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Título: Evolução da ferramenta RMT: uma proposta para integração de módulos externos
Título(s) alternativo(s): Evolution of the RMT tool: a proposal for integrating external modules
Autor(es): Padilla, Augusto Forte
Orientador(es): Matos, Simone Nasser
Palavras-chave: Software - Refatoração
Sites da Web - Projetos
Arquitetura de software
Engenharia de software
Software refactoring
Web sites - Design
Software architecture
Software engineering
Data do documento: 25-Mai-2026
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: PADILLA, Augusto Forte. Evolução da ferramenta RMT: uma proposta para integração de módulos externos. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2026.
Resumo: A Refactoring and Measurement Tool (RMT) é uma ferramenta voltada à análise, refatoração e medição de qualidade de código-fonte Java, sendo utilizada para identificar candidatos à aplicação de padrões de projeto e avaliar os efeitos dessas transformações sobre o software. Em sua versão 2.0, a RMT ainda segue um fluxo predominantemente determinístico, baseado em estratégias heurísticas para detecção e execução das refatorações, sem contemplar uma arquitetura específica para integração futura de módulos de Inteligência Artificial. Diante disso, este trabalho desenvolveu uma expansão arquitetural da ferramenta, com foco no desacoplamento entre as etapas de descoberta, seleção, aplicação e medição das refatorações. Foram definidos contratos estáveis, artefatos persistidos e pontos de extensão que permitem a comunicação com serviços externos de forma segura e desacoplada do núcleo principal da RMT. Nessa arquitetura, a ferramenta permanece responsável pela orquestração do fluxo, pela validação das respostas recebidas, pela aplicação determinística das refatorações e pela medição dos atributos de qualidade. Foi proposto uma módulo externo fundamentado em Inteligência Artificial para mostrar como o processo de refatoração pode ser realizado. A comunicação prevista entre a RMT e esse módulo ocorre por meio de contratos em HTTP/JSON, evitando dependência direta entre os componentes e preservando a separação entre recomendações externas e as garantias determinísticas da ferramenta. Dessa forma, a arquitetura proposta estabelece uma base segura e reprodutível para futuras investigações sobre o uso de Inteligência Artificial no processo de refatoração, mantendo a RMT como responsável pela decisão final e pela análise dos resultados.
Abstract: The Refactoring and Measurement Tool (RMT) is a tool aimed at the analysis, refactoring, and quality measurement of Java source code, being used to identify candidates for the application of design patterns and to evaluate the effects of these transformations on software. In version 2.0,RMT still follows a predominantly deterministic flow, based on heuristic strategies for detecting and executing refactorings, without including a specific architecture for the future integration of Artificial Intelligence modules. Therefore, this work developed an architectural expansion of the tool, focusing on the decoupling of the discovery, selection, application, and measurement stages of refactorings. Stable contracts, persisted artifacts, and extension points were defined to enable communication with external services in a secure manner and decoupled from RMT’s main core. In this architecture, the tool remains responsible for orchestrating the flow, validating the received responses, deterministically applying the refactorings, and measuring quality attributes. An external module based on Artificial Intelligence was proposed to show how the refactoring process can be carried out. The communication foreseen between RMT and this module occurs through HTTP/JSON contracts, avoiding direct dependency between the components and preserving the separation between external recommendations and the tool’s deterministic guarantees. Thus, the proposed architecture establishes a secure and reproducible basis for future investigations into the use of Artificial Intelligence in the refactoring process, while keeping RMT responsible for the final decision and the analysis of results.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40763
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