論文の概要: Wait, wasn't that code here before? Detecting Outdated Software Documentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04291v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 00:52:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 18:06:13.056841
• Title: Wait, wasn't that code here before? Detecting Outdated Software Documentation
• Title（参考訳）: あのコードは以前ここにありましたか。 古いソフトウェア文書の検出
• Authors: Wen Siang Tan, Markus Wagner, Christoph Treude
• Abstract要約: 古いコード要素参照を自動的にスキャンするGitHub Actionsツールを提示する。 GitHubで最も人気のある1000のプロジェクトの4分の1以上には、少なくとも1つの古い参照が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.45052138795667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Encountering outdated documentation is not a rare occurrence for developers and users in the software engineering community. To ensure that software documentation is up-to-date, developers often have to manually check whether the documentation needs to be updated whenever changes are made to the source code. In our previous work, we proposed an approach to automatically detect outdated code element references in software repositories and found that more than a quarter of the 1000 most popular projects on GitHub contained at least one outdated reference. In this paper, we present a GitHub Actions tool that builds on our previous work's approach that GitHub developers can configure to automatically scan for outdated code element references in their GitHub project's documentation whenever a pull request is submitted.
• Abstract（参考訳）: 古いドキュメントの公開は、ソフトウェア開発コミュニティの開発者やユーザにとって珍しいことではない。 ソフトウェアドキュメンテーションが最新であることを保証するために、開発者はソースコードに変更が加えられるたびにドキュメントを更新する必要があるかどうかを手動でチェックする必要がある。 前回の研究で、ソフトウェアリポジトリの古いコード要素参照を自動的に検出するアプローチを提案し、GitHub上で最も人気のある1000のプロジェクトの4分の1以上が、少なくとも1つの古い参照を含んでいることがわかった。 本稿では、GitHub開発者がプルリクエストが提出されるたびに、GitHubプロジェクトのドキュメントにある古いコード要素参照を自動的にスキャンするように設定できる、以前の作業のアプローチに基づくGitHub Actionsツールを紹介します。

関連論文リスト

• Linking Code and Documentation Churn: Preliminary Analysis [2.033674689332928]
  本研究では,GitHubの3つのオープンソースプロジェクトにおけるコードチャーンとドキュメント更新の同期について検討する。 予備的な結果は、プロジェクト間で異なる同期度を示し、統合された並行ドキュメントプラクティスの重要性を強調します。 この研究の斬新さは、コードの変更とドキュメントの更新を同期させることが、多様性と効率を向上させることで、開発ライフサイクルをいかに改善できるかを示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T12:41:58Z)
• RepoAgent: An LLM-Powered Open-Source Framework for Repository-level Code Documentation Generation [79.83270415843857]
  コードドキュメンテーションを積極的に生成、保守、更新することを目的とした、大規模な言語モデルによるオープンソースフレームワークであるRepoAgentを紹介します。 RepoAgentは高品質なリポジトリレベルのドキュメントを生成するのに優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:39:52Z)
• How do Software Engineering Researchers Use GitHub? An Empirical Study of Artifacts & Impact [0.2209921757303168]
  我々は、著者が研究にかかわるソーシャルコーディングにどのように関与しているかを尋ねる。 トップSE研究会場で1万件の論文が公開され、GitHubリンクに手書き注釈が付けられ、309の論文関連リポジトリが研究されている。 人気と影響力は広く分布しており、一部は出版会場と強く相関している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T18:56:33Z)
• Coeditor: Leveraging Contextual Changes for Multi-round Code Auto-editing [57.776971051512234]
  本研究では,複数ラウンドのコードの自動編集設定について検討し,その内部の最近の変更に基づいて,コード領域への編集を予測することを目的とした。 我々のモデルであるCoeditorは、コード編集タスクに特化して設計された微調整言語モデルである。 単純化されたシングルラウンドのシングル編集タスクでは、Coeditor は GPT-3.5 と SOTA のオープンソースコード補完モデルを大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T19:57:36Z)
• RepoCoder: Repository-Level Code Completion Through Iterative Retrieval and Generation [96.75695811963242]
  RepoCoderはリポジトリレベルのコード補完プロセスを合理化するフレームワークである。 類似性ベースのレトリバーと、事前訓練されたコード言語モデルが組み込まれている。 バニラ検索で拡張されたコード補完アプローチよりも一貫して優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T13:54:46Z)
• DocCoder: Generating Code by Retrieving and Reading Docs [87.88474546826913]
  コードマニュアルとドキュメントを明示的に活用するアプローチであるDocCoderを紹介します。 我々のアプローチは一般的に、どんなプログラミング言語にも適用でき、基礎となるニューラルモデルとは無関係です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T06:47:51Z)
• GitHub Actions: The Impact on the Pull Request Process [7.047566396769727]
  本研究では、プロジェクトがGitHub Actionsをどのように利用するか、開発者がGitHub Actionsについて何を議論しているか、プロジェクトアクティビティインジケータが採用後にどのように変化するかを調査する。 私たちの調査によると、5,000のリポジトリのうち1489がGitHub Actionsを採用しています。 また、GitHub Actionsの採用によってプルリクエスト(PR)の拒絶が増加し、受け入れられたPRでのコミュニケーションが増加し、拒否されたPRでのコミュニケーションが減少することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T16:24:17Z)
• Repro: An Open-Source Library for Improving the Reproducibility and Usability of Publicly Available Research Code [74.28810048824519]
  Reproは、研究コードのユーザビリティ向上を目的とした、オープンソースのライブラリである。 Dockerコンテナ内で研究者がリリースしたソフトウェアを実行するための軽量Python APIを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-29T01:54:54Z)
• InCoder: A Generative Model for Code Infilling and Synthesis [88.46061996766348]
  InCoderは、プログラム合成(左から右への生成)と編集(埋め込み)が可能な統合生成モデルである。 InCoderは、許可されたコードの大きなコーパスからコードファイルを生成するように訓練されている。 私たちのモデルは、ゼロショットコードの埋め込みを直接実行できる最初の生成モデルです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T16:25:26Z)
• Predicting Issue Types on GitHub [8.791809365994682]
  Ticket Taggerは、機械学習技術による課題のタイトルと説明を分析するGitHubアプリである。 私たちは、約30,000のGitHubイシューに対して、ツールの予測パフォーマンスを実証的に評価しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T08:14:48Z)
• The penumbra of open source: projects outside of centralized platforms are longer maintained, more academic and more collaborative [0.0]
  我々は、集中型プラットフォーム以外のオープンソースプロジェクトリポジトリの、新しくて広範なサンプルを開発しています。 我々のサンプルプロジェクトは、より多くの協力者を持ち、長期間維持され、学術的、科学的な問題に集中する傾向にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T17:54:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。