抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
FindBugsとSonarQueのような静的符号解析ツールはオープンソースと産業プロジェクトに広く使われ,ソフトウェアの品質に負に影響する可能性のある様々な問題を検出する。これらのツールの人気と高いレベルの自動化にもかかわらず,いくつかの経験的研究は,開発者が通常報告されている「警告」の小さな割合(典型的には10%[1]以下)だけを固定することを報告するいくつかの経験的研究が報告されている。これらの解析ツールが自動的に,警告のいくつかを引き起こす問題を固定する方法に関する提案を自動的に提供することができるならば,それらのフィードバックはより活発になり,開発者にとってより直接的に有用になるであろう。本研究では,静的符号解析ツールにより発行される共通警告に対する固定提案を自動的に生成することが可能であるかどうかを調べ,どの程度開発者がそれらを維持するかについて,符号ベースへのそのような提案を受け入れることを検討した。この目的のために,著者らは,2つのよく知られた静的符号解析ツール(SonarQubeとSpoBugs)によってチェックされた11の明確な規則を固定するJavaプログラム変換技術を実装した。固定提案は,テンプレートに基づいて自動的に作り出される。それは警告のソースを取り除く方法において,瞬間化される。いくつかのルールに対するテンプレートは,マルチラインパッチを生成することさえできる。Eclipse IDEとSonarQueとSpoBugツールを含む種々のオープンソースJavaプロジェクトのために,著者らの技術によって自動的に生成された920の固定具を含む38のプルリクエストを提出した。書込み時に,プロジェクト保守者は著者らの固定提案の84%を受け入れた(修正なしで95%)。これらの結果は,固定提案を生成する著者らのアプローチが実行可能であり,静的コード解析ツールの適用性の増加を助けることができることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】