論文の概要: SmartNote: An LLM-Powered, Personalised Release Note Generator That Just Works

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17977v1
• Date: Fri, 23 May 2025 14:45:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.165983
• Title: SmartNote: An LLM-Powered, Personalised Release Note Generator That Just Works
• Title（参考訳）: SmartNote: LLM搭載でパーソナライズされたノート・ジェネレータ
• Authors: Farbod Daneshyan, Runzhi He, Jianyu Wu, Minghui Zhou,
• Abstract要約: 多くの開発者は、ソフトウェアリリースノートを書くプロセスは退屈で恐ろしい作業だと考えています。 本稿では,新鮮で広く適用可能なリリースノート生成手法であるSmartNoteを提案する。 LLM技術を用いて高品質で文脈的にパーソナライズされたリリースノートを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9029064046556545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The release note is a crucial document outlining changes in new software versions. Yet, many developers view the process of writing software release notes as a tedious and dreadful task. Consequently, numerous tools have been developed by researchers and practitioners to automate the generation of software release notes. However, these tools fail to consider project domain and target audience for personalisation, limiting their relevance and conciseness. Additionally, they suffer from limited applicability, often necessitating significant workflow adjustments and adoption efforts, hindering practical use and stressing developers. Despite recent advancements in natural language processing and the proven capabilities of large language models in various code and text-related tasks, there are no existing studies investigating the integration and utilisation of LLMs in automated release note generation. Therefore, we propose SmartNote, a novel and widely applicable release note generation approach that produces high-quality, contextually personalised release notes using LLM technology. SmartNote aggregates changes and uses an LLM to describe and summarise the changes using code, commit, and pull request details. It categorises and scores commits to generate structured and concise release notes of prioritised changes. Our human and automatic evaluations reveal that SmartNote outperforms or achieves comparable performance to DeepRelease, Conventional Changelog, and the projects'original release notes across four quality metrics: completeness, clarity, conciseness, and organisation. In both evaluations, SmartNote ranked first for completeness and organisation, while clarity ranked first in the human evaluation. A further evaluation demonstrates that SmartNote is effective in terms of context awareness and applicability.
• Abstract（参考訳）: リリースノートは、新しいソフトウェアバージョンの変更の概要を示す重要なドキュメントである。 しかし、多くの開発者は、ソフトウェアリリースノートを書くプロセスは退屈で恐ろしい作業だと見なしています。 その結果,ソフトウェアリリースノートの生成を自動化するために,研究者や実践家によって多数のツールが開発されている。 しかしながら、これらのツールはプロジェクトドメインやパーソナライズ対象のオーディエンスを考慮せず、その妥当性と簡潔さを制限します。 さらに、限定的な適用性に悩まされ、しばしばワークフローの調整と採用の努力を必要とし、実践的な使用を妨げ、開発者のストレスを和らげる。 近年の自然言語処理の進歩と、様々なコードやテキスト関連タスクにおける大規模言語モデルの実証された能力にもかかわらず、自動リリースノート生成におけるLLMの統合と活用についての研究は行われていない。 そこで本稿では,LLM技術を用いた高品質かつコンテキストにパーソナライズされたリリースノートを生成する,新しい,広く適用可能なリリースノート生成手法であるSmartNoteを提案する。 SmartNoteは変更を集約し、コード、コミット、プルリクエストの詳細を使用して変更を記述および要約するためにLLMを使用する。 優先順位付けされた変更に関する構造化され簡潔なリリースノートを生成するために、分類とスコアがコミットされる。 人的および自動評価では、SmartNoteはDeepReleaseやConvental Changelogに匹敵するパフォーマンスを発揮し、プロジェクトのオリジナルリリースノートを4つの品質指標(完全性、明確性、簡潔性、組織)で公開しています。 どちらの評価でも、SmartNoteは完全性と組織性で第1位、明確性は人的評価で第1位だった。 さらなる評価は、SmartNoteがコンテキスト認識と適用性において有効であることを示している。

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