基於深度學習的代碼審查：模式轉變還是雙面刃？

Belangrijkste concepten

雖然基於深度學習的代碼審查工具，如ChatGPT Plus，可以識別出大多數被審查者認為有效的程式碼問題，但它們並不能提高發現高嚴重性問題的可能性，也不能節省審查時間，而且可能會讓審查者產生偏見，只關注自動化審查工具所標記的程式碼部分。

Samenvatting

基於深度學習的代碼審查研究

這篇研究論文探討了基於深度學習的代碼審查工具對軟體開發過程的影響。研究人員進行了一項受控實驗，讓 29 位專業開發人員參與，使用三種不同的審查方式審查程式碼：

1. 手動代碼審查 (MCR)：模擬傳統的代碼審查過程，開發人員在沒有任何自動化工具輔助的情況下進行審查。
2. 自動化代碼審查 (ACR)：開發人員可以使用 ChatGPT Plus 生成的代碼審查結果作為參考，並在其基礎上進行修改、刪除或補充。
3. 全面性代碼審查 (CCR)：模擬一個理想化的場景，開發人員可以獲得一個能夠準確識別所有程式碼問題的自動化工具所生成的審查結果。

研究人員分析了不同審查方式對審查結果的影響，包括：

審查品質：

• 研究發現，ChatGPT Plus 所識別出的大部分問題都被審查者認為是有效的，並保留在最終的審查結果中。
• 然而，與手動審查相比，使用自動化工具並未提高發現高嚴重性問題的可能性。
• 自動化審查工具生成的審查結果往往更冗長，但並未涵蓋更多程式碼。
• 開發人員更容易受到自動化審查結果的影響，而只關注工具所標記的程式碼部分，導致對同一程式碼所識別出的問題類型缺乏多樣性。

審查成本：

• 研究發現，與完全手動審查相比，使用自動化工具並未節省審查時間。
• 這是因為開發人員需要花費時間閱讀、理解和仔細檢查自動化工具所提供的審查意見。

審查者的信心：

• 研究發現，提供自動化審查結果並未顯著影響審查者的信心。
• 這可能是因為自動化工具雖然可以指出程式碼問題，但並不能幫助開發人員更好地理解程式碼。

研究結論

基於這些發現，研究人員建議：

• 審查者：在完成手動審查後，可以將自動化審查結果作為額外檢查的參考，但不應完全依賴自動化工具。
• 工具設計者：應致力於開發能夠識別特定高嚴重性問題的自動化工具，並盡可能使生成的審查結果簡潔易懂。
• 研究人員：需要進行更長時間的案例研究，以進一步驗證這些發現，特別是在審查時間和審查者行為方面。

總結

雖然基於深度學習的代碼審查工具在識別程式碼問題方面顯示出一定的潛力，但它們目前還無法取代手動審查。開發人員和工具設計者應意識到這些工具的局限性，並謹慎使用。

Statistieken

平均而言，LLM 自動識別出的問題中有 89% 被審查者保留在他們的最終審查中。
ACR 處理的最終審查平均識別出 11.8 個問題（中位數 = 10.5 個），而 CCR 處理的最終審查平均識別出 9.6 個問題（中位數 = 9 個），MCR 處理的最終審查平均識別出 7.7 個問題（中位數 = 7.5 個）。
MCR 處理的最終審查平均包含 16.3 個句子（中位數 = 11.5 個），而 ACR 處理的最終審查平均包含 27.79 個句子（中位數 = 27 個）。
MCR 審查涵蓋了總共 484 行不同的程式碼，其中 263 行是 MCR 獨有的，即 ACR 和 CCR 最終審查都沒有涵蓋這些程式碼。
CCR 審查涵蓋了 407 行程式碼，其中 186 行是該處理方式的最終審查獨有的。
ACR 審查涵蓋了 371 行不同的程式碼，其中 181 行僅在 ACR 審查中發現。
手動執行的審查（MCR）平均花費的時間少於 ACR（平均 = 56 分鐘，中位數 = 42 分鐘）和 CCR（平均 = 57 分鐘，中位數 = 50 分鐘）處理中自動化輔助的審查。
審查者在 CCR 審查中平均花費了 17 分鐘（中位數 = 16 分鐘）閱讀和編寫審查意見，而從頭開始編寫的審查（MCR）平均花費了 12 分鐘（中位數 = 11 分鐘）。
MCR 處理的審查平均信心得分為 3.5 分（中位數 = 4 分），ACR 處理的審查平均信心得分為 3.7 分（中位數 = 4 分），CCR 處理的審查平均信心得分為 3.8 分（中位數 = 4 分）。

Citaten

"Reviewers considered valid most of the issues identified by ChatGPT Plus."
"The availability of an automated review as a starting point strongly influences the reviewer’s behavior."
"The automated code review generated by the LLM does not help in identifying more high-severity issues as compared to a completely manual process."
"Even assuming an excellent support in terms of automated review (CCR treatment), reviewers do not save time with respect to a fully manual process."
"Providing reviewers with automatically generated reviews (both in the ACR and CCR treatment) does not impact their confidence."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Deep Learning-based Code Reviews: A Paradigm Shift or a Double-Edged Sword?

by Rosa... om arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11401.pdf

Diepere vragen

除了代碼審查，在軟體開發的其他哪些環節可以有效地利用深度學習技術？

深度學習技術在軟體開發的許多環節都能發揮作用，以下列舉一些例子：

程式碼生成 (Code Generation): 深度學習模型可以根據自然語言描述或程式碼上下文生成程式碼片段，提升開發效率。例如，GitHub Copilot 就是一個成功的應用案例。
程式碼預測 (Code Completion): 類似於程式碼生成，深度學習模型可以預測開發者接下來要輸入的程式碼，提供更智能的程式碼補全功能。
軟體缺陷預測 (Software Defect Prediction): 通過學習歷史程式碼和缺陷數據，深度學習模型可以預測新程式碼中可能存在的缺陷，幫助開發者提前修復問題。
軟體測試 (Software Testing): 深度學習可以應用於自動化測試用例生成、測試結果分析等方面，提高軟體測試的效率和覆蓋率。
程式碼安全性分析 (Code Security Analysis): 深度學習模型可以學習已知的安全漏洞模式，並用於檢測新程式碼中潛在的安全風險。
程式碼重構 (Code Refactoring): 深度學習可以協助開發者識別需要重構的程式碼，並推薦更優化的程式碼結構。
軟體維護 (Software Maintenance): 深度學習可以幫助開發者理解和分析遺留程式碼，降低軟體維護的成本。
總之，深度學習技術在軟體開發的各個環節都有巨大的應用潛力，可以幫助開發者提高效率、提升程式碼品質、降低開發成本。

如果開發人員過度依賴自動化代碼審查工具，是否會導致他們自身的代碼審查技能下降？

是的，過度依賴自動化代碼審查工具有可能導致開發人員自身的代碼審查技能下降。這就好比過度依賴計算器可能會削弱一個人的心算能力。
以下是一些可能的原因：

減少主動思考： 當自動化工具可以快速找出大部分問題時，開發人員可能會減少主動思考和分析程式碼的機會，從而降低他們發現潛在問題的能力。
弱化程式碼理解： 過度依賴工具提供的修改建議，而不是深入理解程式碼背後的邏輯，可能會導致開發人員對程式碼的理解不夠深入，難以發現更深層次的問題。
降低警覺性： 過於相信自動化工具的準確性，可能會降低開發人員對程式碼審查的警覺性，導致一些明顯的錯誤被忽略。
為了避免這種情況，開發人員應該將自動化工具視為輔助工具，而不是完全替代人工審查。
以下是一些建議：

保持批判性思維： 不要盲目接受自動化工具的建議，要仔細思考其合理性，並結合自身經驗進行判斷。
注重程式碼理解： 不要只關注工具指出的問題，要花時間理解程式碼的整體邏輯和設計思路。
持續學習： 積極學習新的程式碼審查技巧和最佳實踐，不斷提升自身的代碼審查能力。
總之，自動化代碼審查工具可以成為開發人員的得力助手，但不能完全取代人工審查。開發人員應該在利用工具的同時，保持主動思考和學習，不斷提升自身的代碼審查技能。

如何設計一個更有效的自動化代碼審查工具，使其不僅能夠識別程式碼問題，還能幫助開發人員更好地理解程式碼？

設計一個更有效的自動化代碼審查工具，使其不僅能識別程式碼問題，還能幫助開發人員更好地理解程式碼，需要從以下幾個方面著手：
1. 結合程式碼語義分析 (Semantic Analysis):

現有的工具大多基於程式碼的語法結構進行分析，而更有效的工具應該能夠理解程式碼的語義，例如變數的含義、函數的功能等。
可以利用自然語言處理 (NLP) 技術，結合程式碼注釋、文件等信息，建立程式碼的語義模型，從而更準確地識別程式碼問題，並提供更具體的修改建議。
2. 提供更豐富的上下文信息 (Contextual Information):

開發人員理解程式碼需要結合上下文信息，例如程式碼的歷史修改記錄、相關的測試用例等。
工具可以整合版本控制系統、測試框架等信息，為開發人員提供更完整的程式碼上下文，幫助他們更好地理解程式碼。
3. 可視化程式碼邏輯 (Code Logic Visualization):

將程式碼的邏輯關係以圖表、流程圖等可視化的方式呈現，可以幫助開發人員更直觀地理解程式碼的執行流程和數據流向。
工具可以利用圖數據庫等技術，構建程式碼的邏輯關係圖，並提供交互式的可視化界面，方便開發人員瀏覽和分析。
4. 個性化學習和推薦 (Personalized Learning and Recommendation):

不同的開發人員有不同的程式碼風格和習慣，工具應該能夠根據開發人員的個人特點，提供個性化的程式碼審查建議。
可以利用機器學習技術，學習開發人員的程式碼習慣和偏好，並根據他們的程式碼風格，推薦更符合他們習慣的修改方案。
5. 持續學習和進化 (Continuous Learning and Evolution):

隨著軟體開發技術的不斷發展，程式碼審查的標準和最佳實踐也在不斷變化。
工具應該具備持續學習的能力，不斷學習新的程式碼知識和審查標準，並根據最新的技術趨勢，更新自身的分析模型和規則庫。
總之，設計一個更有效的自動化代碼審查工具需要綜合運用多種技術，並從開發人員的需求出發，提供更智能、更人性化的功能，才能真正幫助開發人員更好地理解和改進程式碼。