論文の概要: An Empirical Study of the Evolution of GitHub Actions Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14572v2
- Date: Tue, 17 Feb 2026 10:48:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-18 13:57:33.632312
- Title: An Empirical Study of the Evolution of GitHub Actions Workflows
- Title(参考訳): GitHub Actionsワークフローの進化に関する実証的研究
- Authors: Pooya Rostami Mazrae, Alexandre Decan, Tom Mens, Mairieli Wessel,
- Abstract要約: CI/CDプラクティスは、共同ソフトウェア開発において重要な役割を果たす。
GitHubに統合されたCI/CDツールであるGitHub Actionsでは、リポジトリメンテナが開発を自動化することができる。
私たちは、GitHub Actionsワークフローの変更を時間をかけて分析しました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 41.25198736954168
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: CI/CD practices play a significant role during collaborative software development by automating time-consuming and repetitive tasks such as testing, building, quality checking, dependency and security management. GitHub Actions, the CI/CD tool integrated into GitHub, allows repository maintainers to automate development workflows. We conducted a mixed methods analysis of GitHub Actions workflow changes over time. Through a preliminary qualitative analysis of 439 modified workflow files we identified seven types of conceptual changes to workflows. Next, we performed a quantitative analysis over 49K+ GitHub repositories totaling 267K+ workflow change histories and 3.4M+ workflow file versions from November 2019 to August 2025. This analysis revealed that repositories contain a median of three workflow files, and 7.3% of all workflow files are being changed every week. The changes made to workflows tend to be small, with about three-quarters containing only a single change. The large majority of the observed changes have to do with task configuration and task specification in workflow jobs. We did not find any conclusive evidence of the effect of LLM coding tools or other major technological changes on workflow creation and workflow maintenance frequency. Our findings highlight the need for improved tooling to support fine-grained maintenance tasks, such as a broader adoption of dependency management and AI-based support for ensuring and sustaining workflow security and quality.
- Abstract(参考訳): CI/CDプラクティスは、テスト、ビルド、品質チェック、依存関係、セキュリティ管理といった、時間を要する反復的なタスクを自動化することで、共同ソフトウェア開発において重要な役割を果たす。
GitHubに統合されたCI/CDツールであるGitHub Actionsでは、リポジトリメンテナが開発ワークフローを自動化することができる。
私たちは、GitHub Actionsワークフローの変更を時間をかけて分析しました。
439の修正ワークフローファイルの予備的定性解析により、ワークフローに対する7種類の概念的変更を特定した。
次に、2019年11月から2025年8月までに、合計267K以上のワークフロー変更履歴と3.4M以上のワークフローファイルバージョンを49K以上のGitHubリポジトリで定量的に分析しました。
この分析によると、リポジトリには3つのワークフローファイルの中央値が含まれており、すべてのワークフローファイルの7.3%が毎週変更されている。
ワークフローの変更は小さい傾向にあり、約4分の3には1の変更しか含まれていない。
観察された変更の大部分は、ワークフロージョブのタスク設定とタスク仕様に関連している。
LLMコーディングツールなどの技術変更がワークフロー作成やワークフローメンテナンスの頻度に与える影響に関する決定的な証拠は見つからなかった。
私たちの発見は、ワークフローのセキュリティと品質の確保と維持のための依存性管理やAIベースのサポートなど、きめ細かいメンテナンスタスクをサポートするための改善されたツールの必要性を強調しています。
関連論文リスト
- Learning to Compose for Cross-domain Agentic Workflow Generation [56.630382886594184]
クロスドメインワークフロー生成のためのオープンソースのLLMを作成します。
さまざまなドメインにわたる再利用可能なワークフロー機能のコンパクトなセットを学びます。
当社の1パスジェネレータは、20イテレーションを消費するSOTAリファインメントベースラインを超えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-11T18:27:22Z) - Automation and Reuse Practices in GitHub Actions Workflows: A Practitioner's Perspective [41.512965779724354]
GitHubはGitHub Actionsを通じてワークフロー自動化をサポートする。
良いワークフロー開発プラクティスと悪いワークフロー開発プラクティスを理解するために、419人の実践者を調査しました。
私たちは、セキュリティ分析やパフォーマンス監視といった重要な領域に重点を置いて、コアCI/CDタスクに自動化の取り組みを集中する傾向を観察します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-16T13:54:54Z) - GitTaskBench: A Benchmark for Code Agents Solving Real-World Tasks Through Code Repository Leveraging [41.754784344572286]
実際のシナリオでコードエージェントを評価するベンチマークであるGitTaskBenchをリリースしています。
各タスクは、自動化された人為的な評価ハーネスと関連するリポジトリをペアリングする。
また,エージェント性能の経済的利益を定量化するためのα値指標を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-26T12:48:05Z) - ComfyGPT: A Self-Optimizing Multi-Agent System for Comprehensive ComfyUI Workflow Generation [96.44354750396019]
ComfyGPTはタスク記述に基づいてComfyUIを生成するように設計された自動最適化マルチエージェントシステムである。
FlowDatasetは、13,571のワークフロー記述ペアを含む大規模なデータセットである。
FlowBenchはワークフロー生成システムを評価するためのベンチマークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-22T06:48:50Z) - WorkflowLLM: Enhancing Workflow Orchestration Capability of Large Language Models [105.46456444315693]
ワークフローオーケストレーションにおける大規模言語モデルの能力を高めるための,データ中心のフレームワークであるLLMを提案する。
最初は106,763のサンプルで大規模な微調整Benchを構築し、28のカテゴリにわたる83のアプリケーションから1,503のAPIをカバーしている。
LlamaLlamaは複雑なAPIをオーケストレーションする能力を示しながら、優れた一般化性能を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-08T09:58:02Z) - The Hidden Costs of Automation: An Empirical Study on GitHub Actions Workflow Maintenance [45.53834452021771]
GitHub Actions(GA)は、エンジニアリングタスクの自動実行を合理化するオーケストレーションプラットフォームである。
欠陥の修正、依存関係の更新、あるいは既存のワークフローファイルの修正には、人間の介入が必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-04T01:33:16Z) - Spider2-V: How Far Are Multimodal Agents From Automating Data Science and Engineering Workflows? [73.81908518992161]
我々は、プロのデータサイエンスとエンジニアリングに焦点を当てた最初のマルチモーダルエージェントベンチマークであるSpider2-Vを紹介する。
Spider2-Vは、本物のコンピュータ環境における現実世界のタスクを特徴とし、20のエンタープライズレベルのプロフェッショナルアプリケーションを組み込んでいる。
これらのタスクは、エンタープライズデータソフトウェアシステムにおいて、コードを書き、GUIを管理することで、マルチモーダルエージェントがデータ関連のタスクを実行する能力を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T17:54:37Z) - On the effectiveness of Large Language Models for GitHub Workflows [9.82254417875841]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なソフトウェア開発タスクにおいてその効果を実証している。
異なるレベルのプロンプトを持つ5つのワークフロー関連タスクにおけるLLMの有効性を理解するための、最初の総合的研究を行う。
現状のLLMと細調整した3種類のLLMの評価結果から,LLMの現在の有効性と欠点について,様々な興味深い知見が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T05:14:12Z) - An Empirical Study on Workflows and Security Policies in Popular GitHub
Repositories [9.048328480295224]
オープンソースプロジェクトでは、誰でもコントリビュートできるので、アクティブな継続的インテグレーションと継続的デリバリ(CI/CD)パイプラインを持つことが重要です。
これらのプロジェクトの多くはGitHubにホストされており、メンテナが自動セキュリティポリシを作成することができる。
私たちはスター数に基づいてGitHubとセキュリティポリシーを何千もの人気のあるリポジトリで測定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T14:52:23Z)
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。