Fugu-MT 論文翻訳(概要): Developers' Perception: Fixed Bugs Often Overlooked as Quality Contributions

論文の概要: Developers' Perception: Fixed Bugs Often Overlooked as Quality Contributions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10806v1
Date: Sat, 16 Mar 2024 04:40:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 21:45:00.571247
Title: Developers' Perception: Fixed Bugs Often Overlooked as Quality Contributions
Title（参考訳）: 開発者の認識: 品質への貢献としてしばしば見過ごされるバグの修正
Authors: Vitaly Alifanov, Kamil Almetov, Ivan Kornienko, Arsen Mutalapov, Yegor Bugayenko,
Abstract要約: より高い品質を示すものとしてリポジトリで発見されたり修正されたりしたバグを認識しているのは、プログラマの3分の1に過ぎない。この発見は、プログラマがテストとバグレポートの重要性を誤解することが多いという考えを裏付けるものだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: High-quality software products rely on both well-written source code and timely detection and thorough reporting of bugs. However, some programmers view bug reports as negative assessments of their work, leading them to withhold reporting bugs, thereby detrimentally impacting projects. Through a survey of 102 programmers, we discovered that only a third of them perceive the quantity of bugs found and rectified in a repository as indicative of higher quality. This finding substantiates the notion that programmers often misinterpret the significance of testing and bug reporting.
Abstract（参考訳）: 高品質なソフトウェア製品は、よく書かれたソースコードとタイムリーな検出とバグの徹底的な報告の両方に依存している。しかし、一部のプログラマはバグレポートを作業のネガティブな評価とみなし、バグ報告を控え、結果としてプロジェクトに有害な影響を及ぼすと考えている。 102人のプログラマによる調査の結果、リポジトリで見つかったバグの量と修正されたバグを、より高い品質を示すものとして認識しているのは、その3分の1に過ぎないことが分かりました。この発見は、プログラマがテストとバグレポートの重要性を誤解することが多いという考えを裏付けるものだ。

関連論文リスト

VDebugger: Harnessing Execution Feedback for Debugging Visual Programs [103.61860743476933]
V Debuggerは、視覚プログラムのローカライズとデバッギングのために、段階的に実行を追跡することで訓練された、批評家とリファインダーのフレームワークである。 Vデバッガは、詳細な実行フィードバックを活用してプログラムエラーを特定し、修正する。 6つのデータセットの評価は、Vデバッガの有効性を示し、ダウンストリームタスクの精度が最大3.2%向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-19T11:09:16Z)
Leveraging Large Language Models for Efficient Failure Analysis in Game Development [47.618236610219554]
本稿では,テストの失敗の原因となるコードの変更を自動的に識別する手法を提案する。このメソッドは、LLM(Large Language Models)を利用して、エラーメッセージと対応するコード変更を関連付ける。当社のアプローチは新たに作成したデータセットで71%の精度に達しています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-11T09:21:50Z)
DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models [80.73121177868357]
DebugBench - LLM(Large Language Models)のベンチマーク。 C++、Java、Pythonの4つの主要なバグカテゴリと18のマイナータイプをカバーする。ゼロショットシナリオで2つの商用および4つのオープンソースモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-09T15:46:38Z)
Toward Rapid Bug Resolution for Android Apps [0.4759142872591625]
本稿では,既存のバグレポートの限界について述べるとともに,それに対応するための潜在的戦略を明らかにする。私たちのビジョンは、これらの制限の緩和と、提案された新しい研究の方向性の実行が、レポーターと開発者の両方に利益をもたらす、未来を包含しています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-23T18:29:06Z)
PreciseBugCollector: Extensible, Executable and Precise Bug-fix Collection [8.79879909193717]
正確な多言語バグ収集手法であるPreciseBugCollectorを紹介する。外部バグリポジトリでリポジトリをマップしてバグタイプ情報をトレースするバグトラッカと、プロジェクト固有のバグを生成するバグインジェクタの2つの新しいコンポーネントに基づいている。現在、PreciseBugCollectorは2968のオープンソースプロジェクトから抽出された1057818のバグを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:47:44Z)
What Happens When We Fuzz? Investigating OSS-Fuzz Bug History [0.9772968596463595]
我々は2022年3月12日までにOSS-Fuzzが公表した44,102件の問題を分析した。コードを含むバグの発生時期を推定するために,バグ貢献のコミットを特定し,検出から修正までのタイムラインを測定した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-19T05:15:36Z)
Explaining Software Bugs Leveraging Code Structures in Neural Machine Translation [5.079750706023254]
Bugsplainerは、バグ修正コミットの大規模なコーパスから学ぶことによって、ソフトウェアバグの自然言語説明を生成する。 3つのパフォーマンス指標を用いて評価したところ、BugsplainerはGoogleの標準に従って理解しやすく良い説明を生成できることがわかった。また、Bugsplainerによる説明がベースラインよりも正確で、より正確で、より有用であることが判明した、20人の参加者を対象にした開発者スタディも実施しました。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-08T22:19:45Z)
Using Developer Discussions to Guide Fixing Bugs in Software [51.00904399653609]
我々は,タスク実行前に利用可能であり,また自然発生しているバグレポートの議論を,開発者による追加情報の必要性を回避して利用することを提案する。このような議論から派生したさまざまな自然言語コンテキストがバグ修正に役立ち、オラクルのバグ修正コミットに対応するコミットメッセージの使用よりもパフォーマンスの向上につながることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-11T16:37:33Z)
Shortcomings of Question Answering Based Factuality Frameworks for Error Localization [51.01957350348377]
質問応答(QA)に基づく事実性指標は、生成した要約の誤り範囲を正しく識別できないことを示す。このようなローカライゼーションが不十分な理由として,QGモジュールが生成した質問は,非実数的な要約から誤りを継承することが多く,さらに下流モジュールに伝播する。本実験は,より強力なQAモデルとQGモデルでのみ修正できないQAフレームワークを用いた局所化に関する根本的な問題が存在することを確定的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-13T05:23:38Z)
BigIssue: A Realistic Bug Localization Benchmark [89.8240118116093]
BigIssueは、現実的なバグローカライゼーションのためのベンチマークである。実際のJavaバグと合成Javaバグの多様性を備えた一般的なベンチマークを提供する。われわれは,バグローカライゼーションの最先端技術として,APRの性能向上と,現代の開発サイクルへの適用性の向上を期待している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-21T20:17:53Z)
Advaita: Bug Duplicity Detection System [1.9624064951902522]
重複バグ率(重複バグの%)は、製品の成熟度、コードのサイズ、プロジェクトに取り組んでいるエンジニアの数に基づいて、1桁(1～9%)から2桁(40%)の範囲にある。重複の検出は、2つのバグが同じ意味を持つかどうかを識別する。このアプローチでは、基本的なテキスト統計的特徴、意味的特徴、文脈的特徴など、複数の機能セットを考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-24T04:48:39Z)

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。