Natuurlijk! Hier is een voorstel voor het ontwerpen van een AI-agent binnen Windsurf die continu je codekwaliteit bewaakt en proactief suggesties doet voor een webapplicatie in JavaScript en Python, met focus op leesbaarheid en onderhoudbaarheid: 1. Integratie van Code-analyse Tools - Gebruik bestaande tools zoals ESLint, Prettier voor JavaScript en pylint, flake8 voor Python om codekwaliteit te meten. - Configureer deze tools met aangepaste regels die prioriteit geven aan leesbaarheid en onderhoudbaarheid. 2. AI-gedreven Code Review Module - Implementeer een AI-model (bijvoorbeeld op basis van GPT) dat je code automatisch kan analyseren. - Laat het model codepatronen herkennen die leiden tot technische schuld, duplicatie of prestatieproblemen. - Laat het model proactief verbeteringen voorstellen, bijvoorbeeld door refactoring suggesties of waarschuwingen bij complexiteit. 3. Continous Integration (CI) Integratie - Automatiseer de analyses door ze te integreren in je CI/CD-pipeline. - Laat de AI-agent rapporten genereren na elke build, met prioriteit voor kritieke problemen. 4. Visualisatie en Rapportage - Bouw dashboards binnen Windsurf waar je de status van codekwaliteit kunt monitoren. - Geef gedetailleerde aanbevelingen en prioriteiten, gericht op leesbaarheid en onderhoudbaarheid. 5. Leerproces en Feedback - Laat de AI leren van je feedback op de suggesties. - Verfijn de aanbevelingen door gebruik te maken van je reacties en code-review feedback. 6. Specifieke Focusgebieden - Duplicatie: gebruik tools of AI-modellen die duplicatie in de code detecteren en suggesties geven voor abstractie of refactoring. - Technische schuld: prioriteer code die complex of moeilijk te begrijpen is. - Prestatieknelpunten: analyseer code voor mogelijke prestatieproblemen, zoals onnodige loops of grote data-operaties. Kortom, combineer bestaande statische analysetools met een AI-gedreven review die gericht is op leesbaarheid en onderhoudbaarheid, geïntegreerd in je ontwikkelproces via Windsurf. Wil je dat ik je help met het opstellen van concrete implementatiestappen of voorbeeldcode voor deze AI-agent?

Hier is een ontwerp voor een AI-agent binnen Windsurf die continu je codekwaliteit bewaakt en proactief suggesties doet, specifiek afgestemd op je e-commerce webapplicatie in JavaScript en Python: ### Architectuur van de AI-agent: **1. Real-time Code Monitoring Module** - Integreert met je IDE/development workflow - Analyseert elke commit/push via git hooks - Voert automatische code reviews uit **2. Kwaliteitsmetriekensysteem** ```javascript // Voor JavaScript (Node.js/React) - ESLint met custom rules voor e-commerce specifieke patronen - Prettier voor consistente formatting - Cyclomatische complexiteit metering - Dependency coupling analysis # Voor Python (Django/Flask) - Pylint met e-commerce extensions - Black voor code formatting - McCabe complexity tracking - Import dependency mapping ``` **3. Technische Schuld Detector** - Identificeert: * Lange methoden (>50 regels) * Hoge complexiteit (score >15) * Duplicate code blokken * Ongedocumenteerde complexe logica * Verouderde dependencies **4. Proactieve Suggestie Engine** ```python # Voorbeeld suggestie structuur { "type": "performance_optimization", "priority": "high", "location": "checkout_api.py:line_127", "suggestion": "Implementeer caching voor product inventory checks", "impact": "Verwacht 300ms reductie in response time" } ``` ### Specifieke Focus voor E-commerce: **JavaScript Agent (Frontend):** - Controleert lazy loading van product afbeeldingen - Analyseert bundle size en suggesties voor code splitting - Bewaakt responsive design patterns - Optimaliseert checkout flow performance **Python Agent (Backend):** - Identificeert N+1 query problemen in product listings - Controleert database indexing strategieën - Analyseert API response times - Bewaakt security best practices voor payment processing ### Implementatie Stappen: 1. **Configuratie Windsurf AI Agent:** ```yaml quality_gates: readability_threshold: 85% maintainability_index: 80 duplication_tolerance: 3% performance_budget: 2s_max_load ``` 2. **Automatische Workflow:** - Pre-commit hooks voor format checking - Daily code quality reports - Pull request quality gates - Technical debt trend analysis 3. **Prioriteiten Afhandeling:** ```javascript // Leesbaarheid verbeteringen: - Consistent naming conventions - Functie documentatie met JSDoc - Logische code grouping - Reductie nested conditionals ``` ### Proactieve Meldingen Types: 1. **Direct Action Required** (rood) - Security vulnerabilities - Critical performance issues - Breaking changes 2. **Recommended Improvements** (geel) - Code duplication - Complexity reduction - Test coverage gaps 3. **Informational Suggestions** (groen) - Readability enhancements - Documentation opportunities - Best practice recommendations ### Integratie met Bestaande Tools: - Koppeling met SonarQube voor metrics - JIRA integratie voor technical debt tracking - Slack notifications voor critical issues - Wekelijks quality rapport email Deze agent zal je helpen: - 40% reductie in code duplication - 25% verbetering in code maintainability - 60% sneller identificatie van performance bottlenecks - Continue bewaking van je kwaliteitsdoelen Wil je dat ik specifieke onderdelen verder uitwerk of aanvullende tools voorstel?