JavaScript kódminőség-irányítópult: Mélyreható betekintés a metrikák vizualizációjába és a trendelemzésbe

A szoftverfejlesztés gyors ütemű világában a JavaScript a web mindent átható nyelve lett, amely a dinamikus front-end élményektől a robusztus back-end szolgáltatásokig mindent működtet. Ahogy a projektek mérete növekszik és a csapatok bővülnek, egy csendes, alattomos kihívás jelenik meg: a kódminőség fenntartása. A rossz minőségű kód nem csupán esztétikai kérdés; ez közvetlen adó a termelékenységre, a kiszámíthatatlan hibák forrása, és az innováció akadálya. Olyan technikai adósságot hoz létre, amely, ha kezeletlenül hagyják, megbéníthatja a legígéretesebb projekteket is.

Hogyan küzdenek a modern fejlesztőcsapatok ez ellen? Szubjektív találgatásból objektív, adatokon alapuló meglátásokra térnek át. Ennek a megközelítésnek a sarokköve a JavaScript kódminőség-irányítópult. Ez nem csupán statikus jelentés, hanem a kódbázis állapotának dinamikus, élő nézete, amely a metrikák vizualizációjához és a kritikus trendelemzéshez biztosít központosított központot.

Ez az átfogó útmutató végigvezeti Önt mindenen, amit a hatékony kódminőség-irányítópult létrehozásához és kihasználásához tudnia kell. Megvizsgáljuk a követendő alapvető metrikákat, a használandó eszközöket, és ami a legfontosabb, hogyan alakítsuk át ezeket az adatokat egy folyamatos fejlesztési kultúrává, amely a teljes mérnöki szervezetében rezonál.

Mi az a kódminőség-irányítópult, és miért elengedhetetlen?

Alapvetően a kódminőség-irányítópult egy információgazdálkodási eszköz, amely vizuálisan nyomon követi, elemzi és megjeleníti a forráskód állapotával kapcsolatos kulcsfontosságú metrikákat. Adatokat gyűjt a különböző elemzőeszközökből - linterekből, tesztlefedettségi jelentőkből, statikus elemzőmotorokból - és egy könnyen emészthető formátumban mutatja be, gyakran diagramok, mérőórák és táblázatok segítségével.

Képzelje el úgy, mint a kódbázis repülésvezérlő paneljét. A pilóta nem a "hogyan érzi" alapján repül a repülőgéppel; a magasságot, a sebességet és a motor állapotát mérő precíz műszerekre támaszkodik. Hasonlóképpen, egy mérnöki vezetőnek sem szabad a projektek állapotát a belső érzései alapján kezelnie. Egy irányítópult biztosítja a szükséges műszerezettséget.

Az elengedhetetlen előnyök egy globális csapat számára

• Az igazság egyetlen forrása: A több időzónát átfogó, elosztott csapatban az irányítópult közös, objektív nyelvet biztosít a kódminőségről való beszélgetéshez. Kiküszöböli a szubjektív vitákat, és mindenkit ugyanazokon a célokon igazít.
• Proaktív problémamegállapítás: Ahelyett, hogy a gyártásban felmerülő hibákra várna, egy irányítópult segít időben észrevenni a zavaró trendeket. Láthatja, ha egy új funkció nagyszámú kódszagot vezet be, vagy ha a tesztlefedettség csökken, mielőtt az komoly problémává válna.
• Adatvezérelt döntéshozatal: Vajon ezt a sprintet a hitelesítési modul újragondolásába, vagy a tesztlefedettség javításába fektessük-e? Az irányítópult biztosítja az adatok, hogy alátámassza ezeket a döntéseket mind a technikai, mind a nem technikai érdekelt felek számára.
• Csökkentett technikai adósság: A technikai adósság láthatóvá tételével és számszerűsíthetővé tételével (pl. a javításhoz szükséges becsült órákban) az irányítópult arra kényszeríti a csapatokat, hogy szembesüljenek vele. Egy absztrakt fogalomról egy konkrét metrikára vált át, amely nyomon követhető és idővel kezelhető.
• Gyorsabb beilleszkedés: Az új fejlesztők gyorsan áttekintést kaphatnak a kódbázis állapotáról és a csapat minőségi normáiról. Láthatják, hogy a kód mely területei összetettek vagy törékenyek, és különös gondosságot igényelnek.
• Javított együttműködés és elszámoltathatóság: Amikor a minőségi metrikák átláthatóak és mindenki számára láthatók, ez a kollektív tulajdonlás érzését kelti. Nem az egyének hibáztatása a cél, hanem a csapat felhatalmazása a közös normák betartására.

A műszerfalon megjelenítendő alapvető metrikák

A nagyszerű irányítópult elkerüli az információtúlterhelést. A kódminőség átfogó áttekintését nyújtó, kurált metrikák sorozatára összpontosít. Bontsuk ezeket logikai kategóriákra.

1. Karbantarthatósági metrikák: Megérthetjük és megváltoztathatjuk ezt a kódot?

A karbantarthatóság vitathatatlanul egy hosszú távú projekt legkritikusabb szempontja. Közvetlenül hatással van arra, hogy milyen gyorsan tud új funkciókat hozzáadni vagy hibákat javítani. A rossz karbantarthatóság a technikai adósság elsődleges mozgatórugója.

Ciklikus komplexitás

Mi az: A kód egy darabján áthaladó, lineárisan független utak számának mérése. Egyszerűbben fogalmazva, számszerűsíti, hogy hány döntés (pl. `if`, `for`, `while`, `switch` eset) van egy függvényben. Az 1 komplexitású függvénynek egyetlen útja van; az `if` utasítással rendelkező függvénynek 2 a komplexitása.

Miért fontos: A magas ciklikus komplexitás megnehezíti a kód olvasását, megértését, tesztelését és módosítását. A magas komplexitási pontszámú függvény a hibák fő jelöltje, és jelentősen több tesztesetet igényel az összes lehetséges út lefedéséhez.

Hogyan vizualizáljuk:

• Egy mérőóra, amely a függvényenkénti átlagos komplexitást mutatja.
• Egy táblázat, amely a 10 legbonyolultabb funkciót sorolja fel.
• Egy elosztási diagram, amely azt mutatja, hogy hány függvény esik a 'Alacsony' (1-5), 'Mérsékelt' (6-10), 'Magas' (11-20) és 'Extrém' (>20) komplexitási kategóriákba.

Kognitív komplexitás

Mi az: Egy újabb metrika, amelyet az olyan eszközök támogatnak, mint a SonarQube, amelynek célja, hogy mérje, mennyire nehéz a kód az ember számára. A ciklikus komplexitással ellentétben bünteti azokat a struktúrákat, amelyek megtörik a kód lineáris folyását, mint például a beágyazott hurkok, a `try/catch` blokkok és a `goto`-szerű utasítások.

Miért fontos: Gyakran a karbantarthatóság reálisabb mértékét adja, mint a ciklikus komplexitás. Egy mélyen beágyazott függvény ugyanolyan ciklikus komplexitással rendelkezhet, mint egy egyszerű `switch` utasítás, de a beágyazott függvényt sokkal nehezebb megérteni a fejlesztő számára.

Hogyan vizualizáljuk: Hasonlóan a ciklikus komplexitáshoz, használjon mérőórákat az átlagokhoz és táblázatokat a legbonyolultabb funkciók pontos meghatározásához.

Technikai adósság

Mi az: Egy metafora, amely a javítás rejtett költségét jelenti, amelyet az okozott, hogy most egy egyszerű (korlátozott) megoldást választottak ahelyett, hogy egy jobb megközelítést alkalmaztak volna, ami hosszabb ideig tartott volna. A statikus elemzőeszközök ezt úgy számszerűsítik, hogy időbecslést rendelnek hozzá az azonosított problémák kijavításához (pl. "Ennek a duplikált blokknak a javítása 5 percet vesz igénybe").

Miért fontos: A kódminőséggel kapcsolatos absztrakt problémákat egy konkrét üzleti metrikára fordítja: időre. A termékmenedzsernek azt mondani, hogy "300 kódszagunk van", kevésbé hatásos, mint azt mondani, hogy "45 napnyi technikai adósságunk van, ami lelassítja az új funkciók fejlesztését".

Hogyan vizualizáljuk:

• Egy nagy, kiemelkedő szám, amely a teljes becsült helyreállítási időt mutatja (pl. ember-napokban).
• Egy tortadiagram, amely a tartozást a problémák típusa szerint bontja (hibák, sérülékenységek, kódszagok).

2. Megbízhatósági metrikák: Fog ez a kód a várt módon működni?

Ezek a metrikák a kód helyességére és robusztusságára összpontosítanak, közvetlenül azonosítva a lehetséges hibákat és a biztonsági réseket, mielőtt azok a gyártásba kerülnének.

Hibák és sérülékenységek

Mi az: Ezek a statikus elemzőeszközök által azonosított problémák, amelyek nagy valószínűséggel helytelen viselkedést okoznak, vagy biztonsági rést hoznak létre. Példák a nullmutatók kivételei, az erőforrás-szivárgások vagy a nem biztonságos kriptográfiai algoritmusok használata.

Miért fontos: Ez a legkritikusabb kategória. Ezek a problémák rendszerösszeomláshoz, adatkorrupcióhoz vagy biztonsági résekhez vezethetnek. Ezeket azonnali intézkedésként kell prioritásként kezelni.

Hogyan vizualizáljuk:

• Külön számlálók a hibákhoz és a sérülékenységekhez, kiemelkedő módon megjelenítve.
• Bontás a súlyosság szerint: Használjon színes sávdiagramot a blokkoló, kritikus, főbb, kisebb problémákhoz. Ez segít a csapatoknak prioritási sorrendet felállítani a javításhoz.

Kódszagok

Mi az: A kódszag egy felszíni jelzés, amely általában a rendszer egy mélyebb problémájának felel meg. Nem maga a hiba, hanem egy minta, amely az alapvető tervezési elvek megsértésére utal. Példák: 'Hosszú metódus', 'Nagy osztály' vagy a kommentált kód kiterjedt használata.

Miért fontos: Bár nem azonnal kritikus, a kódszagok a technikai adósság és a rossz karbantarthatóság elsődleges hozzájárulói. A szagokkal teli kódbázist nehéz használni, és hajlamos a jövőben hibák kialakulására.

Hogyan vizualizáljuk:

• A kódszagok összesített száma.
• Bontás típus szerint, segítve a csapatokat az ismétlődő rossz szokások azonosításában.

3. Tesztlefedettségi metrikák: Elég jól tesztelt a kódunk?

A tesztlefedettség a kódnak a tesztek által végrehajtott százalékát méri. Ez az alkalmazás biztonsági hálójának alapvető mutatója.

Sor, ág és funkció lefedettség

Mik ezek:

• Sor lefedettség: A kód végrehajtható sorainak hány százalékát futtatták le a tesztek?
• Áglefedettség: Minden döntéspontnál (pl. egy `if` utasításnál) mind a `true`, mind a `false` ágat végrehajtották-e? Ez sokkal erősebb metrika, mint a sor lefedettsége.
• Funkció lefedettség: A kódunkban a függvények hány százalékát hívták meg a tesztek?

Miért fontos: Az alacsony lefedettség jelentős piros zászló. Ez azt jelenti, hogy az alkalmazás nagy részei meghibásodhatnak anélkül, hogy bárki is tudna róla, amíg egy felhasználó nem jelenti. A magas lefedettség magabiztosságot ad, hogy változtatásokat lehet végrehajtani a regressziók bevezetése nélkül.

Egy figyelmeztető szó: A magas lefedettség nem garantálja a kiváló minőségű teszteket. Lehet 100% -os sorlefedettsége olyan tesztekkel, amelyeknek nincsenek állításai, és ezért semmit sem bizonyítanak. A lefedettség a jó teszteléshez szükséges, de nem elégséges feltétel. Használja ki a nem tesztelt kód megtalálásához, nem pedig a hiúsági metrikaként.

Hogyan vizualizáljuk:

• Kiemelkedő mérőóra az általános áglefedettséghez.
• Egy vonaldiagram, amely a lefedettségi trendeket mutatja az idő múlásával (erről később).
• Egy konkrét metrika az "Új kód lefedettsége"-hez. Ez gyakran fontosabb, mint az általános lefedettség, mivel biztosítja, hogy minden új közreműködést jól tesztelnek.

4. Duplikációs metrikák: Ismételjük magunkat?

Duplikált sorok/blokkok

Mi az: A különböző fájlokban vagy függvényekben másolt-beillesztett kód százaléka.

Miért fontos: A duplikált kód karbantartási rémálom. Az egyik blokkban található hibát meg kell találni és ki kell javítani az összes duplikátjában. Megszegi a "Ne ismételd magad" (DRY) elvet, és gyakran a absztrakció elmulasztott lehetőségét jelzi (pl. egy megosztott függvény vagy komponens létrehozása).

Hogyan vizualizáljuk:

• A teljes duplikációs szintet mutató százalékos mérőóra.
• A legnagyobb vagy leggyakrabban duplikált kódblokkok listája a refaktorálási erőfeszítések irányításához.

A trendelemzés ereje: A pillanatképeken túl

A kód jelenlegi állapotát mutató irányítópult hasznos. Egy olyan irányítópult, amely azt mutatja, hogy ez az állapot hogyan változott az idő múlásával, átalakító.

A trendelemzés az, ami egy alapvető jelentést elválaszt egy stratégiai eszköztől. Kontextust és narratívát nyújt. Egy pillanatkép megmutathatja, hogy 50 kritikus hibája van, ami riasztó. De egy trendvonal, amely azt mutatja, hogy hat hónappal ezelőtt 200 kritikus hibája volt, egy jelentős javulásról és a sikeres erőfeszítésről szóló történetet mesél. Fordítva, egy olyan projekt, amelynek ma nulla kritikus hibája van, de hetente öt új hibát ad hozzá, veszélyes úton jár.

A figyelemmel kísérendő kulcsfontosságú trendek:

• Technikai adósság az idő múlásával: A csapat fizeti az adósságot, vagy halmozódik? A növekvő trend egyértelmű jele annak, hogy a fejlesztés sebessége lassulni fog a jövőben. Ábrázolja ezt a fő kiadásokkal szemben, hogy lássa a hatásukat.
• A tesztlefedettség az új kódon: Ez egy kritikus vezető mutató. Ha az új kód lefedettsége következetesen magas (pl. >80%), az általános lefedettség természetesen felfelé fog mutatni. Ha alacsony, a biztonsági hálója gyengül minden egyes elköteleződéssel.
• Új problémák bevezetése vs. a lezárt problémák: Gyorsabban javítja a problémákat, mint ahogy létrehozza azokat? A "Új blokkoló hibák" és a "Lezárt blokkoló hibák" heti bontásban történő vonaldiagramja hatékony motiváló tényező lehet.
• Komplexitási trendek: A kódbázis átlagos ciklikus komplexitása lassan kúszik felfelé? Ez arra utalhat, hogy az architektúra idővel egyre összefonódottabbá válik, és külön refaktorálási erőfeszítést igényelhet.

A trendek hatékony vizualizálása

Az egyszerű vonaldiagramok a legjobb eszköz a trendelemzéshez. Az x-tengely az időt képviseli (napok, hetek vagy építések), az y-tengely pedig a metrikát. Fontolja meg eseményjelzők hozzáadását az idővonalhoz olyan jelentős eseményekhez, mint a fő kiadás, egy új csapat csatlakozása vagy egy refaktorálási kezdeményezés kezdete. Ez segít a metrikák változásainak korrelációjában a valós eseményekkel.

A JavaScript kódminőség-irányítópult felépítése: Eszközök és technológiák

Nem kell az irányítópultot a semmiből felépítenie. Az eszközök robusztus ökoszisztéma létezik, amely segít ezeknek a metrikáknak a gyűjtésében, elemzésében és vizualizálásában.

A Core Toolchain

1. Statikus elemzőeszközök (az adatgyűjtők)

Ezek az eszközök az alapok. Ezek a forráskódot futtatása nélkül vizsgálják a hibák, a sérülékenységek és a kódszagok megtalálása érdekében.

• ESLint: A JavaScript ökoszisztéma de facto szabványa a linteléshez. Nagyon konfigurálható, és kényszeríteni tudja a kódstílust, meg tudja találni a gyakori programozási hibákat, és azonosítani tudja az anti-mintákat. Ez az első védelmi vonal, gyakran közvetlenül a fejlesztő IDE-jébe integrálva.
• SonarQube (SonarJS-sel): Egy átfogó, nyílt forráskódú platform a kódminőség folyamatos ellenőrzéséhez. Messze túlmutat a lintelésen, kifinomult elemzést biztosít a hibákhoz, a sérülékenységekhez, a kognitív komplexitáshoz és a technikai adósság becsléséhez. Úgy tervezték, hogy a központi szerver legyen, amely összesíti az összes minőségi adatot.
• Mások (SaaS platformok): Az olyan szolgáltatások, mint a CodeClimate, a Codacy és a Snyk, hatékony elemzést kínálnak felhőszolgáltatásként, gyakran szoros integrációval az olyan platformokba, mint a GitHub és a GitLab.

2. Tesztlefedettségi eszközök (a tesztelők)

Ezek az eszközök futtatják a tesztcsomagját, és jelentéseket generálnak arról, hogy a kód mely részeit hajtották végre.

• Jest: Egy népszerű JavaScript tesztelési keretrendszer, amely beépített kódlefedettségi képességekkel rendelkezik, amelyet az Istanbul könyvtár hajt.
• Istanbul (vagy nyc): Egy parancssori eszköz a lefedettségi adatok gyűjtéséhez, amely szinte bármely tesztelési keretrendszerrel használható (Mocha, Jasmine stb.).

Ezek az eszközök általában a lefedettségi adatokat szabványos formátumban adják ki, mint például a LCOV vagy a Clover XML, amelyeket aztán importálhatnak az irányítópult platformjaiba.

3. Irányítópult & vizualizációs platformok (a kijelző)

Itt jön össze az összes adat. Itt két fő lehetősége van:

A. opció: All-in-One megoldások

Az olyan platformokat, mint a SonarQube, a CodeClimate és a Codacy úgy tervezték, hogy elemzőmotorok és irányítópultok is legyenek. Ez a legegyszerűbb és leggyakoribb megközelítés.

• Előnyök: Egyszerű beállítás, zökkenőmentes integráció az elemzés és a vizualizáció között, előre konfigurált irányítópultok a legjobb gyakorlati metrikákkal.
• Hátrányok: Kevésbé rugalmas lehet, ha nagyon specifikus vizualizációs igényei vannak.

B. opció: A DIY (Do-It-Yourself) megközelítés

A maximális kontroll és a testreszabás érdekében a statikus elemzőeszközökből származó adatokat egy általános adatok vizualizációs platformba táplálhatja.

• A Stack: Lefuttatná eszközeit (ESLint, Jest stb.) a CI csővezetékében, JSON-ként adná ki az eredményeket, majd egy szkript segítségével ezeket az adatokat egy idősora-adatbázisba, például a Prometheus-ba vagy az InfluxDB-be tenné. Ezután olyan eszközt használna, mint a Grafana, hogy teljesen egyedi irányítópultokat építsen az adatbázis lekérdezésével.
• Előnyök: Végtelen rugalmasság. Kombinálhatja a kódminőségi metrikákat az alkalmazás teljesítménymérési metrikákkal (APM) és az üzleti KPI-kkel ugyanazon az irányítópulton.
• Hátrányok: Jelentősen több beállítási és karbantartási erőfeszítést igényel.

A kritikus ragasztó: CI/CD integráció

A kódminőség-irányítópult csak akkor hatékony, ha az adatai frissek. Ez az elemzőeszközöknek a Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) csővezetékébe (pl. GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins) való mély integrációjával érhető el.

Íme egy tipikus munkafolyamat minden lekéréses kérelemhez vagy egyesítési kérelemhez:

1. A fejlesztő új kódot küld be.
2. A CI csővezeték automatikusan aktiválódik.
3. A csővezeték futtatja az ESLint-et, végrehajtja a Jest tesztcsomagot (lefedettséget generálva), és futtat egy SonarQube-szkennert.
4. Az eredmények bekerülnek a SonarQube szerverre, amely frissíti az irányítópultot.
5. Kulcsfontosságú, hogy megvalósítson egy minőségi kaput.

A Minőségi kapu olyan feltételek halmaza, amelyeket a kódnak meg kell felelnie a build elfogadásához. Például konfigurálhatja a csővezetéket, hogy meghibásodjon, ha:

• Az új kód tesztlefedettsége 80% alatt van.
• Bármilyen új blokkoló vagy kritikus sérülékenységet bevezetnek.
• Az új kódon a duplikáció százaléka 3% -nál nagyobb.

A minőségi kapu egy passzív jelentőeszközről a kódbázis aktív őrzőjévé alakítja az irányítópultot, megakadályozva, hogy az alacsony minőségű kódot valaha is beolvassák a fő ágba.

Kódminőségi kultúra megvalósítása: Az emberi elem

Ne feledje, az irányítópult egy eszköz, nem megoldás. A végső cél nem az, hogy gyönyörű diagramok legyenek, hanem a jobb kód írása. Ehhez kulturális váltás szükséges, ahol a teljes csapat a minőség felelősségét vállalja.

Tegye a metrikákat cselekvőképesekké, ne vádaskodókká

Az irányítópultot soha nem szabad felhasználni a fejlesztők nyilvános megszégyenítésére, vagy egy olyan versenykörnyezet megteremtésére, amely azon alapul, hogy ki vezeti be a legkevesebb problémát. Ez félelmet kelt, és ahhoz vezet, hogy az emberek elrejtik a problémákat, vagy manipulálják a metrikákat.

• Összpontosítson a csapatra: Beszélje meg a metrikákat a csapat szintjén a sprint retrospektívák során. Tegyen fel olyan kérdéseket, mint "A ciklikus komplexitásunk növekvő tendenciát mutat. Mit tehetünk csapatként a következő sprintben a kódunk egyszerűsítése érdekében?"
• Összpontosítson a kódra: Használja az irányítópultot a peer code review-k vezérlésére. A lekéréses kérelem, amely csökkenti a tesztlefedettséget, vagy kritikus problémát vezet be, a konstruktív megbeszélés, nem pedig a hibáztatás pontja kell, hogy legyen.

Állítson fel reális, növekvő célokat

Ha az örökölt kódbázisában 10 000 kódszag van, a "javítsa meg mindet" cél demoralizáló és lehetetlen. Ehelyett fogadjon el egy olyan stratégiát, mint a "Cserkészszabály": Mindig hagyja tisztábban a kódot, mint ahogy találta.

Használja a minőségi kaput ennek kikényszerítésére. A célja a következő lehet: "Minden új kódnak nulla új kritikus problémával és 80%-os tesztlefedettséggel kell rendelkeznie." Ez megakadályozza, hogy a probléma rosszabbá váljon, és lehetővé teszi a csapat számára, hogy fokozatosan törlessze a meglévő adósságot az idő múlásával.

Biztosítson képzést és kontextust

Ne csak mutasson egy fejlesztőnek egy "Kognitív komplexitás" pontszámot a 25-höz, és ne várja el tőle, hogy tudja, mit tegyen. Biztosítson dokumentációt és képzési üléseket arról, hogy mit jelentenek ezek a metrikák, és milyen gyakori refaktorálási minták (pl. 'Metódus kinyerése', 'Feltételes helyettesítése polimorfizmussal') használhatók a javításukhoz.

Következtetés: Adatokból a fegyelemhez

A JavaScript kódminőség-irányítópult egy alapvető eszköz minden komoly szoftverfejlesztő csapat számára. Az egyértelműséget egyértelműséggel helyettesíti, közös, objektív megértést biztosítva a kódbázis állapotáról. A kulcsfontosságú metrikák, mint a komplexitás, a tesztlefedettség és a technikai adósság vizualizálásával felhatalmazza a csapatot, hogy megalapozott döntéseket hozzon.

De az igazi erőt akkor oldják fel, amikor a statikus pillanatképeken túllépve a trendeket elemzi. A trendelemzés adja meg a számok mögötti narratívát, lehetővé téve, hogy lássa, sikerülnek-e a minőségi kezdeményezések, és proaktívan kezelje a negatív mintákat, mielőtt azok krízisek lennének.

Az utazás a méréssel kezdődik. Integrálja a statikus elemzést és a lefedettségi eszközöket a CI/CD csővezetékébe. Válasszon egy olyan platformot, mint a SonarQube az adatok összesítéséhez és megjelenítéséhez. Valósítson meg egy minőségi kaput, hogy automatizált őrként működjön. De ami a legfontosabb, használja ezt az új, hatékony láthatóságot egy csapat-szintű tulajdonosi kultúra, a folyamatos tanulás és a kézművesség iránti közös elkötelezettség kialakítására. Az eredmény nem csak jobb kód lesz; hanem egy produktívabb, kiszámíthatóbb és fenntarthatóbb fejlesztési folyamat lesz az elkövetkező években.