feat(metrics): Statement-Längen-Verteilung (Anweisungs-Rhythmus)

[aspala]

Was & Warum

Das Code-Analog zur Satzlängen-Verteilung in der Stylometrie: die Verteilung der Statement-/Zeilenlängen. Gleichmäßig = ruhiger Rhythmus, hohe Varianz = abgehackt (Mini-Zeilen neben Monster-Zeilen). Ein stabiles Stil- und Lesbarkeits-Signal, das line_patterns um die Verteilungsform ergänzt.

Skala

Verhalten	Beispiel	erwartete Varianz
niedrig (gleichmäßig)	sum = a + b / avg = sum / 2 / out = round(avg)	niedrig
mittel	normale Schwankung	mittel
hoch (abgehackt)	x = 1 / result = Enum.reduce(huge, %{}, fn …) / y = 2	hoch

Umsetzung

• Neues Modul lib/codeqa/metrics/file/statement_length.ex, @behaviour CodeQA.Metrics.File.FileMetric.
• Input: ctx.lines (bzw. die Daten, auf denen Metrics.File.LinePatterns schon arbeitet). Längen-Verteilung → Mean, Varianz, Coefficient of Variation, Skewness.
• keys: ["mean_length", "length_variance", "length_cv", "length_skewness"].
• Registrieren in lib/codeqa/engine/analyzer.ex.
• Edge-Cases: leer / 1 Zeile → Nullwerte.

Test

• test/codeqa/metrics/file/statement_length_test.exs, Muster wie brevity_test.exs.
• Assertion: gleich lange Zeilen → length_cv ≈ 0; Mini- neben Monster-Zeilen → hoher length_cv.

Hinweis

Sitzt nahe an Metrics.File.LinePatterns — prüfen, ob die Längen-Rohdaten dort wiederverwendbar sind, statt doppelt zu zählen.