論文の概要: What Makes a Good TODO Comment?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15277v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 14:55:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:24:46.933795
• Title: What Makes a Good TODO Comment?
• Title（参考訳）: 良いTODOコメントは何か?
• Authors: Haoye Wang, Zhipeng Gao, Tingting Bi, John Grundy, Xinyu Wang, Minghui Wu, Xiaohu Yang,
• Abstract要約: 研究によると、オープンソースコメントの大部分が未解決のまま残されているか、解決に長い時間がかかる。 オープンソースリポジトリにおけるコメントの約46.7%は、低品質である(例えば、曖昧さ、情報不足、開発者にとっては役に立たない)。 高品質なコメントを識別するための基準を提案し,その最適構成に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.900933055387707
• License:
• Abstract: Software development is a collaborative process that involves various interactions among individuals and teams. TODO comments in source code play a critical role in managing and coordinating diverse tasks during this process. However, this study finds that a large proportion of open-source project TODO comments are left unresolved or take a long time to be resolved. About 46.7\% of TODO comments in open-source repositories are of low-quality (e.g., TODOs that are ambiguous, lack information, or are useless to developers). This highlights the need for better TODO practices. In this study, we investigate four aspects regarding the quality of TODO comments in open-source projects: (1) the prevalence of low-quality TODO comments; (2) the key characteristics of high-quality TODO comments; (3) how are TODO comments of different quality managed in practice; and (4) the feasibility of automatically assessing TODO comment quality. Examining 2,863 TODO comments from Top100 GitHub Java repositories, we propose criteria to identify high-quality TODO comments and provide insights into their optimal composition. We discuss the lifecycle of TODO comments with varying quality. we construct deep learning-based methods that show promising performance in identifying the quality of TODO comments, potentially enhancing development efficiency and code quality.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発は、個人とチーム間のさまざまなインタラクションを含む協調的なプロセスである。 ソースコードにおけるTODOコメントは、このプロセスにおける多様なタスクの管理と調整において重要な役割を担います。 しかし,今回の研究では,オープンソースプロジェクトのTODOコメントの大部分が未解決のまま残されているか,解決に時間がかかることが判明した。 オープンソースリポジトリにおけるTODOコメントの約46.7%は、低品質である(例えば、曖昧で情報がない、開発者にとって役に立たないTODO)。 これは、より良いTODOプラクティスの必要性を強調します。 本研究では,オープンソースプロジェクトにおけるTODOコメントの質に関する4つの側面について検討する。(1)低品質なTODOコメントの頻度,(2)高品質なTODOコメントの重要な特徴,(3)異なる品質のTODOコメントが実際にどのように管理されているか,(4)TODOコメントの質を自動的に評価できる可能性。 Top100 GitHub Javaレポジトリから2,863のTODOコメントを調べ、高品質なTODOコメントを識別するための基準を提案し、その最適構成に関する洞察を提供する。 様々な品質でTODOコメントのライフサイクルについて論じる。 我々は、TODOコメントの品質を識別する上で有望な性能を示すディープラーニングベースの手法を構築し、開発効率とコード品質を向上させる可能性がある。

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