Herramienta innovadora agiliza el proceso de edición de código

En los últimos años, ha aumentado la cantidad de herramientas que ayudan a los programadores a generar Código automáticamente. Estas herramientas utilizan modelos de lenguaje grandes (LLMs) para entender qué tipo de código necesita un usuario según sus descripciones y el código que lo rodea. Sin embargo, la mayoría de estas herramientas se enfocan en escribir código nuevo en lugar de hacer modificaciones al código existente. Investigaciones muestran que los programadores pasan alrededor del 70% de su tiempo Editando el código ya hecho.

Editar código puede involucrar muchos cambios y puede ser bastante complejo. A menudo, una sola edición puede requerir múltiples cambios en diferentes partes del proyecto. Esto crea un desafío: entender cómo un cambio puede afectar otras partes del código. Por ejemplo, si un usuario agrega una nueva función, otras partes del código también pueden necesitar llamar a esta función o actualizar funciones relacionadas. Por lo tanto, los métodos tradicionales para manejar Ediciones de código pueden no ser suficientes.

#El Desafío de las Ediciones Incrementales de Código

Al editar código, pueden ocurrir varios tipos de cambios, como agregar, modificar o eliminar líneas de código. Además, es importante tener en cuenta que no todas las ediciones anteriores son relevantes para el cambio actual que se está haciendo. Esto significa que una herramienta de edición necesita averiguar qué ediciones pasadas ayudarán en el cambio actual y cuáles solo agregarán confusión.

Otro aspecto de la edición de código es determinar dónde hacer los cambios. A veces, los cambios afectan una línea específica de código, mientras que otras veces, los efectos se extienden por todo el proyecto. El desafío aquí es predecir estos efectos en cadena con precisión.

#Mejora de las Herramientas de Edición de Código

Para abordar estos desafíos, proponemos una nueva herramienta que ayuda a recomendar ediciones de código. Esta herramienta se enfoca en tres áreas principales: determinar ediciones anteriores relevantes, averiguar dónde deberían ocurrir las siguientes ediciones y entender cómo diferentes ediciones podrían relacionarse entre sí.

#Entendiendo Ediciones Anteriores Relevantes

Cuando un programador hace cambios en su código, la herramienta primero examina lo que se ha editado en el pasado. Intenta encontrar ediciones que sean similares o relevantes para el trabajo actual. Al hacer esto, la herramienta puede proporcionar Sugerencias que estén basadas en la historia reciente de ediciones de un programador, haciendo las sugerencias más pertinentes.

#Estimando Dónde Ocurrirán las Siguientes Ediciones

La segunda parte del proceso implica averiguar dónde deberían ocurrir las siguientes ediciones. Esto implica escanear todo el proyecto y buscar otras áreas que también necesiten ajustes. La herramienta lo hace en dos etapas: primero, identifica los archivos más amplios que podrían verse afectados, y luego se centra en líneas específicas que pueden requerir edición.

#Entendiendo la Interacción de Ediciones

Finalmente, la herramienta necesita considerar cómo diferentes ediciones pueden interactuar entre sí. Esto significa reconocer que los cambios pueden depender unos de otros y que algunas ediciones pueden necesitar hacerse juntas. Al entender estas interacciones, la herramienta puede proporcionar recomendaciones más precisas.

#Cómo Funciona la Herramienta

La herramienta está construida usando tecnologías avanzadas de redes neuronales que ayudan a analizar el código. Funciona en unos pocos pasos:

1. Análisis de Entrada: Cuando un programador hace una edición, la herramienta toma en cuenta el contexto actual, incluyendo el código antes y después del cambio.

2. Escaneo de Archivos: La herramienta escanea todo el proyecto para buscar archivos relevantes que podrían verse afectados por la edición.

3. Análisis de Líneas: Después de identificar archivos relevantes, analiza líneas individuales de código para determinar qué tipo de ediciones son necesarias.

4. Sugerencias de Ediciones: Finalmente, la herramienta genera una lista de ediciones sugeridas basadas en el análisis.

Además, la herramienta aprende de las interacciones del usuario. Cada vez que un usuario acepta o modifica una sugerencia, se utiliza este feedback para mejorar futuras recomendaciones.

#Recopilación de Datos para Entrenamiento

Para hacer que esta herramienta sea efectiva, se entrenó usando un gran conjunto de datos de cambios de código. Los datos se recopilaron de varios Proyectos de código abierto. Este conjunto de datos contenía numerosos ejemplos de commits, que son cambios registrados en el código, junto con sus patrones de edición. Al analizar estos commits, la herramienta aprendió cómo los programadores suelen editar código y qué tipos de ediciones anteriores son relevantes para nuevos cambios.

#Evaluación del Rendimiento

Se evaluó el rendimiento de la herramienta realizando pruebas. Los investigadores examinaron varios aspectos:

• Precisión en la Localización de Ediciones: Se evaluó la habilidad de la herramienta para identificar dónde deberían ocurrir las ediciones, comprobando su precisión y tasas de recuperación, midiendo cuán a menudo identificaba correctamente archivos y líneas afectadas.

• Efectividad de las Sugerencias de Edición: Se midió la calidad de las sugerencias de edición, mirando en particular cuán a menudo las recomendaciones de la herramienta coincidían con cambios de código reales.

• Impacto en Herramientas Existentes: También se probó la herramienta contra soluciones de edición de código ya existentes para ver si mejoraba su rendimiento. Esto incluía observar cuán bien funcionaban herramientas conocidas como Copilot cuando se combinaban con esta nueva herramienta.

• Estudios de Usuarios: Se involucró a usuarios reales en tareas prácticas de edición para ver cómo navegaban por las ediciones usando esta herramienta en comparación con otras. Se registraron sus tiempos de finalización y tasas de éxito para evaluar su usabilidad.

#Hallazgos y Resultados

Los resultados de las evaluaciones fueron prometedores. La herramienta pudo localizar con precisión dónde necesitaban ocurrir las ediciones. Coincidió las ubicaciones de edición predichas con los cambios reales que los usuarios hicieron con una razonable precisión. Notablemente, la herramienta mejoró el rendimiento de otras herramientas de edición de vanguardia, mostrando que sus sugerencias complementaban bien los métodos existentes.

Los usuarios de la nueva herramienta reportaron diferentes grados de éxito en sus tareas. Para tareas más simples, como arreglar un bug directo, los usuarios no notaron mejoras significativas. Sin embargo, para tareas más complejas que requerían múltiples ediciones, la herramienta resultó útil al sugerir los lugares correctos para buscar cambios y ayudar en el proceso de edición general.

#Experiencia y Retroalimentación del Usuario

En las pruebas con usuarios, se notó que los usuarios necesitaban algo de tiempo para acostumbrarse a la herramienta, especialmente con sus nuevas características. Aunque los usuarios experimentados de otras herramientas de edición pueden haber encontrado éxito inmediato, aquellos nuevos en herramientas de edición necesitaron un breve período de ajuste. Con el tiempo, a medida que los participantes se familiarizaban más con la funcionalidad, encontraban útiles las sugerencias para tareas de edición complejas.

A pesar de estos desafíos, los usuarios apreciaron la capacidad de la herramienta para recomendar ediciones basadas en trabajo previo y su comprensión de las interacciones del código. La retroalimentación indicó que los usuarios vieron el potencial de la herramienta para mejorar su productividad, especialmente al manejar escenarios complejos de edición.

#Conclusión

El desarrollo de una herramienta que recomienda dinámicamente ediciones de código representa un gran avance en el campo de la ingeniería de software. Al enfocarse en ediciones pasadas relevantes, ubicaciones de ediciones posteriores y la interacción de ediciones, tiene el potencial de simplificar significativamente el proceso de codificación.

Se planean mejoras futuras para abordar los desafíos actuales, como refinar el conjunto de datos utilizado para el entrenamiento y seguir mejorando las capacidades de aprendizaje de la herramienta basándose en las interacciones reales de los usuarios. Al trabajar en estas áreas, la herramienta busca cerrar la brecha entre la generación de código y la edición práctica de código, acercando a los desarrolladores a flujos de trabajo de programación más eficientes.

Este nuevo enfoque para la edición de código no solo busca simplificar la vida de los programadores, sino también mejorar la calidad general del desarrollo de software. Los hallazgos del uso y prueba de esta herramienta pueden abrir el camino para herramientas de edición más sofisticadas en el futuro, fomentando un entorno donde el código pueda ser editado y mejorado con mayor facilidad y eficiencia.