Resumen

VELASCO-ELIZONDO, Perla; CASTANEDA-CALVILLO, Lucero; GARCIA-FERNANDEZ, Alejandro  y  VAZQUEZ-REYES, Sodel. Caracterización y Detección Automática de Bad Smells MVC. RISTI [online]. 2018, n.26, pp.54-67. ISSN 1646-9895.  https://doi.org/10.17013/risti.26.54-67.

Los bad smells son causa frecuente de acumulación de deuda técnica; término que se refiere al costo en que se incurre por utilizar un enfoque de diseño o desarrollo apresurado y descuidado. Existen trabajos sobre la caracterización de bad smells, así como sobre enfoques para detectarlos y corregirlos automáticamente. Sin embargo, pocos de estos trabajos caracterizan, detectan y corrigen bad smells arquitectónicos. Este trabajo es un esfuerzo inicial para a llenar este vacío y contribuir en: (i) la caracterización de bad smells relevantes al estilo de arquitectura MVC, y (ii) la detección automática de estos bad smells utilizando técnicas de análisis estático de software. Los resultados obtenidos muestran que la mayoría de los bad smells definidos existen en la práctica, y que la estrategia de detección propuesta reduce en un amplio margen el tiempo requerido para detectar bad smells mediante una revisión de código de forma manual

Palabras clave : Arquitectura de Software;; Bad Bad smells; Análisis Estático; MVC; Yii.

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