Neste exercício, iremos explorar a evolução de código em sistemas reais.
Iremos utilizar a ferramenta GitEvo. Essa ferramenta analisa a evolução de código em repositórios Git nas seguintes linguagens: Python, JavaScript, TypeScript e Java.
Você deve submeter via Moodle apenas o link do seu fork, conforme descrito abaixo.
Selecione um repositório relevante na linguagem de sua preferência (Python, JavaScript, TypeScript ou Java). Você pode encontrar projetos interessantes nos links abaixo:
- Python: https://github.com/topics/python?l=python
- JavaScript: https://github.com/topics/javascript?l=javascript
- TypeScript: https://github.com/topics/typescript?l=typescript
- Java: https://github.com/topics/java?l=java
Instale a ferramenta GitEvo com o comando:
pip install gitevo
Rode a ferramenta no repositório selecionado através do seguinte comando (dependendo da linguagem do projeto que escolheu):
# Python
$ gitevo -r python <git_url>
# JavaScript
$ gitevo -r js <git_url>
# TypeScript
$ gitevo -r ts <git_url>
# Java
$ gitevo -r java <git_url>Onde <git_url> é URL do repositório a ser analisado.
Por exemplo, para analisar o projeto Flask escrito em Python:
$ gitevo -r python https://github.com/pallets/flask
Ao rodar a ferramenta GitEvo, o arquivo index.html é gerado com diversos gráficos de evolução de código.
Abra o arquivo index.html e observe com atenção os gráficos gerados.
Selecione um dos gráficos de evolução e explique-o com suas palavras. Por exemplo, você pode:
- Detalhar a evolução ao longo do tempo,
- Detalhar se as curvas estão de acordo com boas práticas,
- Explicar grandes alterações nas curvas,
- Explorar a documentação do repositório em busca de explicações para grandes alterações
- Etc.
Seja criativo!
Para responder este exercício, primeiramente, você deve fazer um fork deste repositório.
No Moodle, você deve submeter apenas a URL do seu fork.
Em seguida, adicione o arquivo gerado index.html no seu fork.
Por fim, responda as questões abaixo no seu fork:
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Repositório selecionado: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
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Gráfico selecionado: Lines of Code (LOC)
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Explicação: Analisei o gráfico de evolução de linhas de código (LOC) do repositório AutoGPT entre 2023 e 2025. O projeto teve um crescimento rápido em 2023, atingindo cerca de 37 mil linhas de código, o que reflete a fase inicial de desenvolvimento acelerado. Em 2024, o crescimento continuou, mas num ritmo mais moderado, sugerindo que a equipe passou a focar em melhorias e estabilização do código. Até 2025, o número de linhas subiu para cerca de 55 mil, mostrando que o projeto continua ativo, mas já numa fase mais madura. Essa evolução está de acordo com boas práticas: expansão inicial forte e uma desaceleração progressiva, o que ajuda a evitar o acúmulo excessivo de código e facilita a manutenção a longo prazo.