論文の概要: A Vision for Context-Aware CI Adoption Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09683v1
- Date: Fri, 03 Apr 2026 22:19:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.624743
- Title: A Vision for Context-Aware CI Adoption Decisions
- Title（参考訳）: コンテキスト対応型CI導入決定のためのビジョン
- Authors: Osamah H. Alaini, Taher A. Ghaleb,
- Abstract要約: 継続的統合(CI)は現代のソフトウェア開発で広く採用されているが、プロジェクトコンテキストを体系的に考慮せずに採用の決定が行われることが多い。
GitHub ActionsはCI導入の障壁を低くするが、プロジェクトの特性において採用決定を下すための限定的なサポートを提供する。
この記事では、デフォルトのCI導入から、意図的なコンテキスト対応意思決定へのシフトを想定する。
- 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: Continuous Integration (CI) is widely adopted in modern software development, yet adoption decisions are often made without systematic consideration of project context. Platforms such as GitHub Actions lower the barrier to CI adoption but provide limited support for grounding adoption decisions in project characteristics, leading to redundant services, unmaintained workflows, and costly migrations. Existing research and tooling primarily focus on improving CI after adoption, offering little guidance for assessing suitability before adoption. As a result, CI is frequently treated as universally beneficial rather than context-dependent. This paper envisions a shift from default CI adoption to deliberate, context-aware decision-making. We propose an AI-enabled framework that assesses whether projects are likely to benefit from CI, recommends suitable CI services based on project characteristics, and provides configuration guidance tailored to project needs. We outline a research agenda combining developer studies, large-scale repository mining, and recommendation system design to enable informed CI adoption decisions and prevent inefficiencies before they occur.
- Abstract（参考訳）: 継続的統合(CI)は現代のソフトウェア開発で広く採用されているが、プロジェクトコンテキストを体系的に考慮せずに採用の決定が行われることが多い。
GitHub Actionsのようなプラットフォームは、CI導入の障壁を低くするが、プロジェクトの特性における採用決定の根拠として、冗長なサービス、メンテナンスされていないワークフロー、コストのかかるマイグレーションを限定的にサポートする。
既存の調査とツールは主に採用後のCI改善に重点を置いており、採用前の適合性を評価するためのガイダンスはほとんど提供されていない。
結果として、CIは文脈依存ではなく、普遍的に有益なものとして扱われることが多い。
この記事では、デフォルトのCI導入から、意図的なコンテキスト対応意思決定へのシフトを想定する。
我々は、プロジェクトがCIの恩恵を受けるかどうかを評価し、プロジェクト特性に基づいて適切なCIサービスを推奨し、プロジェクトのニーズに合わせて設定ガイダンスを提供するAI対応フレームワークを提案する。
開発者研究、大規模リポジトリマイニング、レコメンデーションシステム設計を組み合わせた研究課題の概要を述べる。
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