minikin/cargo-crap
Change Risk Anti-Patterns (CRAP) metric for Rust projects
解决的问题
cargo-crap 旨在识别“复杂且未测试”的 Rust 函数。它针对代码库中逻辑复杂（高循环复杂度）但缺乏足够测试覆盖率的风险区域，这些区域在修改时最有可能引发回归问题。
工作原理
该工具使用 syn 解析 Rust 源代码，并读取由 cargo-llvm-cov 或 cargo tarpaulin 等工具生成的 LCOV 覆盖率文件。它使用以下公式为每个函数计算 CRAP（变更风险反模式）分数：
CRAP(m) = comp(m)² × (1 − cov(m)/100)³ + comp(m)
其中 comp 为循环复杂度，cov 为行覆盖率百分比。分数越高，表示函数既复杂又测试不足。该工具可集成到 CI/CD 流水线中，当分数超过特定阈值或出现分数退化时，使构建失败。
适用人群
希望保持高代码质量和测试覆盖率的 Rust 开发者及团队，特别是处理 AI 生成代码时，这类代码可能隐藏复杂性。
特色亮点
- CI/CD 集成：支持基于阈值或回归门禁失败构建，防止质量下降。
- LCOV 兼容：与标准 Rust 覆盖率工具兼容。
- 详细报告：提供包含覆盖率百分比和未覆盖行范围的表格。
- AI 驱动的优先级排序：可选集成 TypeSafe，基于逻辑而非结构分析重复函数，判断是否应合并。
- 多种输出格式：支持人类可读表格、Markdown、PR 评论和 JSON。
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