論文の概要: User-Centric Deployment of Automated Program Repair at Bloomberg
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10516v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 13:39:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-20 14:28:48.890450
- Title: User-Centric Deployment of Automated Program Repair at Bloomberg
- Title（参考訳）: Bloombergにおける自動プログラム修復のユーザ中心展開
- Authors: David Williams, James Callan, Serkan Kirbas, Sergey Mechtaev, Justyna
Petke, Thomas Prideaux-Ghee, Federica Sarro
- Abstract要約: 本稿では,ソフトウェア技術者に最適な時間,目標,自動生成パッチを提案する。
私たちはGitHubのSuggested Changesインターフェースを使用して、自動提案をプルリクエストにシームレスに統合しています。
ユーザ調査からB-Assistの有効性は明らかであり,パッチ提案の受け入れ率は74.56%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.994851524965016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated program repair (APR) tools have unlocked the potential for the
rapid rectification of codebase issues. However, to encourage wider adoption of
program repair in practice, it is necessary to address the usability concerns
related to generating irrelevant or out-of-context patches. When software
engineers are presented with patches they deem uninteresting or unhelpful, they
are burdened with more "noise" in their workflows and become less likely to
engage with APR tools in future. This paper presents a novel approach to
optimally time, target, and present auto-generated patches to software
engineers. To achieve this, we designed, developed, and deployed a new tool
dubbed B-Assist, which leverages GitHub's Suggested Changes interface to
seamlessly integrate automated suggestions into active pull requests (PRs), as
opposed to creating new, potentially distracting PRs. This strategy ensures
that suggestions are not only timely, but also contextually relevant and
delivered to engineers most familiar with the affected code. Evaluation among
Bloomberg software engineers demonstrated their preference for this approach.
From our user study, B-Assist's efficacy is evident, with the acceptance rate
of patch suggestions being as high as 74.56%; engineers also found the
suggestions valuable, giving usefulness ratings of at least 4 out of 5 in 78.2%
of cases. Further, this paper sheds light on persisting usability challenges in
APR and lays the groundwork for enhancing the user experience in future APR
tools.
- Abstract（参考訳）: 自動プログラム修復(APR)ツールがコードベースの問題の迅速な修正の可能性を解き放った。
しかし、実際にプログラムの修復を広く採用するためには、無関係または外部のパッチの生成に関するユーザビリティの懸念に対処する必要がある。
ソフトウェアエンジニアが興味がない、あるいは役に立たないと思われるパッチを提示されると、彼らはワークフローにより多くの"ノイズ"を負い、将来はaprツールと関わりがなくなる。
本稿では,自動生成パッチをソフトウェア技術者に最適な時間,目標,提示するための新しいアプローチを提案する。
これを実現するために、GitHubのSuggested Changesインターフェースを活用して、自動化された提案をアクティブプルリクエスト(PR)にシームレスに統合するB-Assistという新しいツールを設計、開発、デプロイしました。
この戦略は、提案がタイムリーであるだけでなく、文脈的に関連し、影響を受けるコードに最も慣れたエンジニアに届けられることを保証します。
Bloombergのソフトウェアエンジニアによる評価は、このアプローチを好んだ。
我々のユーザー調査から、B-Assistの有効性は明らかであり、パッチ提案の受け入れ率は74.56%である。
さらに,本論文では,APRにおけるユーザビリティの持続的課題に光を当て,今後のAPRツールにおけるユーザエクスペリエンス向上の基盤となるものについて述べる。
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