論文の概要: Explaining GitHub Actions Failures with Large Language Models: Challenges, Insights, and Limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16495v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 20:55:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:21.148942
• Title: Explaining GitHub Actions Failures with Large Language Models: Challenges, Insights, and Limitations
• Title（参考訳）: 大規模な言語モデルでGitHubアクションの失敗を説明する: 課題、洞察、限界
• Authors: Pablo Valenzuela-Toledo, Chuyue Wu, Sandro Hernandez, Alexander Boll, Roman Machacek, Sebastiano Panichella, Timo Kehrer,
• Abstract要約: GitHub Actions(GA)は、開発者がソフトウェアの自動化、シームレスなビルド、テスト、デプロイに使用するデファクトツールになった。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)がGA障害に対して正しい,明確で,簡潔で,行動可能な文脈記述(あるいは要約)を生成する可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.17423965649917
• License:
• Abstract: GitHub Actions (GA) has become the de facto tool that developers use to automate software workflows, seamlessly building, testing, and deploying code. Yet when GA fails, it disrupts development, causing delays and driving up costs. Diagnosing failures becomes especially challenging because error logs are often long, complex and unstructured. Given these difficulties, this study explores the potential of large language models (LLMs) to generate correct, clear, concise, and actionable contextual descriptions (or summaries) for GA failures, focusing on developers' perceptions of their feasibility and usefulness. Our results show that over 80\% of developers rated LLM explanations positively in terms of correctness for simpler/small logs. Overall, our findings suggest that LLMs can feasibly assist developers in understanding common GA errors, thus, potentially reducing manual analysis. However, we also found that improved reasoning abilities are needed to support more complex CI/CD scenarios. For instance, less experienced developers tend to be more positive on the described context, while seasoned developers prefer concise summaries. Overall, our work offers key insights for researchers enhancing LLM reasoning, particularly in adapting explanations to user expertise.
• Abstract（参考訳）: GitHub Actions(GA)は、開発者がソフトウェアワークフローの自動化、シームレスなビルド、テスト、デプロイに使用するデファクトツールになった。 しかし、GAが失敗すると、開発が中断し、遅延が発生し、コストが上昇します。 エラーログは長く、複雑で、構造化されていないことが多いため、障害の診断は特に困難になる。 これらの課題を踏まえて,GA障害に対する適切な,明確で簡潔な,行動可能なコンテキスト記述(あるいは要約)を生成するための,大規模言語モデル(LLM)の可能性について検討し,その実現可能性と有用性に対する開発者の認識に焦点を当てた。 以上の結果から, 80 %以上の開発者が LLM の説明を, 単純/小ログの正当性の観点から肯定的に評価していることがわかった。 総じて,LLMは一般的なGAエラーの理解を支援することが可能であり,手作業による解析を低減できる可能性が示唆された。 しかし、より複雑なCI/CDシナリオをサポートするには、推論能力の改善が必要であることもわかりました。 例えば、経験の浅い開発者は、説明された文脈でより肯定的になりがちだが、経験の浅い開発者は簡潔な要約を好む。 全体として、私たちの研究はLLM推論の強化、特にユーザーの専門知識への説明の適応に重要な洞察を与えています。

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