論文の概要: Pomona: Continuous Code Quality Improvement via Small, Automated Changes at Bloomberg
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06752v1
- Date: Thu, 04 Jun 2026 22:31:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.468267
- Title: Pomona: Continuous Code Quality Improvement via Small, Automated Changes at Bloomberg
- Title（参考訳）: Pomona: Bloombergの小さな自動変更による継続的コード品質改善
- Authors: David Williams, Angelos Evripiotis, Serkan Kirbas, Harry Morgan, Sergey Magidovich, Peter Wainwright, Federica Sarro,
- Abstract要約: Pomonaは軽量なエージェントツールで、発見とインクリメンタルな修復のサイクルを自動化する。
チームでの1ヶ月の展開と10人のシニアエンジニアに配布されたアンケートにより, Pomonaを評価した。
調査対象となったエンジニアの8/10は、Pomonaの採用を望んでおり、小さな差分サイズを賞賛し、コード品質の改善に重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9992305963821244
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this short experience paper, we present Pomona, a lightweight agentic tool that utilises agent skills for continuous automated code quality improvement. Inspired by the philosophy of Kaizen(TM), Pomona automates a cycle of discovery and incremental repair: a Scanning skill identifies improvement tasks (e.g., linting violations, technical debt markers, and test gaps) and prioritises them in a structured backlog, while a Repair skill generates tiny pull requests (PRs) targeting ~10 lines of diff. This human-in-the-loop design enables frequent, low-risk improvements while maintaining engineer trust and productivity and reducing technical debt. We evaluated Pomona through a one-month deployment in a team and a questionnaire distributed to 10 senior engineers. Our preliminary results are promising: 15 of 17 generated PRs were successfully merged with a median time-to-close of under 2 hours. Furthermore, 8/10 of surveyed engineers expressed a desire to adopt Pomona, praising small diff sizes and Pomona's focus on improving code quality. We conclude by discussing actionable insights for researchers and practitioners on strategies for effective agentic deployment in industry.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、エージェントスキルを活用して、継続的自動コード品質改善を実現する軽量なエージェントツールであるPomonaを紹介する。
スキャンスキルは、改善タスク(例えば、リンティング違反、技術的負債マーカー、テストギャップ)を特定し、それらを構造化されたバックログに優先順位付けし、修復スキルは、約10行の差分をターゲットとした小さなプルリクエスト(PR)を生成する。
このHuman-in-the-loop設計は、エンジニアの信頼と生産性を維持しながら、頻繁でリスクの低い改善を可能にし、技術的負債を軽減します。
チームでの1ヶ月の展開と10人のシニアエンジニアに配布されたアンケートにより, Pomonaを評価した。
17件のPRのうち15件を中央値の2時間以内の時間にマージした。
さらに、調査対象となったエンジニアの8/10は、Pomonaの採用を望んでおり、小さな差分サイズと、コード品質の改善に重点を置いているPomonaを賞賛している。
我々は,産業における効果的なエージェント展開戦略について,研究者や実践者にとって実行可能な洞察を議論することで結論付けた。
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