論文の概要: Studying Practitioners' Expectations on Clear Code Review Comments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06515v1
- Date: Wed, 09 Oct 2024 03:30:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 14:35:25.878520
- Title: Studying Practitioners' Expectations on Clear Code Review Comments
- Title(参考訳): クリアーコードレビューに対する実践者の期待
- Authors: Zhenhao Li, Junkai Chen, Qiheng Mao, Xing Hu, Kui Liu, Xin Xia,
- Abstract要約: コードレビューコメント(CRC)は開発者間のコミュニケーションを促進する。
CRCの明確さの重要性にもかかわらず、良い明快さを構成するものに関するガイドラインがまだ不足している。
CRCの明瞭度を評価する自動化フレームワークであるClearCRCを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.42435511348962
- License:
- Abstract: The code review comment (CRC) is pivotal in the process of modern code review. It provides reviewers with the opportunity to identify potential bugs, offer constructive feedback, and suggest improvements. Clear and concise code review comments (CRCs) facilitate the communication between developers and is crucial to the correct understanding of the issues identified and proposed solutions. Despite the importance of CRCs' clarity, there is still a lack of guidelines on what constitutes a good clarity and how to evaluate it. In this paper, we conduct a comprehensive study on understanding and evaluating the clarity of CRCs. We first derive a set of attributes related to the clarity of CRCs, namely RIE attributes (i.e., Relevance, Informativeness, and Expression), as well as their corresponding evaluation criteria based on our literature review and survey with practitioners. We then investigate the clarity of CRCs in open-source projects written in nine programming languages and find that a large portion (i.e., 28.8%) of the CRCs lack the clarity in at least one of the attributes. Finally, we propose ClearCRC, an automated framework that evaluates the clarity of CRCs. Experimental results show that ClearCRC can effectively evaluate the clarity of CRCs and outperform the baselines.
- Abstract(参考訳): コードレビューコメント(CRC)は、現代のコードレビューの過程において重要なものである。
潜在的なバグを特定し、建設的なフィードバックを提供し、改善を提案する機会をレビュアーに提供する。
明確で簡潔なコードレビューコメント(CRC)は、開発者間のコミュニケーションを促進し、特定され提案されたソリューションの正しい理解に不可欠である。
CRCの明確さの重要性にもかかわらず、良い明快さを構成するものやその評価方法に関するガイドラインがまだ不足している。
本稿では,CRCの明瞭さの理解と評価に関する総合的研究を行う。
まず,CRCの明快さ,すなわちRIE属性(関連性,表現性,表現性)と,文献レビューと実践者による調査に基づく評価基準のセットを導出する。
その後、9つのプログラミング言語で書かれたオープンソースプロジェクトにおけるCRCの明快さを調査し、CRCの大部分が少なくとも1つの属性で明快さを欠いていることを発見した。
最後に,CRCの明瞭度を評価する自動化フレームワークであるClearCRCを提案する。
実験の結果,ClearCRCはCRCの明瞭度を効果的に評価し,ベースラインよりも優れていた。
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