coupling_cohesion_metrics

Algoritmo para medir cuantitativamente el acoplamiento entre los módulos del sistema de verificación y la cohesión interna de cada módulo. Permite detectar tempranamente cuando la arquitectura se degrada, identificando módulos que se vuelven demasiado dependientes entre sí o que asumen responsabilidades que no les corresponden.

When to use

Usar de forma periódica (mensual o por sprint) para monitorizar la salud arquitectónica del sistema. Ejecutar cuando se sospeche que un módulo ha crecido demasiado, cuando las importaciones cruzadas aumenten, o cuando los cambios en un módulo requieran modificaciones en cascada en otros módulos. Complementa la skill archunit_import_linter con métricas cuantitativas.

Instructions

1. Instalar herramientas de análisis: pip install radon para complejidad y pip install import-linter para dependencias.
2. Medir el acoplamiento aferente (Ca) de cada módulo: cuántos otros módulos dependen de él. Un Ca alto indica un módulo central que requiere estabilidad.
3. Medir el acoplamiento eferente (Ce) de cada módulo: de cuántos módulos depende. Un Ce alto indica un módulo con demasiadas dependencias externas.
4. Calcular la inestabilidad de cada módulo: I = Ce / (Ca + Ce). Valores cercanos a 1 indican módulos inestables que deberían depender de abstracciones.
5. Medir la cohesión interna usando LCOM (Lack of Cohesion of Methods): analizar cuántas funciones de un módulo usan los mismos datos internos.
6. Crear un script backend/scripts/architecture_metrics.py que genere un reporte con estas métricas para todos los módulos del sistema.
7. Establecer umbrales de alerta: Ce > 5 (demasiadas dependencias), LCOM > 0.8 (baja cohesión), y trackear la evolución temporal.
8. Visualizar las métricas en un dashboard o generar un reporte en cada release que muestre la tendencia.