論文の概要: Package-Aware Approach for Repository-Level Code Completion in Pharo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05617v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 08:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.908304
• Title: Package-Aware Approach for Repository-Level Code Completion in Pharo
• Title（参考訳）: ファロにおけるレポジトリレベルコード補完のためのパッケージアウェアアプローチ
• Authors: Omar Abedelkader, Stéphane Ducasse, Oleksandr Zaitsev, Romain Robbes, Guillermo Polito,
• Abstract要約: グローバル変数を等しく扱う新しい補完エンジンを提案する。 提案手法では,要求するクラスのパッケージから,変数名を構造化された方法で検索する。 予備的な結果は、平均相互ランク(MRR)が改善し、パッケージの完了がより正確で関連する提案をもたらすことを確認していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.974794953820956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pharo offers a sophisticated completion engine based on semantic heuristics, which coordinates specific fetchers within a lazy architecture. These heuristics can be recomposed to support various activities (e.g., live programming or history usage navigation). While this system is powerful, it does not account for the repository structure when suggesting global names such as class names, class variables, or global variables. As a result, it does not prioritize classes within the same package or project, treating all global names equally. In this paper, we present a new heuristic that addresses this limitation. Our approach searches variable names in a structured manner: it begins with the package of the requesting class, then expands to other packages within the same repository, and finally considers the global namespace. We describe the logic behind this heuristic and evaluate it against the default semantic heuristic and one that directly queries the global namespace. Preliminary results indicate that the Mean Reciprocal Rank (MRR) improves, confirming that package-awareness completions deliver more accurate and relevant suggestions than the previous flat global approach.
• Abstract（参考訳）: Pharoはセマンティックヒューリスティックに基づいた高度な補完エンジンを提供し、遅延アーキテクチャ内の特定のフェッチをコーディネートする。 これらのヒューリスティックは、様々なアクティビティ(例えば、ライブプログラミングや履歴使用ナビゲーション)をサポートするために再構成することができる。 このシステムは強力だが、クラス名、クラス変数、グローバル変数などのグローバルな名前を提案する際には、リポジトリ構造を考慮しない。 結果として、同じパッケージやプロジェクト内のクラスを優先せず、すべてのグローバルネームを平等に扱う。 本稿では,この限界に対処する新しいヒューリスティックを提案する。 リクエストするクラスのパッケージから始まり、次に同じリポジトリ内の他のパッケージに拡張し、最終的にグローバルな名前空間を考える。 このヒューリスティックの背後にある論理を記述し、デフォルトのセマンティックヒューリスティックに対して評価し、グローバルな名前空間を直接クエリする。 予備的な結果は、平均相互ランク(MRR)が改善し、パッケージ認識の完了が以前のフラットグローバルアプローチよりも正確で関連性の高い提案をもたらすことを確認していることを示している。

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