众所周知，业界常把低质量的程序代码称为“技术债”。它们不但会影响软件构建的效率，而且会在软件交付和运行中，出现严重的服务质量问题。可见，软件质量的重要性是不言而喻的。本文将和您讨论在自动化的代码质量控制流程中，有关代码样式、正确性、复杂度、设计、安全性、覆盖率、以及审查等关键要素。
1.代码的样式
常言道：您的代码观感，直接反映了您对代码的关心程度。此言不虚，即使是那些代码段上的缩进不一致，也可能为代码的后期分析带来一场噩梦。更不用说由此产生的，不同开发团队在联调程序过程中的各种冲突了。
幸运的是，我们可以使用诸如Idea和Eclipse之类IDE工具，来自动化检查代码样式的方式，进而修复并提高代码的准确性。具体而言，开发团队中的每个成员首先应当使用相同的代码样式定义，将其设置为共享的.editorconfig文件、或特定于某个IDE的配置之中。其次，我们需要通过将样式检查集成到构建的过程中，以确保每个成员都能遵循代码样式规则。我们可以在每次将代码的更改推送到存储库时，通过Checkstyle的方式，采用Jenkins插件、Maven、以及Gradle的脚本来实现。
2.代码的正确性
代码扫描向来是一项耗时且繁琐的工作，有时甚至难免有所疏漏。对此，我们可以使用一些免费的工具，其中包括：SpotBugs(它是已废弃的FindBugs项目的继承者)、PMD、ErrorProne、以及SonarQube。其中的一些还可以识别出重复性的代码，并发现潜在的性能问题。与Checkstyle相似，我们可以将这些工具集成到自己的IDE中，轻松地检查出目标代码中的缺陷。
此外，您也可以使用CheckerFramework来增强Java系统的代码检查，以及防范潜在问题的能力。当然，您可能需要对其进行一些额外的手工配置。
值得注意的是，我们需要让这些工具在项目构建的过程中就事先运行起来，以免在将代码推送到存储库之前，忘记让它们“把关”了。
3.代码的复杂度
在前面的讨论中，我们主要
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