LLAMA, eine C++-Bibliothek zur portablen und effizienten Verwaltung von Speicherzugriffen, wurde um neue Funktionen erweitert, um die Leistung und Flexibilität weiter zu verbessern.
Die Rassenvielfalt hat sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf die Produktivität, Codequalität und das Selbstvertrauen von Entwicklerteams bei der Remote-Paarprogrammierung.
Dieser Artikel untersucht die Leistungsfähigkeit verschiedener Repräsentationsmodelle für Stack Overflow-Beiträge und schlägt ein verbessertes Modell namens SOBERT vor, das die Leistung in mehreren Downstream-Aufgaben deutlich steigert.
Eine Methode, die Rückgriff-Unterstützte Generierung (Retrieval-Augmented Generation, RAG) nutzt, um Anfragen zum Quelltext von Softwareprodukten zu beantworten, indem sie den Aufrufbaum und den Quelltext der aufgerufenen Funktionen aus einer Ausführungsspur extrahiert und als Eingabe für das LLM verwendet.
Durch die Integration verschiedener Softwareentwicklungsprozessmodelle (Wasserfall, Test-Driven-Development, Scrum) in ein Multi-Agenten-Framework für auf Large Language Models basierende Codegenerierung können die Qualität und Konsistenz des generierten Codes verbessert werden.
Codeausschnitte werden nicht häufig in Codereview-Prozessen verwendet, und die meisten Codeausschnitte werden von Reviewern anstatt von Entwicklern bereitgestellt. Die Hauptzwecke der Reviewer, Codeausschnitte in Codereview-Prozessen bereitzustellen, sind Vorschlag und Zitat, wobei Vorschlag der Hauptzweck ist. Die meisten Entwickler würden die Codeausschnittvorschläge der Reviewer akzeptieren, und die häufigsten Gründe, warum Entwickler die Codeausschnittvorschläge der Reviewer nicht akzeptieren, sind Meinungsunterschiede zwischen Entwicklern und Reviewern sowie fehlerhafte Vorschläge der Reviewer.
Die Linearität der Darstellung von Quellcode in API-Codebeispielen kann das anfängliche Verständnis und die Wiederverwendbarkeit der Beispiele verbessern.
Diese Studie untersucht den Zusammenhang zwischen dem Entfernen und Hinzufügen von selbsteingestandenen technischen Schulden (SATD) und Aktivitäten wie Refaktorierung, Fehlerbehebung, Hinzufügen neuer Funktionen und Testen.
Ein Tool namens "GeneUS" wurde entwickelt, um aus Anforderungsdokumenten automatisch Anwendergeschichten mit zugehörigen Testfällen zu erstellen, um den Aufwand für Softwareentwickler zu reduzieren und ihre Produktivität zu steigern.
Durch den Einsatz von Large Language Models können präzise und umfassende Programm-Spezifikationen automatisch generiert werden, um die Komplexität realer Programme besser zu erfassen.