Melhorando a Qualidade das Mensagens de Commit com Contexto

Mensagens de Commit são anotações importantes que os desenvolvedores escrevem para explicar as mudanças que fazem no código. Essas mensagens ajudam a equipe a trabalhar junto de forma tranquila e a acompanhar como o código mudou ao longo do tempo. Mas, muitos dos métodos usados para gerar essas mensagens não capturam todo o contexto das mudanças, tornando-as menos eficazes.

Para resolver esse problema, desenvolvemos um novo sistema chamado Geração de Mensagens de Commit com Consciente de Contexto. Esse sistema usa um método baseado em grafo para representar as mudanças no código de forma mais eficaz. Dessa forma, ele pretende criar mensagens de commit de melhor qualidade. Nosso sistema usa um Modelo Transformer para produzir essas mensagens e inclui uma verificação de qualidade especial para garantir que as mensagens atendam a padrões específicos.

#Importância de Boas Mensagens de Commit

Boas mensagens de commit são essenciais no desenvolvimento de software. Elas devem ser claras e fornecer um resumo do que foi mudado e por quê. Essa clareza ajuda na depuração e na gestão dos diferentes estágios do ciclo de vida do software. No entanto, muitos desenvolvedores não escrevem mensagens de commit fortes. Pesquisas mostram que um número significativo de mensagens não explica o que foi feito e por que isso era necessário.

Para reduzir esse fardo sobre os desenvolvedores, sistemas automatizados que podem gerar mensagens de commit foram desenvolvidos. Esses sistemas visam criar mensagens que levam em conta o contexto das mudanças de código, tornando-as mais informativas.

#Abordagens Passadas para Geração de Mensagens de Commit

Vários métodos foram tentados para gerar automaticamente mensagens de commit. As técnicas mais antigas se concentravam em resumir as mudanças, mas frequentemente faltavam a capacidade de capturar o contexto ou lidar com elementos subjetivos das mudanças de código. Abordagens mais novas, como a Tradução Automática Neural (NMT), mostraram promessas na geração de mensagens, mas frequentemente falham em utilizar toda a estrutura do código para fornecer contexto.

Existem também métodos que dependem da recuperação de informações, que buscam mensagens passadas para encontrar aquelas adequadas para as mudanças atuais. No entanto, isso pode ser limitado pelo conjunto de dados usado e também pode produzir mensagens irrelevantes ou redundantes.

Recentemente, modelos baseados em transformer ganharam atenção devido à sua capacidade de aprender com dados complexos. Esses modelos podem gerar linguagem natural a partir do código, mas muitas vezes não consideram as informações estruturais e contextuais das mudanças de código.

#Nossa Abordagem Proposta

Apresentamos uma nova técnica que se concentra em criar um conjunto de dados filtrado de mensagens de commit de alta qualidade. Nosso método usa uma representação baseada em grafo para ilustrar as mudanças de código de uma maneira mais informativa. Essa representação captura o que mudou no código, focando em partes adicionadas, deletadas e inalteradas.

Para gerar as melhores mensagens de commit, ajustamos modelos poderosos Encoder-Decoder usando nosso novo conjunto de dados. O sistema também inclui um módulo de Garantia de Qualidade que avalia as mensagens geradas para garantir que elas atendam aos padrões da organização.

#Experimentando com Nosso Método

Conduzimos experimentos para comparar nosso método com outras abordagens e modelos existentes, particularmente modelos grandes de linguagem populares. Nossa avaliação foi realizada usando várias métricas que medem a qualidade das mensagens geradas.

Nossos achados revelaram que nosso novo método supera significativamente os modelos existentes em várias métricas. Ele produziu mensagens de melhor qualidade em comparação com outras técnicas e foi eficaz em capturar o contexto das mudanças de código.

#Contexto na Geração de Mensagens de Commit

O contexto desempenha um papel crucial na geração de mensagens de commit eficazes. O contexto refere-se ao código circundante que fornece informações adicionais sobre as mudanças feitas. Por exemplo, simplesmente afirmar que uma conexão HTTP foi migrada para HTTPS pode não ter profundidade a menos que mais contexto seja fornecido.

Quando os desenvolvedores não oferecem contexto suficiente, as mensagens geradas podem acabar sendo vagas ou incompletas. Ao incorporar contexto em nosso processo de geração, pretendemos produzir mensagens de commit mais claras e informativas.

#Pré-processamento de Dados para Nossa Abordagem

Para treinar nosso sistema, coletamos um conjunto de dados consistindo de commits de diversos projetos de código aberto. Focamos especificamente em mensagens que forneciam explicações claras das mudanças e filtramos aquelas que não atendiam aos nossos padrões de qualidade.

Em seguida, transformamos as mudanças de código em nosso formato de representação em grafo. Isso envolveu a criação de diferentes grafos para código adicionado, deletado e inalterado, permitindo-nos capturar a gama completa de mudanças feitas durante cada commit.

#Como a Representação em Grafo Funciona

A representação em grafo serve para ilustrar como as mudanças de código estão conectadas. Usando nós e arestas, podemos representar partes alteradas do código enquanto mantemos detalhes importantes sobre a estrutura geral. Essa representação ajuda a preservar informações essenciais sobre as mudanças que podem ser úteis para gerar mensagens de commit significativas.

Os componentes principais de nossa representação em grafo incluem:

• Nós: Representam entidades no código, como funções ou variáveis.
• Arestas: Indicam relacionamentos e interações entre essas entidades.
• Informação Contextual: Captura dados adicionais sobre como as mudanças afetam o código circundante.

Usando essa estrutura, podemos analisar o código de forma abrangente e gerar mensagens que refletem a verdadeira natureza das mudanças.

#Gerando Mensagens com Nosso Modelo

Para a geração real das mensagens, usamos um modelo transformer, que se mostrou eficaz em muitas tarefas de geração de sequência. O modelo recebe nossa representação em grafo como entrada e a processa usando camadas de atenção para produzir mensagens de commit de alta qualidade.

Durante o treinamento, o modelo aprende a extrair informações críticas das mudanças de código e estruturá-las em mensagens bem articuladas. Isso permite que nosso sistema gere mensagens que não são apenas precisas, mas também fáceis de entender.

#Garantia de Qualidade na Geração de Mensagens

Para garantir que as mensagens de commit geradas atendam aos padrões exigidos, introduzimos um módulo de garantia de qualidade. Esse módulo revisa as mensagens produzidas pelo gerador e as classifica com base em critérios definidos pelo usuário.

Usando esse sistema, as organizações podem personalizar seus critérios para o que constitui uma mensagem de commit de alta qualidade. O módulo de garantia de qualidade avalia as mensagens geradas e seleciona as mais relevantes com base nas necessidades da organização.

#Resultados de Nossos Experimentos

Em nossos experimentos, comparamos nosso sistema a vários modelos existentes, incluindo modelos de linguagem populares como o GPT-3.5 e GPT-4. Descobrimos que nossa abordagem superou significativamente esses modelos em várias métricas.

Por exemplo, nosso modelo mostrou melhor desempenho na geração de mensagens de commit que eram contextualmente precisas e relevantes, ajudando a ilustrar a verdadeira natureza das mudanças de código.

#Feedback dos Usuários e Avaliação Qualitativa

Além dos resultados quantitativos, também realizamos avaliações qualitativas para coletar feedback dos usuários sobre as mensagens geradas. Participantes foram apresentados a mensagens do nosso método ao lado de mensagens geradas por modelos existentes, e suas preferências foram registradas.

O feedback indicou uma forte preferência pelas mensagens conscientes de contexto produzidas pelo nosso sistema. Os usuários notaram que nossas mensagens forneciam explicações mais claras das mudanças, ajudando-os a entender melhor a evolução do código.

#Conclusão

Resumindo, nosso estudo apresenta uma nova abordagem para gerar mensagens de commit considerando o contexto das mudanças de código. Ao aproveitar uma representação baseada em grafo e incorporar verificações de qualidade relevantes, desenvolvemos um sistema que melhora significativamente a qualidade e a relevância das mensagens de commit.

Nossos experimentos mostram que esse método supera modelos existentes, fornecendo uma ferramenta valiosa para desenvolvedores que buscam gerenciar suas mudanças de código de forma mais eficaz. No futuro, nosso trabalho se concentrará em refinar ainda mais o processo de garantia de qualidade e expandir o contexto capturado nas mensagens de commit para acomodar uma gama mais ampla de projetos de software.