qué esperas para ver la historia completa de tu código y empezar a mejorar cada commit? Ponte en contacto y te mostraremos cómo una máquina del tiempo para la calidad del código puede cambiar la manera en que desarrollas y mantienes software.