Mantener el código actualizado con las últimas bibliotecas y APIs es una tarea fundamental pero desafiante para cualquier empresa tecnológica, especialmente aquellas con estructuras complejas y una gran cantidad de servicios. En organizaciones a gran escala como Lyft, este reto se acentúa debido a la constante necesidad de equilibrar la introducción de nuevas funcionalidades con la gestión y reducción de la deuda técnica. A menudo, el desarrollo de nuevas características gana la partida, dejando las actualizaciones y refactorizaciones como tareas tediosas que ralentizan el avance. Sin embargo, Lyft abordó esta problemática desde una perspectiva innovadora, logrando transformar cómo su equipo de desarrollo maneja las actualizaciones a través de la creación de su propia plataforma de Codemods automatizados. La esencia de esta plataforma radica en facilitar que los desarrolladores puedan enfocar su energía en construir funcionalidades que aporten valor real al negocio, mientras que las actualizaciones—que envuelven desde cambios menores en versiones a modificaciones mayores con implicaciones que rompen compatibilidad—se realicen de forma automática y eficiente.
Este enfoque permitió eliminar gran parte de la carga y el esfuerzo manual que tradicionalmente acompaña la modernización del código. El proyecto nació en el equipo de Frontend Developer Experience, encargado de mantener la plataforma web con renderizado del lado servidor (SSR) y una biblioteca común de componentes que utilizan más de 100 microservicios frontend en Lyft. Antes de la implementación de esta solución, mantener estas herramientas compartidas actualizadas representaba un esfuerzo significativo para el equipo, dada la cantidad de código y la variedad de servicios involucrados. La meta era construir una infraestructura que permitiera no solo automatizar upgrades, sino también manejar transformaciones complejas, incluyendo cambios que implican ruptura de API o adopción de nuevas funcionalidades, sin que los desarrolladores tuvieran que intervenir manualmente. Para ello, apostaron por una plataforma de Codemods escalable, capaz de ejecutar transformaciones de código a gran escala.
Los codemods son scripts que parsean el código fuente en una estructura de datos conocida como Árbol de Sintaxis Abstracta (AST por sus siglas en inglés), realizan las modificaciones programadas y luego reconstruyen el código modificado. Esta metodología permite automatizar una gran variedad de cambios estructurales sin errores humanos y en un formato reproducible. Inicialmente, Lyft utilizaba herramientas específicas para ciertas bibliotecas o versiones, pero estas no cubrían la necesidad transversal de un entorno con múltiples frameworks y librerías. Por eso, la nueva plataforma fue diseñada para funcionar con cualquier biblioteca o framework y para facilitar la reutilización de las transformaciones, optimizando así el mantenimiento a largo plazo. Uno de los mayores retos era garantizar que las transformaciones cubrieran todos los casos borde posibles, un proceso que requiere tanto tiempo como especialización.
Lyft abordó esto estableciendo varios objetivos claros desde el principio. Entre ellos, se encontraba automatizar las actualizaciones de dependencias, incluyendo las menores donde se incorporan nuevas funciones, y las mayores que suelen representar cambios incompatibles. La plataforma debía encargarse de actualizar APIs y corregir el código afectado sin requerir intervención humana, haciendo el proceso ágil y fluido. Además, la empresa buscaba simplificar la escritura de codemods para que más desarrolladores pudieran contribuir fácilmente, reduciendo la curva de aprendizaje mediante la provisión de funciones auxiliares y documentación clara. La accesibilidad era un aspecto fundamental: ofrecieron una herramienta de línea de comandos (CLI) propia que podía ejecutarse en cualquier entorno con Node.
js instalado, permitiendo que los desarrolladores ejecutaran codemods sin necesidad de instalaciones globales ni incorporarlos directamente en sus repositorios. Para mantener la uniformidad y la facilidad de uso, se implementaron convenciones estrictas de nomenclatura de los codemods, incluyendo indicaciones claras en los nombres que reflejaban la acción y la versión de la biblioteca, asegurando así un diseño intuitivo y predecible para cualquier usuario. Otra característica innovadora fue la incorporación de codemods "evergreen", que están diseñados para manejar configuraciones previas y posteriores a la transformación principal. Por ejemplo, ciertas actualizaciones requieren la instalación de dependencias adicionales como Sass para evitar fallos. Con los codemods evergreen, estas tareas auxiliares se automatizan junto con la transformación central, garantizando un upgrade completo y sin fisuras.
La plataforma no solo se centró en archivos JavaScript o TypeScript sino que extendió su soporte a archivos YAML, JSON y variables de entorno, ampliando el alcance a configuraciones y otros aspectos que influyen en la operatividad del código frontend. Esto permitió actualizar no solo el código base, sino también el ecosistema circundante que influye en la ejecución y comportamiento de las aplicaciones. Para asegurar la calidad y el correcto funcionamiento de los codemods, Lyft emplea pruebas automatizadas utilizando herramientas como defineTest de jscodeshift, que compara archivos antes y después de la transformación para validar resultados. Además, hacen uso frecuente de AST Explorer para visualizar la estructura interna del código, lo que facilita el desarrollo y depuración de las transformaciones, ya que el AST ofrece una perspectiva clara y detallada del código fuente. En cuanto a la ejecución, la plataforma alberga cada codemod en una estructura que permite combinarlos y ejecutar múltiples transformaciones de manera secuencial y controlada.
El comando de CLI diseñado por Lyft identifica de forma automática las transformaciones aplicables según el servicio y su estado, evitando gasto innecesario de recursos y asegurando que solo se ejecuten los cambios relevantes. Por ejemplo, si un microservicio no utiliza una dependencia específica, el codemod no será aplicado en ese contexto. La integración con sistemas de CI/CD fue otro punto clave: incorporar la ejecución de estos codemods en pipelines de integración continua permitió que las actualizaciones se gestionaran de manera centralizada y automática, lo que redujo el tiempo de latencia entre la salida de nuevas versiones de librerías y la adopción dentro de la compañía. Como resultado tangible, Lyft ha logrado transformar muchas de sus grandes releases que antes se consideraban difíciles o costosas, convirtiéndolas en actualizaciones menores automatizadas mediante la plataforma. Esto también ha facilitado un proceso de aprobación más rápido en pull requests, al punto que algunas actualizaciones pueden ser mergeadas automáticamente sin revisión humana, liberando tiempo valioso para que los desarrolladores se concentren en tareas de mayor valor.
La plataforma ha gestionado miles de actualizaciones, logrando una reducción significativa en la acumulación de código desactualizado y permitiendo que múltiples microservicios adopten nuevas versiones en lapsos cortos — despliegues que normalmente tomarían meses ahora se completan en semanas. Adicionalmente, al simplificar la creación y aplicación de nuevos codemods, Lyft ha impulsado una cultura donde los propios ingenieros son incentivados a contribuir mejoras automáticas que ayudan a toda la organización. El potencial futuro apunta hacia la integración profunda con flujos de trabajo locales y la adopción en pipelines de CI para proveer feedback anticipado a los desarrolladores. También se contempla el uso de inteligencia artificial para asistir en la generación y sugerencia automática de transformaciones basadas en patrones de cambios o documentación, lo que llevaría la automatización a niveles aún más avanzados. La experiencia de Lyft demuestra cómo la innovación en herramientas internas y la apuesta por la automatización pueden transformar completamente la manera en que una empresa maneja la complejidad técnica.
Al invertir en soluciones que eliminan el esfuerzo manual y estandarizan procesos, se logra no solo optimizar recursos sino también mejorar la calidad y rapidez de las entregas, beneficiando tanto a desarrolladores como a la evolución del producto. Queda claro que enfrentar los desafíos que plantea la gestión de dependencias y la modernización del código en entornos de gran escala requiere creatividad, enfoque y las herramientas adecuadas. La plataforma Codemod de Lyft es un ejemplo inspirador de cómo estos elementos pueden converger para generar un impacto significativo y duradero en la ingeniería del software.
