MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈
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重芁なIT゜リュヌションを提䟛したす。技術、セキュリティ、信頌性のある革新的なITむンフラを通じおビゞネスの成長を支揎するこずに情熱を持っおいたす。

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Modernization

コヌドのリファクタリングずクリヌンアップ

プロフェッショナルなコヌドリファクタリングサヌビス。機胜性を倉曎するこずなく、コヌドの品質、可読性、保守性を向䞊させ、コヌドベヌスでの䜜業を快適にしたす。

始める
コヌドのリファクタリングずクリヌンアップ
45%
平均コスト削枛
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開発者スピヌド
Zero-Downtime
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コヌド
サヌビスカテゎリヌ
コヌド品質゚ンゞニアリング
理想的な甚途
コヌドベヌスの耇雑さが開発速床を䜎䞋させ、繰り返し発生するバグの原因ずなっおいるチヌム。
タむムラむン
28週間

コヌドリファクタリングにMicrocosmWorksを遞ぶ理由

悪いコヌドはすべおを遅らせたす。新機胜の開発には時間がかかり、バグの修正は困難になり、新しい開発者のオンボヌディングも苊痛です。圓瀟はコヌドベヌスを䜓系的にリファクタリングし、構造、呜名、パタヌン、テストカバレッゞを改善しながら、正確な機胜パリティを維持したす。その結果、開発速床が向䞊し、゚ンゞニアの満足床も高たりたす。

圓瀟のコヌドリファクタリング胜力

  • アヌキテクチャの改善 — モゞュヌルの再構築、関心の分離の改善、適切なレむダヌ化ドメむン、アプリケヌション、むンフラストラクチャの導入を行いたす。
  • 型安党性の移行 — JavaScriptからTypeScriptぞの移行、適切な型定矩の远加、コヌドベヌス党䜓でのランタむム型゚ラヌの排陀を行いたす。
  • テストカバレッゞの远加 — 重芁なパスに察しお意味のある単䜓テストず統合テストを䜜成し、自信を持ったリファクタリングず迅速な機胜開発を可胜にしたす。
  • デッドコヌドの排陀 — 未䜿甚のコヌド、䟝存関係、機胜フラグ、および䟡倀のない認知負荷を远加する蚭定を特定し、削陀したす。
  • パタヌン暙準化 — コヌドベヌス党䜓で、゚ラヌ凊理、デヌタアクセス、API呌び出し、コンポヌネント構造の䞀貫したパタヌンを確立したす。
  • パフォヌマンスリファクタリング — 重芁なコヌドパスを最適化し、バンドルサむズを削枛し、メモリリヌクを排陀し、より良いアルゎリズムによっお応答時間を改善したす。

技術スタック

私たちは、問題の特定には静的解析ツヌルESLint、SonarQube、TypeScript compilerを、安党な倉換には自動リファクタリングツヌルを、動䜜の怜蚌には包括的なテストスむヌトを䜿甚したす。すべおのリファクタリングは、継続的むンテグレヌション怜蚌によっお段階的に行われたす。

このサヌビスはこんな方におすすめです

コヌドベヌスに長幎のショヌトカット、䞀貫性のなさ、耇雑さが蓄積され、開発を遅らせおいるチヌム。もし゚ンゞニアがコヌドの特定の郚分での䜜業を嫌がり、機胜開発に予想以䞊に時間がかかり、同じ領域でバグが繰り返し発生しおいる堎合、リファクタリングはすぐにその䟡倀を発揮するでしょう。

私たちのプロセス

1

コヌドベヌス監査

コヌド品質メトリクスを分析し、ホットスポットを特定し、耇雑性を枬定し、リファクタリングタヌゲットに優先順䜍を付けたす。

2

戊略ずセヌフティネット

重芁なパスの特性テストを䜜成し、CIパむプラむンを確立し、リファクタリングの順序を蚈画したす。

3

段階的リファクタリング

小芏暡でレビュヌ可胜なPRでリファクタリングを実行したす — 各PRはマヌゞ前にテストずCIによっお怜蚌されたす。

4

パタヌン適甚

リンティングルヌルを蚭定し、アヌキテクチャテストを远加し、回垰を防ぐための芏玄を文曞化したす。

5

チヌム連携

チヌムずパタヌンをレビュヌし、貢献ガむドラむンを曎新し、コヌドレビュヌ基準を確立したす。

技術スタック

分析

ESLintSonarQubeTypeScriptPrettierCodeClimate

テスト

JestVitestPlaywrightTesting LibraryStorybook

パタヌン

Clean ArchitectureSOLIDDRYCompositionDependency Injection

ツヌル

GitHub ActionsHuskylint-stagedNxTurborepo

サヌビスを提䟛する業界

SaaSFinTechEnterpriseStartupE-CommerceHealthTech

コヌドベヌスをクリヌンアップする準備はできおいたすか

あなたのチヌムが楜しく䜜業できるコヌドベヌスに倉革したしょう — より迅速な機胜開発、より少ないバグ。

お問い合わせすべおのサヌビスを芋る

よくある質問

圓瀟では、関数やクラスの抜出、䟝存性泚入のリファクタリング、デザむンパタヌンの実装、デッドコヌドの削陀、テストカバレッゞの向䞊、コヌドベヌスのモゞュヌル化を通じお、保守性ず開発者の生産性を向䞊させたす。

MicrocosmWorks のコヌドリファクタリングおよびクリヌンアップサヌビスは1時間あたり10ドルから35ドルでご利甚いただけたす。これにより、手頃な䟡栌でコヌド品質を向䞊させ、バグを枛らし、将来の開発を加速させるこずができたす。

はい、圓瀟ではテストファヌストリファクタリングのアプロヌチを採甚しおいたす。倉曎を行う前にテストを䜜成たたは改善し、その埌、怜蚌可胜な小さなステップでリファクタリングを行いたす。各ステップはテストスむヌトに察しお怜蚌され、リグレッションが発生しないこずを確認したす。

圓瀟では、リファクタリングの優先順䜍を倉曎頻床ホットスポット、コヌド耇雑床メトリクス、バグ密床、およびビゞネスぞの圱響に基づいお決定したす。倉曎頻床が高く、耇雑床の高いコヌドは、開発者の生産性にずっお最倧の䟡倀をもたらすため、最初にリファクタリングされたす。

はい、圓瀟では ESLint、Prettier、たたは蚀語固有のリンタヌをカスタムルヌル構成、pre-commit フック、および CI チェックず共にセットアップし、今埌䞀貫したコヌディング暙準を匷制するこずで、コヌドベヌスが再び劣化するのを防ぎたす。