論文の概要: A Framework for Measuring the Quality of Infrastructure-as-Code Scripts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03127v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 12:36:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 16:28:51.083097
- Title: A Framework for Measuring the Quality of Infrastructure-as-Code Scripts
- Title（参考訳）: インフラストラクチャ・アズ・コード・スクリプトの品質測定フレームワーク
- Authors: Pandu Ranga Reddy Konala, Vimal Kumar, David Bainbridge, Junaid Haseeb,
- Abstract要約: インフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)は現代のソフトウェア開発に不可欠なものになっています。
IaCスクリプトの急速な普及は、より良いコード品質評価方法の必要性を強調している。
本稿では,リポジトリを基盤とする新しいIaCコード品質フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Infrastructure as Code (IaC) has become integral to modern software development, enabling automated and consistent configuration of computing environments. The rapid proliferation of IaC scripts has highlighted the need for better code quality assessment methods. This paper proposes a new IaC code quality framework specifically showcased for Ansible repositories as a foundation. By analyzing a comprehensive dataset of repositories from Ansible Galaxy, we applied our framework to evaluate code quality across multiple attributes. The analysis of our code quality metrics applied to Ansible Galaxy repositories reveal trends over time indicating improvements in areas such as metadata and error handling, while highlighting declines in others such as sophistication and automation. The framework offers practitioners a systematic tool for assessing and enhancing IaC scripts, fostering standardization and facilitating continuous improvement. It also provides a standardized foundation for further work into IaC code quality.
- Abstract（参考訳）: インフラストラクチャ・アズ・コード(Infrastructure as Code, IaC)は、コンピュータ環境の自動化と一貫した構成を可能にする、現代のソフトウェア開発に不可欠なものになっている。
IaCスクリプトの急速な普及は、より良いコード品質評価方法の必要性を浮き彫りにした。
本稿では,Ansibleリポジトリを基盤とする新しいIaCコード品質フレームワークを提案する。
Ansible Galaxyのレポジトリの包括的なデータセットを分析して、複数の属性にわたるコード品質を評価するためにフレームワークを適用しました。
Ansible Galaxyレポジトリに適用したコード品質メトリクスの分析では、メタデータやエラーハンドリングといった分野の改善を示すとともに、洗練や自動化といった分野の低下を浮き彫りにしています。
このフレームワークは、IaCスクリプトの評価と拡張、標準化の促進、継続的な改善を促進するための体系的なツールを提供する。
また、IaCのコード品質をさらに改善するための標準化された基盤も提供する。
関連論文リスト
- Thinking Longer, Not Larger: Enhancing Software Engineering Agents via Scaling Test-Time Compute [61.00662702026523]
より大規模なモデルではなく、推論時間の増加を活用する統合されたテスト時間計算スケーリングフレームワークを提案する。
当社のフレームワークには,内部TTCと外部TTCの2つの補完戦略が組み込まれている。
当社の textbf32B モデルは,DeepSeek R1 671B や OpenAI o1 など,はるかに大きなモデルを上回る 46% の課題解決率を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-31T07:31:32Z) - IQPFR: An Image Quality Prior for Blind Face Restoration and Beyond [56.99331967165238]
Blind Face Restoration (BFR)は、劣化した低品質(LQ)の顔画像を高品質(HQ)の出力に再構成する課題に対処する。
本研究では,非参照画像品質評価(NR-IQA)モデルから得られた画像品質優先(IQP)を組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,複数のベンチマークにおいて最先端技術より優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-12T11:39:51Z) - FEA-Bench: A Benchmark for Evaluating Repository-Level Code Generation for Feature Implementation [26.14778133391999]
FEA-Benchは、大規模な言語モデルがコードリポジトリ内でインクリメンタルな開発を行う能力を評価するために設計されたベンチマークである。
83のGitHubリポジトリからのプルリクエストを収集し、ルールベースとインテントベースのフィルタリングを使用して、新機能開発にフォーカスしたタスクインスタンスを構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-09T16:11:57Z) - On Iterative Evaluation and Enhancement of Code Quality Using GPT-4o [1.5960340244043023]
本稿では,Large Language Models (LLM) を利用したコード品質の反復評価と向上のための新しいフレームワークであるCodeQUESTを紹介する。
フレームワークは2つの主要なコンポーネントに分割されている。10次元にわたるコード品質を評価し、定量スコアと定性的な要約の両方を提供する評価器。
本研究は,CodeQUESTが既存のコード品質指標と整合して,コード品質を効果的かつ堅牢に評価できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T09:27:00Z) - Bridging LLM-Generated Code and Requirements: Reverse Generation technique and SBC Metric for Developer Insights [0.0]
本稿では,SBCスコアと呼ばれる新しいスコアリング機構を提案する。
これは、大規模言語モデルの自然言語生成能力を活用するリバースジェネレーション技術に基づいている。
直接コード解析とは異なり、我々のアプローチはAI生成コードからシステム要求を再構築し、元の仕様と比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T01:12:11Z) - Skeleton-Guided-Translation: A Benchmarking Framework for Code Repository Translation with Fine-Grained Quality Evaluation [37.25839260805938]
Skeleton-Guided-Translationは、リポジトリレベルのJavaからC#へのコード変換のためのフレームワークで、きめ細かい品質評価がある。
本稿では,高品質なオープンソースJavaレポジトリとその対応するC#スケルトンベンチマークであるTransREPO-BENCHを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-27T13:44:51Z) - 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) - 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) - CodeRAG-Bench: Can Retrieval Augment Code Generation? [78.37076502395699]
検索拡張生成を用いたコード生成の系統的,大規模な解析を行う。
まず、コード生成タスクの3つのカテゴリを含む総合的な評価ベンチマークであるCodeRAG-Benchをキュレートする。
CodeRAG-Bench上のトップパフォーマンスモデルについて、1つまたは複数のソースから検索したコンテキストを提供することにより検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T16:59:52Z) - On the Impacts of Contexts on Repository-Level Code Generation [5.641402231731082]
リポジトリレベルのコード生成を評価するために設計された新しいベンチマークである textbfmethodnamews を提案する。
実行可能性、包括的なテストケース生成による機能的正当性、ファイル間のコンテキストの正確な利用という3つの重要な側面に注目します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T10:45:22Z) - Prompting Large Language Models to Tackle the Full Software Development Lifecycle: A Case Study [72.24266814625685]
DevEvalでソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって、大きな言語モデル(LLM)のパフォーマンスを調査します。
DevEvalは4つのプログラミング言語、複数のドメイン、高品質なデータ収集、各タスクに対して慎重に設計および検証されたメトリクスを備えている。
GPT-4を含む現在のLLMは、DevEvalで提示される課題を解決できないことが実証研究によって示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-13T15:13:44Z) - Towards Verifiable Generation: A Benchmark for Knowledge-aware Language Model Attribution [48.86322922826514]
本稿では,知識認識型言語モデル属性(KaLMA)の新たな課題について述べる。
まず、属性のソースを構造化されていないテキストから知識グラフ(KG)に拡張し、そのリッチな構造は属性のパフォーマンスと作業シナリオの両方に役立ちます。
第2に,不完全な知識リポジトリを考慮した「意識的非能力」の設定を提案する。
第3に,テキスト品質,引用品質,引用アライメントを含む総合的な自動評価指標を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T11:45:59Z)
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。