論文の概要: Impermanent Identifiers: Enhanced Source Code Comprehension and Refactoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09066v2
- Date: Fri, 14 Jun 2024 13:44:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 12:17:38.742337
- Title: Impermanent Identifiers: Enhanced Source Code Comprehension and Refactoring
- Title（参考訳）: 不完全な識別子: ソースコードの理解とリファクタリングの強化
- Authors: Eduardo Martins Guerra, Andre A. S. Ivo, Fernando O. Pereira, Romain Robbes, Andrea Janes, Fabio Fagundes Silveira,
- Abstract要約: この記事では、Imbermanent Identifierを中心としたコード拡張に対する革新的なアプローチを紹介します。
一番の目標は、変化するコンテキストに適応する動的な識別子を導入することで、ソフトウェア開発エクスペリエンスを強化することです。
本研究は,ソフトウェア開発現場における不整合識別子の採用と受容について,厳密に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.5512514983067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In response to the prevailing challenges in contemporary software development, this article introduces an innovative approach to code augmentation centered around Impermanent Identifiers. The primary goal is to enhance the software development experience by introducing dynamic identifiers that adapt to changing contexts, facilitating more efficient interactions between developers and source code, ultimately advancing comprehension, maintenance, and collaboration in software development. Additionally, this study rigorously evaluates the adoption and acceptance of Impermanent Identifiers within the software development landscape. Through a comprehensive empirical examination, we investigate how developers perceive and integrate this approach into their daily programming practices, exploring perceived benefits, potential barriers, and factors influencing its adoption. In summary, this article charts a new course for code augmentation, proposing Impermanent Identifiers as its cornerstone while assessing their feasibility and acceptance among developers. This interdisciplinary research seeks to contribute to the continuous improvement of software development practices and the progress of code augmentation technology.
- Abstract（参考訳）: この記事では、現代のソフトウェア開発における一般的な課題に対応するために、命令型識別子を中心としたコード拡張に対する革新的なアプローチを紹介します。
第一の目的は、コンテキストの変化に適応する動的な識別子を導入し、開発者とソースコードの間のより効率的なインタラクションを促進し、最終的にソフトウェア開発における理解、保守、コラボレーションを促進することで、ソフトウェア開発エクスペリエンスを強化することです。
さらに,本研究では,ソフトウェア開発現場における不整合識別子の採用と受容について,厳密に評価する。
包括的実証試験を通じて、開発者がこのアプローチを日々のプログラミングプラクティスに認識し、統合し、認識されるメリット、潜在的な障壁、導入に影響を与える要因を探索する方法について調査する。
要約すると、この記事では、コード拡張のための新しいコースをグラフ化し、Imbermanent Identifiersをその基盤として提案し、開発者間の実現可能性と受け入れを評価します。
この学際的な研究は、ソフトウェア開発プラクティスの継続的な改善とコード拡張技術の進歩に貢献しようとしている。
関連論文リスト
- Dear Diary: A randomized controlled trial of Generative AI coding tools in the workplace [2.5280615594444567]
ジェネレーティブAIコーディングツールは比較的新しいもので、開発者への影響は従来のコーディングメトリクスを超えて拡大している。
本研究の目的は、生成型AIツールに関する既存の信念、自己認識、そしてこれらのツールの定期的な使用がこれらの信念をどう変えるかを明らかにすることである。
その結果,ジェネレーティブなAIコーディングツールの導入と持続的使用は,これらのツールが有用かつ楽しいものであるという開発者の認識を著しく高めていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T00:07:27Z) - Codev-Bench: How Do LLMs Understand Developer-Centric Code Completion? [60.84912551069379]
Code-Development Benchmark (Codev-Bench)は、細粒度で現実世界、リポジトリレベル、開発者中心の評価フレームワークです。
Codev-Agentは、リポジトリのクローリングを自動化し、実行環境を構築し、既存のユニットテストから動的呼び出しチェーンを抽出し、データ漏洩を避けるために新しいテストサンプルを生成するエージェントベースのシステムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T09:11:10Z) - Exploring the Experiences of Experts: Sustainability in Agile Software Development - Insights from the Finnish Software Industry [1.0914774377511212]
この研究は、フィンランドのソフトウェア産業におけるアジャイルソフトウェア開発における持続可能性を探究することを目的としている。
この調査結果は、アジャイルソフトウェア開発に持続可能性を統合することに対する専門家の間での関心が高まっていることを示している。
この研究は、ソフトウェアエンジニアリングロードマップ2030で考慮すべき3つの重要な要素を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T15:53:46Z) - Integrating Sustainability Concerns into Agile Software Development Process [1.959302443472258]
本研究は,ソフトウェア工学業界におけるサステナビリティ・アセスメントの現状を調査を通じて調査するものである。
その結果,ソフトウェア開発活動に持続可能性を考慮した実践的な統合の進展の欠如が浮き彫りになった。
このギャップに対処するため、業界パートナとのケーススタディが実施され、持続可能性に関する懸念と効果がアジャイルソフトウェア開発にどのように統合できるかを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T11:58:00Z) - Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。
継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。
我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:45:22Z) - Bridging Gaps, Building Futures: Advancing Software Developer Diversity and Inclusion Through Future-Oriented Research [50.545824691484796]
我々はSEの多様性と包摂性に関する課題と解決策について、SE研究者や実践者から知見を提示する。
我々は,将来的なユートピアやディストピアのビジョンを共有し,今後の研究の方向性とアカデミックや産業への示唆を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T16:18:11Z) - A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [84.95530356322621]
この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。
50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。
発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T08:54:56Z) - Xcrum: A Synergistic Approach Integrating Extreme Programming with Scrum [0.0]
この記事では,スクラムとエクストリームプログラミング(XP)という,2つの著名なアジャイル方法論の概要を紹介する。
XPプラクティスをスクラムに統合することで、"Xcrum"と呼ばれる新しいハイブリッド方法論が生まれました。
この新しいアプローチが両方のメソッドの強みを取り入れていることを考えると、オリジナルのフレームワークを上回る可能性を秘めている点に注意が必要だ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T01:39:10Z) - AI for Agile development: a Meta-Analysis [0.0]
本研究では,人工知能とアジャイルソフトウェア開発方法論を統合することのメリットと課題について検討する。
このレビューは、特別な社会技術専門知識の必要性など、重要な課題を特定するのに役立った。
プロセスや実践者への影響をよりよく理解し、その実装に関連する間接的な課題に対処するためには、さらなる研究が必要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-14T08:10:40Z) - Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.63670249088117]
私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。
私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-15T11:14:03Z)
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。