論文の概要: How to Understand Whole Software Repository?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01422v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 15:20:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:30:12.296946
• Title: How to Understand Whole Software Repository?
• Title（参考訳）: ソフトウェアリポジトリ全体を理解するには?
• Authors: Yingwei Ma, Qingping Yang, Rongyu Cao, Binhua Li, Fei Huang, Yongbin Li,
• Abstract要約: リポジトリ全体に対する優れた理解は、自動ソフトウェアエンジニアリング(ASE)への重要な道になるでしょう。 本研究では,リポジトリ全体を包括的に理解するためのエージェントによるRepoUnderstanderという新しい手法を開発した。 リポジトリレベルの知識をより活用するために、エージェントをまとめ、分析し、計画する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.19431011897515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Large Language Model (LLM) based agents have advanced the significant development of Automatic Software Engineering (ASE). Although verified effectiveness, the designs of the existing methods mainly focus on the local information of codes, e.g., issues, classes, and functions, leading to limitations in capturing the global context and interdependencies within the software system. From the practical experiences of the human SE developers, we argue that an excellent understanding of the whole repository will be the critical path to ASE. However, understanding the whole repository raises various challenges, e.g., the extremely long code input, the noisy code information, the complex dependency relationships, etc. To this end, we develop a novel ASE method named RepoUnderstander by guiding agents to comprehensively understand the whole repositories. Specifically, we first condense the critical information of the whole repository into the repository knowledge graph in a top-to-down mode to decrease the complexity of repository. Subsequently, we empower the agents the ability of understanding whole repository by proposing a Monte Carlo tree search based repository exploration strategy. In addition, to better utilize the repository-level knowledge, we guide the agents to summarize, analyze, and plan. Then, they can manipulate the tools to dynamically acquire information and generate the patches to solve the real-world GitHub issues. Extensive experiments demonstrate the superiority and effectiveness of the proposed RepoUnderstander. It achieved 18.5\% relative improvement on the SWE-bench Lite benchmark compared to SWE-agent.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Model (LLM) をベースとしたエージェントが,自動ソフトウェア工学 (ASE) の大幅な発展を遂げている。 有効性は検証されているが、既存の手法の設計は主にコードのローカル情報、例えば問題、クラス、関数に焦点を合わせており、ソフトウェアシステム内のグローバルコンテキストと相互依存を捉えるのに限界がある。 人間のSE開発者の実践的な経験から、リポジトリ全体の優れた理解がASEにとって重要な道であると論じます。 しかし、リポジトリ全体を理解することは、非常に長いコード入力、ノイズの多いコード情報、複雑な依存関係関係など、さまざまな課題を引き起こします。 この目的のために,リポジトリ全体を包括的に理解するエージェントを誘導することにより,RepoUnderstanderという新しいASE手法を開発した。 具体的には、まずリポジトリ全体の重要な情報をトップダウンモードでリポジトリ知識グラフに格納し、リポジトリの複雑さを減らします。 その後、モンテカルロ木探索に基づくリポジトリ探索戦略を提案することにより、エージェントにリポジトリ全体を理解する能力を与える。 さらに、リポジトリレベルの知識をより活用するために、エージェントをまとめ、分析し、計画するように指導します。 そして、ツールを操作して情報を動的に取得し、パッチを生成して実際のGitHubの問題を解決する。 大規模な実験は、提案されたRepoUnderstanderの優位性と有効性を示している。 SWE-bench LiteベンチマークではSWE-agentと比較して18.5\%改善した。

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