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# Informática # Engenharia de software

O Impacto das Revisões de Código Automatizadas

Analisando o papel e a eficácia das ferramentas de revisão de código automatizadas no desenvolvimento de software.

Umut Cihan, Vahid Haratian, Arda İçöz, Mert Kaan Gül, Ömercan Devran, Emircan Furkan Bayendur, Baykal Mehmet Uçar, Eray Tüzün

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Índice

Revisão de código é um processo onde os Desenvolvedores checam as mudanças de código uns dos outros. Isso pode ajudar a melhorar a Qualidade do Código e permite que os membros da equipe compartilhem conhecimento. Com o tempo, a revisão de código mudou de inspeções formais para um processo mais relaxado, frequentemente chamado de Revisão de Código Moderna (MCR). Esse jeito mais novo é informal, baseado em ferramentas e acontece regularmente.

No mundo do desenvolvimento de software, as revisões são importantes. Os desenvolvedores geralmente passam uma boa parte do tempo revisando código. Alguns relatórios sugerem que os desenvolvedores gastam em média 6,4 horas por semana em revisão de código, enquanto outros estudos mostram números um pouco mais baixos.

Mas, com as agendas cheias, muitos desenvolvedores acabam adiando suas tarefas de revisão. Esse atraso pode levar a mudanças de código lentas. Por exemplo, o tempo que leva para as mudanças de código serem aprovadas varia bastante entre diferentes empresas e projetos. Enquanto alguns projetos conseguem aprovações em cerca de quatro horas, outros podem demorar muito mais. Esses atrasos podem ser um problemão para todo mundo envolvido.

A Ascensão das Ferramentas de Revisão de Código Automatizadas

Para acelerar o processo e facilitar a vida dos desenvolvedores, muitas empresas estão explorando a automação na revisão de código. Ferramentas automatizadas podem ajudar a reduzir o tempo gasto nas revisões, mas também podem trazer novos problemas. Algumas ferramentas usam modelos avançados de IA para ajudar a gerar revisões. Pense nisso como ter um robô ajudante que aponta problemas no código.

Uma das grandes questões na indústria é se essas ferramentas automatizadas realmente ajudam. Elas economizam tempo? São precisas? Conseguem realmente melhorar a qualidade geral do código? Essas são algumas das perguntas que os especialistas estão tentando responder.

Estudo das Ferramentas de Revisão de Código Automatizadas

Um estudo recente analisou o efeito das ferramentas de revisão de código automatizadas no desenvolvimento de software na vida real. Os pesquisadores focaram em uma ferramenta específica que usa IA para gerar Comentários de revisão. Eles analisaram dados de vários projetos para ver como essas ferramentas estavam funcionando.

Objetivos da Pesquisa

O estudo buscou responder quatro perguntas principais:

  1. Quão úteis são as revisões de código automatizadas no desenvolvimento de software?
  2. Essas revisões automatizadas ajudam a acelerar a conclusão dos Pull Requests?
  3. Como as revisões automatizadas mudam o número de revisões de código feitas por humanos?
  4. O que os desenvolvedores pensam sobre essas ferramentas automatizadas?

A pesquisa foi realizada em uma empresa que usou uma ferramenta de revisão de código impulsionada por IA para seus projetos.

O Processo do Estudo

Coleta de Dados

Para reunir dados relevantes, os pesquisadores se valeram de várias fontes:

  • Dados de Pull Request: Eles analisaram pull requests, que são solicitações feitas por desenvolvedores para mesclar suas mudanças na base de código principal.
  • Pesquisas: Os desenvolvedores foram questionados sobre sua experiência com as revisões automatizadas.
  • Pesquisas de Opinião Geral: Uma pesquisa maior foi conduzida para reunir opiniões de um grupo maior de desenvolvedores.

Análise dos Dados

As informações coletadas incluíram feedback sobre como os desenvolvedores responderam aos comentários automatizados. Eles observaram quantos comentários foram marcados como resolvidos, quanto tempo levou para fechar os pull requests e quantos novos commits foram feitos após as revisões.

Resultados do Estudo

Utilidade das Revisões Automatizadas

Os resultados mostraram que uma quantidade significativa de comentários gerados pela ferramenta automatizada foi resolvida pelos desenvolvedores. Isso significa que os desenvolvedores acharam esses comentários úteis. No entanto, o tempo levado para fechar os pull requests na verdade aumentou após a introdução da ferramenta. Embora pareça contraditório, esse aumento pode ser devido aos desenvolvedores gastando mais tempo respondendo aos comentários das revisões automatizadas.

Impacto nos Pull Requests

Em média, os desenvolvedores levaram mais tempo para fechar seus pull requests depois de usar a ferramenta automatizada. Antes da implementação da ferramenta, o tempo de fechamento era de cerca de seis horas. Depois, subiu para mais de oito horas. Esse aumento variou por projeto, com alguns projetos apresentando uma diminuição no tempo de fechamento. Isso sugere que, enquanto alguns desenvolvedores estavam interagindo com o feedback automatizado, isso pode ter gerado mais trabalho para outros.

Atividade de Revisão de Código Humana

Curiosamente, o número de comentários humanos por pull request não diminuiu significativamente após a introdução da ferramenta automatizada. Isso significa que, embora os desenvolvedores estivessem recebendo ajuda da IA, eles ainda sentiam a necessidade de revisar o código por conta própria. Isso destaca a importância da supervisão humana no processo de revisão.

Percepções dos Desenvolvedores

O feedback dos desenvolvedores mostrou que muitos viam a ferramenta automatizada de forma positiva. A maioria dos respondentes sentiu que os comentários eram relevantes e úteis. Eles acharam que a ferramenta ajudou a identificar bugs mais rápido e melhorou a qualidade geral do código.

No entanto, alguns desenvolvedores levantaram preocupações. Eles apontaram que os comentários automatizados às vezes podiam ser irrelevantes ou triviais. Um desenvolvedor até mencionou que parecia que a ferramenta, às vezes, estava criando mais trabalho em vez de economizar tempo.

Prós e Contras da Revisão de Código Automatizada

Benefícios

  1. Melhoria na Qualidade do Código: Os desenvolvedores notaram que a ferramenta os ajudou a pegar erros e melhorar seus padrões de codificação.
  2. Detecção de Bugs Mais Rápida: Os comentários automatizados facilitaram para os desenvolvedores identificarem potenciais problemas.
  3. Maior Consciência: Usar a ferramenta ajudou a equipe a se tornar mais consciente da qualidade do código e das melhores práticas.

Desvantagens

  1. Dependência Excessiva da Automação: Alguns desenvolvedores expressaram preocupação de que pudessem depender demais da ferramenta, potencialmente perdendo questões importantes.
  2. Comentários Desnecessários: A ferramenta automatizada às vezes gerava comentários que não eram úteis.
  3. Carga de Trabalho Adicional: Endereçar comentários da ferramenta automatizada adicionou mais tarefas para os desenvolvedores, o que poderia desacelerar as coisas.

Conclusão

O estudo descobriu que, enquanto as ferramentas de revisão de código automatizadas podem oferecer assistência valiosa na melhoria da qualidade do código e na aceleração da detecção de bugs, elas também podem introduzir desafios. O aumento do tempo levado para fechar pull requests e o potencial para comentários desnecessários significa que os desenvolvedores ainda precisam estar ativamente envolvidos no processo de revisão.

Implicações Práticas

Para quem trabalha em desenvolvimento de software, é essencial pesar os prós e contras da implementação de ferramentas de revisão de código automatizadas. Embora elas possam melhorar o processo, os desenvolvedores não devem se tornar excessivamente dependentes delas. Manter um equilíbrio entre sugestões automatizadas e revisão humana é a chave para manter um código de alta qualidade.

Considerações Finais

À medida que a tecnologia continua a crescer, o papel da IA no desenvolvimento de software provavelmente se expandirá. Ferramentas automatizadas podem se tornar comuns, ajudando os desenvolvedores enquanto ainda requerem julgamento e supervisão humanos. A jornada em direção a um processo totalmente automatizado de revisão de código pode levar tempo, mas estudos contínuos e melhorias nos levarão lá – um pull request de cada vez!

No final das contas, o objetivo continua o mesmo: escrever um código melhor e facilitar a vida dos desenvolvedores. Afinal, quem não gostaria de evitar a dor de cabeça de depurar?

Fonte original

Título: Automated Code Review In Practice

Resumo: Code review is a widespread practice to improve software quality and transfer knowledge. It is often seen as time-consuming due to the need for manual effort and potential delays. Several AI-assisted tools, such as Qodo, GitHub Copilot, and Coderabbit, provide automated reviews using large language models (LLMs). The effects of such tools in the industry are yet to be examined. This study examines the impact of LLM-based automated code review tools in an industrial setting. The study was conducted within a software development environment that adopted an AI-assisted review tool (based on open-source Qodo PR Agent). Around 238 practitioners across ten projects had access to the tool. We focused on three projects with 4,335 pull requests, 1,568 of which underwent automated reviews. Data collection comprised three sources: (1) a quantitative analysis of pull request data, including comment labels indicating whether developers acted on the automated comments, (2) surveys sent to developers regarding their experience with reviews on individual pull requests, and (3) a broader survey of 22 practitioners capturing their general opinions on automated reviews. 73.8% of automated comments were resolved. However, the average pull request closure duration increased from five hours 52 minutes to eight hours 20 minutes, with varying trends across projects. Most practitioners reported a minor improvement in code quality due to automated reviews. The LLM-based tool proved useful in software development, enhancing bug detection, increasing awareness of code quality, and promoting best practices. However, it also led to longer pull request closure times and introduced drawbacks like faulty reviews, unnecessary corrections, and irrelevant comments.

Autores: Umut Cihan, Vahid Haratian, Arda İçöz, Mert Kaan Gül, Ömercan Devran, Emircan Furkan Bayendur, Baykal Mehmet Uçar, Eray Tüzün

Última atualização: 2024-12-28 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.18531

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.18531

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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