Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative AI for Pull Request Descriptions: Adoption, Impact, and Developer Interventions

論文の概要: Generative AI for Pull Request Descriptions: Adoption, Impact, and Developer Interventions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08967v1
Date: Wed, 14 Feb 2024 06:20:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-15 16:58:15.282097
Title: Generative AI for Pull Request Descriptions: Adoption, Impact, and Developer Interventions
Title（参考訳）: プルリクエスト記述のための生成AI - 採用、影響、開発者の介入
Authors: Tao Xiao, Hideaki Hata, Christoph Treude, and Kenichi Matsumoto
Abstract要約: GitHubのCopilot for Pull Requests (PR)は、PRに関連するさまざまな開発者タスクを自動化することを目的とした有望なサービスである。本研究では,生成AIによって記述の一部が作成された18,256個のPRについて検討した。われわれは、Copilot for PRは幼少期ではあるが、採用が著しく増加していることを示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.620351603683496
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: GitHub's Copilot for Pull Requests (PRs) is a promising service aiming to automate various developer tasks related to PRs, such as generating summaries of changes or providing complete walkthroughs with links to the relevant code. As this innovative technology gains traction in the Open Source Software (OSS) community, it is crucial to examine its early adoption and its impact on the development process. Additionally, it offers a unique opportunity to observe how developers respond when they disagree with the generated content. In our study, we employ a mixed-methods approach, blending quantitative analysis with qualitative insights, to examine 18,256 PRs in which parts of the descriptions were crafted by generative AI. Our findings indicate that: (1) Copilot for PRs, though in its infancy, is seeing a marked uptick in adoption. (2) PRs enhanced by Copilot for PRs require less review time and have a higher likelihood of being merged. (3) Developers using Copilot for PRs often complement the automated descriptions with their manual input. These results offer valuable insights into the growing integration of generative AI in software development.
Abstract（参考訳）: githubのprs(copilot for pull requests)は,変更の要約生成や関連するコードへのリンクの完全なウォークスルーなど,prに関連するさまざまな開発者タスクの自動化を目的とした,有望なサービスだ。この革新的な技術がオープンソースソフトウェア(OSS)コミュニティで勢いを増す中、その早期採用と開発プロセスへの影響を検討することが不可欠である。さらに、生成されたコンテンツに同意しない開発者がどう反応するかを観察するユニークな機会を提供する。本研究では,定量的分析と質的洞察をブレンドした混合手法を用いて,生成AIによって記述の一部が作り出された18,256のPRについて検討した。 1) PRのコパイロットは, 幼少期ではあるが, 採用率の上昇が顕著である。 2) Copilotによって強化されたPRはレビュー時間が少なく, マージされる可能性が高かった。 3) copilot for prを使用する開発者は、手動入力で自動記述を補完することが多い。これらの結果は、ソフトウェア開発における生成AIの統合の増大に関する貴重な洞察を提供する。

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