要编写一个计算机程序来分析另一个计算机程序的质量，可以使用静态代码分析工具。静态代码分析是一种分析源代码而不是运行时行为的方法，它可以检测代码中的潜在问题、错误和不良实践。

以下是一个使用Python编写的示例程序，用于使用Pylint静态代码分析工具来分析Python程序的质量：

import pylint.lint

def analyze_code(file_path):
    # 定义分析器配置
    pylint_opts = ['--disable=all', '--enable=warning,refactor,convention']
    
    # 分析指定文件
    pylint.lint.Run([file_path] + pylint_opts, exit=False)

# 分析示例程序
analyze_code('example.py')

在上面的示例中，analyze_code函数接收一个文件路径作为参数，然后使用Pylint运行静态代码分析。pylint_opts变量定义了分析器的配置，--disable=all禁用了所有的检查，--enable=warning,refactor,convention启用了警告、重构和规范性检查。

要分析其他编程语言的程序质量，可以使用相应语言的静态代码分析工具，例如：

• C/C++：Cppcheck, Clang Static Analyzer
• Java：FindBugs, Checkstyle
• JavaScript：ESLint, JSLint
• Ruby：RuboCop
• PHP：PHP_CodeSniffer, PHP Mess Detector

通过调用相应的静态代码分析工具并提供待分析的文件路径，可以编写类似的代码示例来分析其他编程语言的程序质量。