L'impatto dell'IA sulle pull request nello sviluppo software

L'IA generativa sta facendo scalpore in molti settori, e lo sviluppo software non fa eccezione. Con gli strumenti di IA che diventano sempre più bravi a generare contenuti e codice, gli Sviluppatori cercano nuovi modi per lavorare con queste tecnologie. È importante studiare come gli sviluppatori interagiscono con l'IA nel loro lavoro quotidiano, in particolare come mantengono la qualità dei progetti software mentre usano strumenti di IA.

Un esempio notevole è Copilot di GitHub per le Pull Requests (PR). Questo strumento mira ad automatizzare aspetti del processo di PR generando riassunti delle modifiche e fornendo informazioni dettagliate all'interno delle descrizioni delle PR. Man mano che l'uso di questa tecnologia cresce nella comunità open-source, è essenziale guardare a come viene adottata e quale impatto ha sul processo di sviluppo. Ci dà anche la possibilità di vedere come gli sviluppatori reagiscono quando non sono d'accordo con i contenuti generati dall'IA.

Nella nostra ricerca, abbiamo esaminato oltre 18.000 PR che hanno utilizzato assistenza AI da Copilot per PR. I nostri risultati mostrano diversi trend chiave: primo, l'adozione di Copilot per PR è in aumento. Secondo, le PR create con l'aiuto di Copilot richiedono meno tempo di revisione e sono più propense ad essere accettate. Infine, gli sviluppatori tendono ad aggiungere il loro input alle descrizioni generate dall'IA.

#Panoramica di Copilot per Pull Requests

Copilot di GitHub per Pull Requests è progettato per aiutare gli sviluppatori a scrivere migliori descrizioni delle PR. Suggerisce riassunti e walkthrough dettagliati delle modifiche, aiutando i team a rivedere e unire le PR in modo più efficiente. Man mano che gli sviluppatori usano questo strumento, possono inserire tag specifici nelle loro descrizioni di PR che Copilot sostituirà con informazioni generate dall'IA.

Le principali caratteristiche includono:

• copilot:summary: genera una panoramica veloce delle modifiche effettuate nella PR.
• copilot:walkthrough: offre una suddivisione dettagliata delle modifiche, inclusi link alle sezioni di codice rilevanti.
• copilot:poem: aggiunge un tocco creativo generando una poesia che riassume le modifiche.
• copilot:all: include tutti i tipi di contenuto menzionati sopra.

Molti repository hanno già tratto beneficio da questa automazione, e man mano che più sviluppatori adottano lo strumento, diventa importante valutare il suo effetto sul processo di revisione delle PR. Dobbiamo scoprire se accelera le revisioni e aumenta la probabilità che le PR vengano unite.

#Metodologia

Per comprendere meglio queste domande, abbiamo raccolto dati da 18.256 PR generate con Copilot per PR da 146 diversi progetti GitHub. Abbiamo anche esaminato 54.188 PR che non hanno utilizzato lo strumento, il che ci consente di fare confronti chiari.

La nostra ricerca si è concentrata su:

1. Tassi di adozione di Copilot per PR.
2. L'impatto dell'uso di Copilot sul tempo necessario per le revisioni e sulla probabilità che le PR vengano unite.
3. Come gli sviluppatori interagiscono con il contenuto generato da Copilot, comprese eventuali modifiche che apportano.

#Adozione di Copilot per PR

Ad oggi, molti repository stanno iniziando a vedere un aumento nell'uso di Copilot per PR. Alcuni l'hanno integrato completamente nei loro processi, mentre altri stanno ancora testando il suo potenziale. I dati mostrano che il tag più popolare è copilot:summary, che gli sviluppatori usano frequentemente per riassumere le modifiche.

#Impatto sul Tempo di Revisione e Probabilità di Fusione

Il nostro studio ha trovato che Copilot per PR riduce il tempo necessario per le revisioni del codice di una media di 19.3 ore. Questo è significativo perché revisioni più veloci significano progresso più rapido nei progetti. Inoltre, le PR che usano Copilot hanno 1.57 volte più probabilità di essere unite rispetto a quelle che non lo fanno. Questo suggerisce che l'assistenza dell'IA può essere utile nel rendere le PR più attraenti per i revisori.

#Interazioni degli Sviluppatori con Copilot

Gli sviluppatori spesso arricchiscono i contenuti generati dall'IA con le loro modifiche manuali. Infatti, abbiamo identificato 13 categorie di informazioni aggiuntive che gli sviluppatori tendono a includere. Le più comuni includono informazioni su modelli statici e link a documentazione o risorse esistenti.

Gli sviluppatori compiono anche diverse azioni editoriali con il contenuto generato dall'IA. L'azione più frequente è cancellare parti del riassunto generato da Copilot. Questo mostra che, mentre l'IA è utile, gli sviluppatori sentono la necessità di affinare e personalizzare il contenuto per adattarlo al loro contesto specifico.

#Direzioni Future

Con l'aumento dell'interesse per Copilot per PR, ci sono opportunità per migliorare ulteriormente lo strumento. Migliorare i modelli che accompagnano i suggerimenti dell'IA e consentire agli sviluppatori di specificare le loro esigenze potrebbe beneficiare l'esperienza complessiva dell'utente.

Inoltre, studiare come gli sviluppatori adattano le uscite dell'IA offre un'opportunità per migliorare le future soluzioni di IA. Comprendere le pratiche comuni nella modifica o personalizzazione dei contenuti dell'IA potrebbe portare a strumenti migliori e più user-friendly.

#Raccomandazioni

In base ai nostri risultati, raccomandiamo che gli sviluppatori sostengano l'uso di Copilot per PR, poiché può migliorare l'efficienza e i tassi di accettazione. Incorporare descrizioni supportate dall'IA nei modelli di PR può anche migliorare la chiarezza. Inoltre, suggeriamo di essere selettivi con il contenuto generato da Copilot, in particolare quando si utilizza il tag copilot:all, per evitare confusione.

#Conclusione

La nostra ricerca mostra che l'IA generativa sta svolgendo un ruolo importante nel plasmare il processo di PR nello sviluppo software. Man mano che più sviluppatori iniziano a usare strumenti come Copilot per PR, possiamo aspettarci di vedere applicazioni più interessanti dell'IA in questo campo. La collaborazione tra competenze umane e contenuti generati dall'IA sta aprendo la strada a pratiche innovative nelle revisioni di codice e oltre.

In sintesi, l'uso crescente dell'IA nella tecnologia sta trasformando il modo in cui gli sviluppatori lavorano. Questo rende cruciale monitorare da vicino la sua adozione e il suo impatto. Con i giusti aggiustamenti e miglioramenti, gli strumenti di IA possono ulteriormente aumentare la produttività nello sviluppo software.