論文の概要: WizardMerge -- Save Us From Merging Without Any Clues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02818v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 05:40:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 15:35:05.842631
• Title: WizardMerge -- Save Us From Merging Without Any Clues
• Title（参考訳）: WizardMerge:無防備な合併から救う
• Authors: Qingyu Zhang, Junzhe Li, Jiayi Lin, Jie Ding, Lanteng Lin, Chenxiong Qian,
• Abstract要約: WizardMergeは、Gitのマージ結果を利用して、テキストとLLVM-IRレベルのコードブロック依存を検索する補助ツールです。 その結果、WizardMergeは競合の合併コストを減少させ、23.85%の削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.21089093466603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern software development necessitates efficient version-oriented collaboration among developers. While Git is the most popular version control system, it generates unsatisfactory version merging results due to textual-based workflow, leading to potentially unexpected results in the merged version of the project. Although numerous merging tools have been proposed for improving merge results, developers remain struggling to resolve the conflicts and fix incorrectly modified code without clues. We present WizardMerge, an auxiliary tool that leverages merging results from Git to retrieve code block dependency on text and LLVM-IR level and provide suggestions for developers to resolve errors introduced by textual merging. Through the evaluation, we subjected WizardMerge to testing on 227 conflicts within five large-scale projects. The outcomes demonstrate that WizardMerge diminishes conflict merging time costs, achieving a 23.85% reduction. Beyond addressing conflicts, WizardMerge provides merging suggestions for over 70% of the code blocks potentially affected by the conflicts. Notably, WizardMerge exhibits the capability to identify conflict-unrelated code blocks that require manual intervention yet are harmfully applied by Git during the merging.
• Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェア開発は、開発者間の効率的なバージョン指向のコラボレーションを必要とします。 Gitは最も人気のあるバージョン管理システムであるが、テキストベースのワークフローによって、満足のいくバージョンマージ結果を生成するため、プロジェクトのマージバージョンでは予期せぬ結果になる可能性がある。 マージ結果を改善するために多くのマージツールが提案されているが、開発者はコンフリクトの解決に苦慮し、手掛かりなしに間違った修正済みのコードを修正している。 WizardMergeは、Gitのマージ結果を利用して、テキストとLLVM-IRレベルのコードブロック依存性を検索し、開発者がテキストマージによって導入されたエラーを解決するための提案を提供する補助ツールである。 評価を通じて、WizardMerge氏は5つの大規模プロジェクトの中で227のコンフリクトのテストを行ないました。 その結果、WizardMergeは競合の合併コストを減少させ、23.85%の削減を実現している。 競合に対処する以外に、WizardMergeは競合に影響を受ける可能性のあるコードブロックの70%以上をマージする提案を提供している。 特に、WizardMergeは、手作業による介入を必要とするが、マージ時にGitによって有害に適用される、コンフリクトとは無関係なコードブロックを識別する機能を示している。

関連論文リスト

• MAGIS: LLM-Based Multi-Agent Framework for GitHub Issue Resolution [47.850418420195304]
  大規模言語モデル(LLM)はコード生成において有望であるが、GitHubの問題を解決する上で困難に直面している。 ソフトウェア進化のためにカスタマイズされた4つのエージェントからなる、GitHub Issue Resolution, MAGISのための新しいMulti-Agentフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:57:57Z)
• GitAgent: Facilitating Autonomous Agent with GitHub by Tool Extension [81.44231422624055]
  さまざまなタスクを実行できる外部ツールを備えた大規模言語モデル(LLM)に焦点が当てられている。 本稿では,GitHubから自動ツール拡張を実現するエージェントであるGitAgentを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T15:47:30Z)
• ML-Bench: Evaluating Large Language Models and Agents for Machine Learning Tasks on Repository-Level Code [76.84199699772903]
  ML-Benchは、既存のコードリポジトリを利用してタスクを実行する現実世界のプログラミングアプリケーションに根ざしたベンチマークである。 LLM(Large Language Model)とAIエージェントの両方を評価するために、事前に定義されたデプロイメント環境でLLMのテキスト-コード変換を評価するML-LLM-Benchと、Linuxサンドボックス環境でエンドツーエンドのタスク実行で自律エージェントをテストするML-Agent-Benchの2つの設定が採用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T12:03:21Z)
• ControlLLM: Augment Language Models with Tools by Searching on Graphs [97.62758830255002]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)が実世界のタスクを解くためのマルチモーダルツールを利用できる新しいフレームワークであるControlLLMを提案する。 フレームワークは,(1)複雑なタスクを明確なサブタスクに分割し,入力と出力を適切に定義したサブタスクに分解するtextittask Decomposer,(2)構築済みのツールグラフ上で最適なソリューションパスを探索する textitThoughts-on-Graph(ToG)パラダイム,(3)ソリューションパスを解釈して実行するリッチなツールボックスを備えた textitexecution Engine,の3つの主要なコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T21:57:21Z)
• Detecting Semantic Conflicts with Unit Tests [5.273883263686449]
  ブランチとマージはソフトウェア開発における一般的なプラクティスであり、開発者の生産性を高める。 現代のマージ技術は、テキストの衝突を自動的に解決するが、意味レベルでの衝突が発生すると失敗する。 単体テストの自動生成に基づくセマンティックマージツールであるSemAntic Mergeを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T19:36:28Z)
• Do code refactorings influence the merge effort? [80.1936417993664]
  複数のコントリビュータがソースコードを並行して変更して,新機能の実装やバグの修正,既存のコードの変更などを行っている。 これらの同時変更は、ソースコードの同じバージョンにマージする必要がある。 研究によると、すべてのマージの試みの10～20%が衝突を起こしており、これはプロセスを完了するために手動開発者の介入を必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T13:24:59Z)
• 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)
• MergeBERT: Program Merge Conflict Resolution via Neural Transformers [11.460182185916704]
  マージコンフリクトは、プルリクエストと継続的インテグレーションパイプラインを数時間から数日にわたって停止させる可能性がある。 本稿ではトークンレベルの3方向差分とトランスフォーマーモデルに基づく新しいニューラルプログラムマージフレームワークであるMergeBERTを紹介する。 我々のモデルは,64～69%のマージ分解能合成を達成し,既存の構造化およびニューラルプログラムマージツールよりも約2倍の性能向上を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T21:37:53Z)
• ConE: A Concurrent Edit Detection Tool for Large ScaleSoftware Development [16.11297015618479]
  ConEは、同時編集を積極的に検出して、それらに起因する問題を緩和する。 我々は、プルリクエスト通知などの早期介入技術を通じて、ConEのデプロイメント結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-16T22:55:44Z)

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。