Verbesserung der Qualität von Commit-Nachrichten mit Kontext

Commit-Nachrichten sind wichtige Notizen, die Entwickler schreiben, um Änderungen im Code zu erklären. Diese Nachrichten helfen dem Team, reibungslos zusammenzuarbeiten und nachzuvollziehen, wie sich der Code im Laufe der Zeit verändert hat. Allerdings erfassen viele der Methoden, die zur Erstellung dieser Nachrichten verwendet werden, nicht den gesamten Kontext der Änderungen, was sie weniger effektiv macht.

Um dieses Problem zu lösen, haben wir ein neues System namens kontextbewusste Commit-Nachrichtenerstellung entwickelt. Dieses System verwendet eine graphenbasierte Methode, um die Änderungen im Code effektiver darzustellen. Damit soll eine höhere Qualität der Commit-Nachrichten erreicht werden. Unser System nutzt ein Transformer-Modell zur Erstellung dieser Nachrichten und enthält eine spezielle Qualitätsprüfung, um sicherzustellen, dass die Nachrichten bestimmten Standards entsprechen.

#Bedeutung guter Commit-Nachrichten

Gute Commit-Nachrichten sind in der Softwareentwicklung unerlässlich. Sie sollten klar sein und eine Zusammenfassung geben, welche Änderungen vorgenommen wurden und warum. Diese Klarheit hilft beim Debugging und beim Management der verschiedenen Phasen des Lebenszyklus der Software. Dennoch schreiben viele Entwickler keine starken Commit-Nachrichten. Forschungen zeigen, dass eine erhebliche Anzahl von Nachrichten nicht erklärt, was getan wurde und warum es notwendig war.

Um diese Last für Entwickler zu verringern, wurden automatisierte Systeme entwickelt, die in der Lage sind, Commit-Nachrichten zu generieren. Diese Systeme zielen darauf ab, Nachrichten zu erstellen, die den Kontext der Codeänderungen berücksichtigen, was sie informativer macht.

#Frühere Ansätze zur Commit-Nachrichtenerstellung

Es wurden verschiedene Methoden ausprobiert, um automatisch Commit-Nachrichten zu generieren. Frühere Techniken konzentrierten sich darauf, die Änderungen zusammenzufassen, konnten jedoch oft den Kontext nicht erfassen oder subjektive Elemente der Codeänderungen nicht verarbeiten. Neuere Ansätze wie neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) haben vielversprechende Ergebnisse bei der Generierung von Nachrichten gezeigt, scheitern jedoch häufig daran, die gesamte Struktur des Codes zu verwenden, um Kontext bereitzustellen.

Es gibt auch Methoden, die auf Informationsabruf basieren und vergangene Nachrichten durchsuchen, um geeignete für aktuelle Änderungen zu finden. Diese können jedoch durch den verwendeten Datensatz eingeschränkt sein und auch irrelevante oder redundante Nachrichten erzeugen.

In letzter Zeit haben transformerbasierte Modelle an Aufmerksamkeit gewonnen, da sie in der Lage sind, aus komplexen Daten zu lernen. Diese Modelle können natürliche Sprache aus Code generieren, berücksichtigen jedoch oft nicht die strukturellen und kontextuellen Informationen der Codeänderungen.

#Unser vorgeschlagener Ansatz

Wir führen eine neue Technik ein, die sich auf die Erstellung eines gefilterten Datensatzes von hochwertigen Commit-Nachrichten konzentriert. Unsere Methode verwendet eine graphenbasierte Darstellung, um Codeänderungen informativer darzustellen. Diese Darstellung erfasst, was sich im Code geändert hat, und konzentriert sich auf hinzugefügte, gelöschte und unveränderte Teile.

Um die besten Commit-Nachrichten zu generieren, passen wir leistungsstarke Encoder-Decoder-Modelle mit unserem neuen Datensatz an. Das System beinhaltet auch ein Qualitätssicherungsmodul, das die generierten Nachrichten bewertet, um sicherzustellen, dass sie den Standards der Organisation entsprechen.

#Experimentieren mit unserer Methode

Wir haben Experimente durchgeführt, um unsere Methode mit anderen bestehenden Ansätzen und Modellen zu vergleichen, insbesondere beliebten grossen Sprachmodellen. Unsere Bewertung erfolgte mit mehreren Metriken, die die Qualität der generierten Nachrichten messen.

Unsere Ergebnisse zeigten, dass unsere neue Methode die bestehenden Modelle in mehreren Metriken erheblich übertrifft. Sie produzierte Qualitätsnachrichten, die im Vergleich zu anderen Techniken besser waren und effektiv den Kontext der Codeänderungen erfassten.

#Kontext in der Commit-Nachrichtenerstellung

Der Kontext spielt eine entscheidende Rolle bei der Erstellung effektiver Commit-Nachrichten. Der Kontext bezieht sich auf den umgebenden Code, der zusätzliche Informationen über die vorgenommenen Änderungen liefert. Zum Beispiel könnte es an Tiefe fehlen, einfach zu sagen, dass eine HTTP-Verbindung auf HTTPS migriert wurde, es sei denn, es wird weiterer Kontext bereitgestellt.

Wenn Entwickler nicht genug Kontext bieten, können die generierten Nachrichten vage oder unvollständig sein. Indem wir Kontext in unseren Generierungsprozess einbeziehen, zielen wir darauf ab, klarere und informativere Commit-Nachrichten zu erstellen.

#Datenvorverarbeitung für unseren Ansatz

Um unser System zu trainieren, haben wir einen Datensatz gesammelt, der Commits aus verschiedenen Open-Source-Projekten umfasst. Wir haben uns speziell auf Nachrichten konzentriert, die klare Erklärungen zu Änderungen lieferten, und solche herausgefiltert, die unseren Qualitätsstandards nicht entsprachen.

Als nächstes haben wir die Codeänderungen in unser graphenbasiertes Darstellungsformat umgewandelt. Dies beinhaltete die Erstellung verschiedener Graphen für hinzugefügten, gelöschten und unveränderten Code, wodurch wir den vollen Umfang der Änderungen, die während jedes Commits vorgenommen wurden, erfassen konnten.

#Wie die graphenbasierte Darstellung funktioniert

Die graphenbasierte Darstellung dient dazu, darzustellen, wie Codeänderungen miteinander verbunden sind. Durch die Verwendung von Knoten und Kanten können wir geänderte Teile des Codes darstellen und dabei wichtige Details über die gesamte Struktur behalten. Diese Darstellung hilft, wesentliche Informationen über die Änderungen zu bewahren, die bei der Generierung bedeutungsvoller Commit-Nachrichten nützlich sein können.

Die Kernkomponenten unserer graphenbasierten Darstellung umfassen:

• Knoten: Stellen Entitäten im Code wie Funktionen oder Variablen dar.
• Kanten: Zeigen Beziehungen und Interaktionen zwischen diesen Entitäten an.
• Kontextuelle Informationen: Erfassen zusätzliche Daten darüber, wie sich Änderungen auf den umgebenden Code auswirken.

Durch die Verwendung dieser Struktur können wir den Code umfassend analysieren und Nachrichten generieren, die die wahre Natur der Änderungen widerspiegeln.

#Generierung von Nachrichten mit unserem Modell

Für die eigentliche Nachrichtenproduktion verwenden wir ein Transformer-Modell, das sich in vielen Aufgaben zur Sequenzgenerierung als effektiv erwiesen hat. Das Modell nimmt unsere graphenbasierte Darstellung als Eingabe und verarbeitet sie mit Hilfe von Aufmerksamkeits-Schichten, um hochwertige Commit-Nachrichten zu erstellen.

Während des Trainings lernt das Modell, kritische Informationen aus den Codeänderungen zu extrahieren und in gut formulierte Nachrichten zu fassen. Dadurch kann unser System Nachrichten generieren, die nicht nur genau, sondern auch leicht verständlich sind.

#Qualitätssicherung bei der Nachrichtenproduktion

Um sicherzustellen, dass die generierten Commit-Nachrichten die erforderlichen Standards erfüllen, führen wir ein Qualitätssicherungsmodul ein. Dieses Modul überprüft die vom Generator produzierten Nachrichten und bewertet sie basierend auf benutzerdefinierten Kriterien.

Mit diesem System können Organisationen ihre Kriterien für hochwertige Commit-Nachrichten anpassen. Das Qualitätssicherungsmodul bewertet die generierten Nachrichten und wählt die relevantesten basierend auf den Bedürfnissen der Organisation aus.

#Ergebnisse unserer Experimente

In unseren Experimenten haben wir unser System mit mehreren bestehenden Modellen verglichen, einschliesslich beliebter Sprachmodelle wie GPT-3.5 und GPT-4. Wir fanden heraus, dass unser Ansatz diese Modelle in verschiedenen Metriken erheblich übertrifft.

Unser Modell zeigte beispielsweise eine bessere Leistung bei der Generierung von Commit-Nachrichten, die kontextuell genau und relevant waren und halfen, die wahre Natur der Codeänderungen darzustellen.

#Benutzerfeedback und qualitative Bewertung

Neben den quantitativen Ergebnissen haben wir auch qualitative Bewertungen durchgeführt, um Benutzerfeedback zu den generierten Nachrichten zu sammeln. Teilnehmer sahen Nachrichten aus unserer Methode zusammen mit denen, die von bestehenden Modellen generiert wurden, und ihre Vorlieben wurden erfasst.

Das Feedback deutete auf eine starke Präferenz für die kontextbewussten Nachrichten hin, die von unserem System produziert wurden. Die Benutzer stellten fest, dass unsere Nachrichten klarere Erklärungen zu den Änderungen lieferten, was ihnen half, die Evolution des Codes besser zu verstehen.

#Fazit

Zusammenfassend präsentiert unsere Studie einen neuen Ansatz zur Generierung von Commit-Nachrichten, indem der Kontext von Codeänderungen berücksichtigt wird. Durch die Nutzung einer graphenbasierten Darstellung und die Einbeziehung relevanter Qualitätsprüfungen haben wir ein System entwickelt, das die Qualität und Relevanz von Commit-Nachrichten erheblich verbessert.

Unsere Experimente zeigen, dass diese Methode bestehende Modelle übertrifft und ein wertvolles Werkzeug für Entwickler darstellt, die ihre Codeänderungen effektiver verwalten möchten. In Zukunft wird sich unsere Arbeit darauf konzentrieren, den Qualitätsprüfungsprozess weiter zu verfeinern und den erfassten Kontext in Commit-Nachrichten zu erweitern, um ein breiteres Spektrum an Softwareprojekten abzudecken.