論文の概要: LLM-Augmented Release Intelligence: Automated Change Summarization and Impact Analysis in Cloud-Native CI/CD Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14619v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 21:30:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.91985
• Title: LLM-Augmented Release Intelligence: Automated Change Summarization and Impact Analysis in Cloud-Native CI/CD Pipelines
• Title（参考訳）: LLM拡張リリースインテリジェンス: クラウドネイティブCI/CDパイプラインにおける自動変更要約と影響分析
• Authors: Happy Bhati,
• Abstract要約: クラウドネイティブなソフトウェアデリバリプラットフォームは、数十の独立したバージョン管理タスクで構成される複雑なマルチステージパイプラインを通じて、リリースをオーケストレーションする。 このようなリリースコミュニケーションのマニュアル準備は遅く、一貫性がなく、特にリポジトリではエラーが発生します。 1) 自動コミット収集とセマンティックフィルタリングを併用して,定期的なメンテナンスを抑えながら実体的変化を表面化する,(2) 階層化された大規模言語モデル要約による分類,利害関係者指向のプロモーションレポートの生成,(3) 修正タスクを参加者が参加するパイプライン毎にマップする静的タスク-パイプライン依存性分析, そして各変更のブラスト半径を定量化する,という3つの機能を組み合わせたAI強化リリースインテリジェンスのための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://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloud-native software delivery platforms orchestrate releases through complex, multi-stage pipelines composed of dozens of independently versioned tasks. When code is promoted between environments -- development to staging, staging to production -- engineering teams need timely, accurate communication about what changed and what downstream components are affected. Manual preparation of such release communication is slow, inconsistent, and particularly error-prone in repositories where a single promotion may bundle contributions from many authors across numerous pipeline tasks. We present a framework for AI-augmented release intelligence that combines three capabilities: (1) automated commit collection with semantic filtering to surface substantive changes while suppressing routine maintenance, (2) structured large language model summarization that produces categorized, stakeholder-oriented promotion reports, and (3) static task-pipeline dependency analysis that maps modified tasks to every pipeline they participate in, quantifying the blast radius of each change. The framework is integrated directly into the CI/CD promotion workflow and operates as a post-promotion step triggered by GitHub Actions. We describe the architecture and implementation within a production Kubernetes-native release platform that manages over sixty Tekton tasks across more than twenty release pipelines. Through concrete walkthrough examples and qualitative comparison with recent tools such as SmartNote and VerLog, we discuss the distinctive requirements of internal promotion communication versus user-facing release notes and identify open challenges for LLM-driven release engineering.
• Abstract（参考訳）: クラウドネイティブなソフトウェアデリバリプラットフォームは、数十の独立したバージョン管理タスクで構成される複雑なマルチステージパイプラインを通じて、リリースをオーケストレーションする。 開発からステージング、運用へのステージングといった、開発環境間でコードをプロモートする場合、エンジニアリングチームは、変更点とダウンストリームコンポーネントの影響について、タイムリーかつ正確なコミュニケーションを必要とします。 このようなリリースコミュニケーションのマニュアル準備は遅く、一貫性がなく、特に単一のプロモーションが多数のパイプラインタスクにまたがって多くの著者からのコントリビューションをバンドルするリポジトリではエラーが発生しやすい。 本稿では,(1)自動コミット収集とセマンティックフィルタリングを併用して,定期的なメンテナンスを抑えながら実体的変化を表面化する,(2)分類された利害関係者指向のプロモーションレポートを生成する構造化された大規模言語モデル要約,(3)修正タスクを参加者が参加するパイプライン毎にマップする静的タスク-パイプライン依存性分析,および各変更のブラスト半径を定量化する,という3つの機能を組み合わせたAI強化リリースインテリジェンスのためのフレームワークを提案する。 このフレームワークはCI/CDプロモーションワークフローに直接統合されており、GitHub Actionsによって起動された後ステップとして動作する。 20以上のリリースパイプラインで60以上のTektonタスクを管理する、実運用のKubernetesネイティブリリースプラットフォームにおけるアーキテクチャと実装について説明する。 具体的なウォークスルー例と,SmartNoteやVerLogといった最近のツールとの質的な比較を通じて,ユーザ側のリリースノートに対する内部プロモーションコミュニケーションの特有の要件について議論し,LLM駆動のリリースエンジニアリングにおけるオープンな課題を特定する。

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