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http://hdl.handle.net/10071/37171| Author(s): | Kumar, Rajdev |
| Advisor: | Coutinho, Carlos Eduardo |
| Date: | 11-Dec-2025 |
| Title: | Code review with AI |
| Reference: | Kumar, R. (2025). Code review with AI [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/37171 |
| Keywords: | Large language model Inteligência artificial -- Artificial intelligence Developer Software Development Review Modelos de linguagem de grande escala Desenvolvedor Desenvolvimento |
| Abstract: | In recent years, the improvement in the artificial intelligence field, has reshaped how we do
interact with technology on daily basis.
The appearance of ChatGPT has eased the access to AI, allowing users with limited technical
background benefit from its processing capability and interact in a human readable format (Natural
language).
Nevertheless, these technologies can be used for deeper technical purposes, like code generation,
task automation, data analysis and much more.
The use of AI enables tasks being done faster and efficiently, however it is still important to
understand how we can use it better.
This dissertation has the aim of identifying for junior developers the best/correct way to use AI to
debug/revise the code. For that, the research includes the development of a web application that
allows user to input a piece of code that it will analyse and provide feedback on bugs, possible
vulnerabilities, bad programming practices, and if possible, suggesting alternative solutions.
The results that we got, shows that to get best answer from these GenAI tools, it is essential to
provide a well-crafted prompt that allows AI acknowledge what kind of topics are relevant to the code
review (CR). Nos últimos anos, os avanços da área da inteligência artificial têm transformado a forma como interagimos com a tecnologia no nosso dia a dia. A introdução do ChatGPT facilitou o acesso à Inteligência artificial, permitindo com que utilizadores menos técnicos pudessem beneficiar das suas capacidades de processamentos e geração de linguagem natural. No entanto estas tecnologias podem ser utilizadas para assuntos mais técnicos, como por exemplo na geração de código, automatização de tarefas, análise de dados, entre outras tarefas. O uso da inteligência artificial faz com que seja possível concluir as tarefas de forma mais rápida e mais eficaz. No entanto, é importante saber qual é a maneira mais eficiente de aplicá-la. Esta dissertação tem como objetivo de descobrir qual é a melhor maneira de utilizar a inteligência artificial para ajudar os desenvolvedores junior a realizar revisões de código de uma forma correta. Para tal, a investigação inclui o desenvolvimento de uma ferramenta web, que tem como propósito encontrar vulnerabilidades, possíveis bugs e más práticas de programação e, sempre que possível, providenciar soluções alternativas de correção, para assim dar suporte a estes desenvolvedores nas suas tarefas de revisão de código. Os dados obtidos provam que, para obter os melhores resultados, é necessário fornecer a estas ferramentas de suporte com Inteligência Artificial Generativa (GenAI) um prompt elaborado que permita à inteligência artificial saber exatamente quais são os tópicos pretendidos durante uma revisão de código. |
| Department: | Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação |
| Degree: | Mestrado em Engenharia de Telecomunicações e Informática |
| Peerreviewed: | yes |
| Access type: | Restricted Access |
| Appears in Collections: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Master_rajdev_kumar.pdf Restricted Access | 1,08 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
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