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리포지토리에 대한 코드 품질 결과 해석

기본 브랜치에 대한 GitHub Code Quality 결과를 확인합니다.

누가 이 기능을 사용할 수 있나요?

쓰기 권한이 있는 사용자

GitHub Code Quality은 조직 소유의 리포지토리에서 GitHub Team 또는 GitHub Enterprise Cloud에서 사용 가능합니다.

참고 항목

GitHub Code Quality은(는) 현재 공개 미리 보기에 있으며 변경될 수 있습니다. 공개 미리 보기에서 Code Quality은(는) 요금이 청구되지 않지만 Code Quality 스캔은 GitHub Actions 분을 소모합니다.

필수 조건

코드 품질 결과의 전체 백로그 보기

  1. 리포지토리의 "보안" 탭으로 이동합니다.
  2.        **<svg version="1.1" width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" class="octicon octicon-code-review" aria-label="code review" role="img"><path d="M1.75 1h12.5c.966 0 1.75.784 1.75 1.75v8.5A1.75 1.75 0 0 1 14.25 13H8.061l-2.574 2.573A1.458 1.458 0 0 1 3 14.543V13H1.75A1.75 1.75 0 0 1 0 11.25v-8.5C0 1.784.784 1 1.75 1ZM1.5 2.75v8.5c0 .138.112.25.25.25h2a.75.75 0 0 1 .75.75v2.19l2.72-2.72a.749.749 0 0 1 .53-.22h6.5a.25.25 0 0 0 .25-.25v-8.5a.25.25 0 0 0-.25-.25H1.75a.25.25 0 0 0-.25.25Zm5.28 1.72a.75.75 0 0 1 0 1.06L5.31 7l1.47 1.47a.751.751 0 0 1-.018 1.042.751.751 0 0 1-1.042.018l-2-2a.75.75 0 0 1 0-1.06l2-2a.75.75 0 0 1 1.06 0Zm2.44 0a.75.75 0 0 1 1.06 0l2 2a.75.75 0 0 1 0 1.06l-2 2a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042L10.69 7 9.22 5.53a.75.75 0 0 1 0-1.06Z"></path></svg> 코드 품질** 을(를) 확장하려면 클릭하고, 그런 다음 **표준 결과** 을(를) 클릭합니다.
    

또는 가장 최근에 변경된 파일에 대한 AI 기반 결과를 보려면 AI를 사용하여 최근에 병합된 코드의 품질 향상을 참조하세요.

리포지토리에 대한 백로그 탐색

"표준 결과" 대시보드는 CodeQL 분석에서 찾은 모든 결과를 저장소의 기본 브랜치에 표시합니다. 이 보기를 사용하면 품질 결과의 전체 백로그를 시각화하고 작업의 우선 순위를 지정하여 특정 유형의 문제를 해결할 수 있습니다.

페이지 맨 위에 있는 개요에는 코드베이스의 유지 관리 가능성과 안정성이 요약되어 있습니다.

코드 품질 결과에 대한 "표준 결과" 대시보드의 스크린샷 요약은 진한 주황색으로 요약되어 있습니다.

개요 아래에 결과 전체 목록은 특정 결과 집합에 집중하는 데 사용할 수 있는 필터가 있는 헤더와 함께 표시됩니다. 결과는 다음과 같습니다.

  • 각 발견을 감지한 규칙에 따라 그룹화합니다
  • 각 규칙 내에서 파일 경로를 사전순으로 정렬

영향을 받는 파일을 나열하는 규칙을 확장하고 규칙의 이름을 클릭하여 결과의 전체 세부 정보를 확인하여 결과를 탐색합니다.

코드 품질에 대한 "표준 결과" 대시보드의 규칙 테이블 스크린샷 "덮어쓴 속성" 규칙 이름은 진한 주황색으로 표시됩니다.

등급 및 메트릭 해석

코드 품질 결과는 항상 리포지토리의 컨텍스트에서 해석되어야 합니다. 다음은 그 예입니다.

  • 작은 리포지토리 또는 지원되는 언어로 작성된 코드가 적은 리포지토리는 결과가 적고 등급이 좋은 경향이 있습니다.
  • 생성된 코드가 많은 리포지토리에는 유지 관리 결과가 많을 수 있으므로 유지 관리 효율성에 대한 등급이 낮아질 수 있습니다. 소스 코드 자체를 유지 관리할 수 있는 경우에는 문제가 되지 않습니다.
  • 완전히 지원되는 언어의 코드가 많은 대규모 리포지토리는 대부분의 코드가 좋은 유지 관리 효율성과 안정성 표준을 가지고 있더라도 종종 많은 결과를 갖습니다.

메트릭 및 등급 계산 방법에 대한 자세한 내용은 메트릭 및 등급 참조을 참조하세요.

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