Phase 4 リファクタリング: コード品質とアーキテクチャの改善

[kebisu2001th]

概要

Phase 4 LLMモデル選択機能の実装完了に伴い、コードレビューで特定された改善項目のリファクタリングを実施する。

🎯 改善対象

🟡 高優先度 (次スプリントで対応)

1. エラーハンドリング統一

現状問題:

• Result<T, String>, Result<T, Box<dyn Error>>など複数のエラー型が混在
• エラー情報が不十分でデバッグが困難

改善内容:

#[derive(Debug, thiserror::Error)]
pub enum LLMError {
    #[error("HTTP request failed: {0}")]
    Http(#[from] reqwest::Error),
    #[error("Model not found: {provider}/{model_id}")]
    ModelNotFound { provider: String, model_id: String },
    // ... その他のエラー型
}

対象ファイル:

• src/services/llm_manager.rs
• src/services/model_settings.rs
• src/services/model_downloader.rs
• src/commands/model_*.rs

2. メモリ効率の最適化

現状問題:

• 不必要な.clone()操作が多数存在
• Vec::collect()の多用による無駄なメモリ確保

改善内容:

// 参照返却への変更
pub fn get_downloadable_models(&self) -> &[DownloadableModel]

// Iterator活用による効率化
pub fn get_enabled_models(&self) -> impl Iterator<Item = &ModelInfo>

3. アーキテクチャリファクタリング

現状問題:

• LLMModelManagerが複数の責任を持ち、単一責任原則違反
• 循環依存の潜在リスク

改善内容:

• 依存注入パターンでの責任分離
• LLMServiceによる統合レイヤー作成

🟢 中優先度 (中期対応)

4. 型安全性向上

改善内容:

• NewTypeパターンでString IDを型安全に

#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq, Hash)]
pub struct ModelId(String);
pub struct ProviderId(String);

5. 可読性改善

改善内容:

• 長い関数の分割（Extract Method適用）
• マジックナンバーの定数化
• コメント・ドキュメント追加

6. パフォーマンス最適化

改善内容:

• 非同期処理の最適化
• キャッシュ戦略の改善
• メモリプロファイリング実施

🟢 低優先度 (長期対応)

7. テストカバレッジ向上

目標: 現在40% → 80%以上

• ユニットテスト追加
• 統合テストシナリオ拡充
• モックフレームワーク導入

8. コードスタイル統一

• clippy推奨事項への対応
• 命名規則の一貫性向上
• ログメッセージフォーマット統一

📊 品質メトリクス目標

項目	現状	目標
循環的複雑度	15.2	<10
エラーハンドリング	60%	>90%
テストカバレッジ	40%	>80%
重複コード	8%	<5%

🗓️ 実装計画

Sprint 1 (高優先度)

• 統一エラー型定義・実装
• メモリ効率化（Clone削減）
• アーキテクチャ分離開始

Sprint 2 (中優先度)

• NewType パターン導入
• 関数分割・可読性改善
• パフォーマンス測定・改善

Sprint 3 (低優先度)

• テストカバレッジ向上
• ドキュメント整備
• 最終品質チェック

🔗 関連Issue

• Phase 4 実装: Phase 4: LLMモデル選択機能 #8 (完了)
• コードレビュー結果: PR Phase 4: LLMモデル選択機能の実装 #16

✅ 完了条件

• 全ての高優先度項目が完了
• テストが全て成功
• パフォーマンステストに合格
• コードレビュー承認