論文の概要: Studying Practitioners' Expectations on Clear Code Review Comments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06515v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 03:30:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 05:18:55.527560
- 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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。
関連論文リスト
- Harnessing Large Language Models for Curated Code Reviews [2.5944208050492183]
コードレビューでは、構造化され、関連するコメントを生成することは、コードの問題を識別し、正確なコード変更を容易にするために不可欠である。
既存のコードレビューデータセットは、しばしば騒々しく、未解決であり、AIモデルの学習可能性に制限を課している。
本稿では,最大規模の公開コードレビューデータセットの品質向上を目的としたキュレーションパイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-05T18:15:09Z) - Hold On! Is My Feedback Useful? Evaluating the Usefulness of Code Review Comments [0.0]
本稿では,コードレビューコメント(CRコメント)の有用性について,テキスト機能ベースおよび機能レスアプローチを用いて検討する。
我々のモデルは最先端の性能を達成することでベースラインを上回ります。
本分析では,ドメイン,プロジェクト,データセット,モデル,およびCRコメントの有用性を予測する特徴の類似点と相違点について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-12T07:22:13Z) - Distilling Desired Comments for Enhanced Code Review with Large Language Models [14.11089517380712]
本稿では,コードレビューデータセットからDRCを識別することで,蒸留データセットを自動構築するデータセット蒸留手法Desiviewを提案する。
150K以上のレビューエントリからなるCodeReviewerデータセットの実験では、Desiviewは88.93%、80.37%、86.67%、84.44%の精度、リコール、正確性、F1という印象的なパフォーマンスを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-29T03:49:13Z) - StructTest: Benchmarking LLMs' Reasoning through Compositional Structured Outputs [78.84060166851805]
StructTestは、構造化されたアウトプットを生成する能力に基づいて、大きな言語モデルを評価する新しいベンチマークである。
StructTestが一般的な推論能力のよいプロキシであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T22:08:40Z) - Understanding Code Understandability Improvements in Code Reviews [79.16476505761582]
GitHub上のJavaオープンソースプロジェクトからの2,401のコードレビューコメントを分析した。
改善提案の83.9%が承認され、統合され、1%未満が後に復活した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T12:21:23Z) - Can We Further Elicit Reasoning in LLMs? Critic-Guided Planning with Retrieval-Augmentation for Solving Challenging Tasks [68.49251303172674]
最先端の大規模言語モデル(LLM)は、目覚ましい問題解決能力を示すが、複雑な推論と事実の正しさに苦慮する可能性がある。
既存の手法では、チェーン・オブ・ソートと検索強化生成(RAG)の強みを利用して、複雑な問題をより単純なステップに分解し、検索を適用して事実の正しさを向上させる。
CR-Planner(CR-Planner, CR-Planner, CR-Planner)は, 微調整された批判モデルを利用して, 推論と検索の両方のプロセスを計画を通してガイドする新しいフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T11:26:02Z) - Attribute Structuring Improves LLM-Based Evaluation of Clinical Text Summaries [56.31117605097345]
大規模言語モデル(LLM)は、正確な臨床テキスト要約を生成する可能性を示しているが、根拠付けと評価に関する問題に苦慮している。
本稿では、要約評価プロセスを構成するAttribute Structuring(AS)を用いた一般的な緩和フレームワークについて検討する。
ASは、臨床テキスト要約における人間のアノテーションと自動メトリクスの対応性を一貫して改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T21:59:03Z) - Towards Automated Classification of Code Review Feedback to Support
Analytics [4.423428708304586]
本研究の目的は,自動コードレビューコメント分類システムを開発することである。
コードコンテキスト、コメントテキスト、コードメトリクスのセットを活用した教師付き学習ベースのDNNモデルを訓練し、評価した。
提案手法はFregnanらのアプローチよりも18.7%高い精度を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-07T21:53:20Z) - Evaluate What You Can't Evaluate: Unassessable Quality for Generated Response [56.25966921370483]
大規模な言語モデルに基づく参照不要評価器の使用には課題がある。
参照なし評価器は、異なるセマンティクス応答を持つオープンな例により適している。
対話応答の質を評価するため, LLM に基づく推論不要評価器の使用にはリスクがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T02:52:48Z) - What Makes a Code Review Useful to OpenDev Developers? An Empirical
Investigation [4.061135251278187]
コードレビューの有効性が少し改善されても、ソフトウェア開発組織にとってかなりの節約が得られます。
本研究の目的は,コードレビューコメントをOSS開発者に有用なものにする方法を,より精細に理解することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T22:48:27Z) - Code Review in the Classroom [57.300604527924015]
教室設定の若い開発者は、コードレビュープロセスの潜在的に有利で問題のある領域の明確な図を提供している。
彼らのフィードバックは、プロセスはプロセスを改善するためにいくつかのポイントで十分に受け入れられていることを示唆している。
本論文は,教室でコードレビューを行うためのガイドラインとして利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-19T06:07:45Z)
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。