Neuste Artikel für Codequalität

Einsatz von Sprachmodellen zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von automatischer Programmreparatur.

Dieses Tool verbessert die Umwandlung von Code in Rust und legt dabei Wert auf Sicherheit und Lesbarkeit.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Erkennung von Codeklonen über Softwareprojekte hinweg.

Erforschen, wie grosse Sprachmodelle die Behebung von Softwarefehlern verändern.

Diese Studie untersucht die Rolle von LLMs bei der Erstellung effektiver Testorakel für Software.

Diese Studie bewertet, wie gut LLMs technische Schulden erkennen und klassifizieren können.

Eine Studie über die Leistung von fünf statischen Analysewerkzeugen für JavaScript.

Untersuchung der Effektivität grosser Sprachmodelle bei der Übersetzung von echtem Code in Rust.

Automatisierte Tools verbessern die Code-Qualität und machen den Review-Prozess einfacher.

Dieser Artikel hebt die Bedeutung hervor, Code-Kommentare für mehr Klarheit zu aktualisieren.

Die Fähigkeit von LLMs verbessern, ihren Code durch Selbst-Debugging-Techniken zu optimieren.

Untersuchen der Auswirkungen von veralteten APIs auf LLM-Codevorschläge.

Sich um die Sicherheitsbedenken von Code kümmern, der von grossen Sprachmodellen erzeugt wird.

Diese Studie behandelt, wie man maschinelles Lernen nutzen kann, um die Typableitung in Programmiersprachen zu verbessern.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, LLM-basierte Agenten für eine bessere Softwarewartung zu nutzen.

Diese Studie bewertet, wie gut GPT-3.5 und GPT-4 Code-Klone erkennen.

Eine Methode, um die Korrektheit von Software durch strukturelle Analyse sicherzustellen.

Diese Studie untersucht die Motivationen von Entwicklern und Kennzahlen für effektives Code-Refactoring.

Ein neues Framework bewertet die Schwierigkeit von Codierungsaufgaben für grosse Sprachmodelle.

C3 verbessert die Klarheit von automatisierten Testeingaben für ein besseres Verständnis des Codes.

Statische Code-Analyse hilft Entwicklern, Probleme früh in der Softwareentwicklung zu finden.

Eine Studie über die Verwendung von LLMs zur Identifizierung von Codeklonen in verschiedenen Sprachen.

Erfahre, wie statische Analyse die Softwarequalität verbessert und Fehler frühzeitig entdeckt.

Dieser Artikel untersucht die Probleme von Codehalluzinationen in LLMs und deren Auswirkungen.

Lerne effektive Möglichkeiten, technischen Schulden zu dokumentieren, um die Softwarequalität zu verbessern.

CodeSift prüft generierten Code auf Korrektheit, ohne ihn auszuführen, und verbessert so die Validierungsgeschwindigkeit.

PoTo verbessert die statische Analyse für Python und erhöht die Codequalität sowie die Typinferenz.

Ein neues Framework kombiniert Codesuche, -generierung und -reparatur für effizientes Programmieren.

Diese Studie hebt die Risiken hervor, die von Code-Klonen ausgehen, und deren Verwaltung.

Das GPT-O1 Modell zeigt bessere Fähigkeiten beim Bugfixing im Vergleich zu früheren Versionen.

Eine neue Methode verbessert automatisierte Code-Review-Kommentare mithilfe der Erfahrung von Rezensenten.

Ein neues System verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Codeübersetzung mit spezialisierten Agenten.

In diesem Artikel geht's um die Verständlichkeit von dekompiliertem Java-Code und warum das wichtig ist.

Lern, wie Refactoring die Softwarestruktur verbessern und Risiken managen kann.

Lern, wie Code-Refactoring Datenverunreinigung in der Softwareentwicklung reduziert.

Die Auswirkungen von technischem Schulden auf Softwareprojekte und Wartung erkunden.

Erfahre, wie GOOD Programmierung vereinfacht und die Softwarequalität verbessert.

Lerne, wie du Sicherheits-Codegerüche in JavaScript erkennen und beheben kannst.

Ein neuer Ansatz zur Codeüberprüfung, der starke Techniken kombiniert.

Lern, wie automatische Programmverifikation die Codekorrektheit sichert und Probleme verhindert.