Predicting Co-Changes between Functionality Specifications and Source Code in Behavior Driven Development
Notice bibliographique
Résumé
Behavior Driven Development (BDD) is an agile approach that uses. feature files to describe the functionalities of a software system using natural language constructs (English-like phrases). Because of the English-like structure of. feature files, BDD specifications become an evolving documentation that helps all (even non-technical) stakeholders to understand and contribute to a software project. After specifying a. feature files, developers can use a BDD tool (e.g., Cucumber) to automatically generate test cases and implement the code of the specified functionality. However, maintaining traceability between. feature files and source code requires human efforts. Therefore,. feature files can be out-of-date, reducing the advantages of using BDD. Furthermore, existing research do not attempt to improve the traceability between. feature files and source code files. In this paper, we study the co-changes between. feature files and source code files to improve the traceability between. feature files and source code files. Due to the English-like syntax of. feature files, we use natural language processing to identify co-changes, with an accuracy of 79%. We study the characteristics of BDD co-changes and build random forest models to predict when a. feature files should be modified before committing a code change. The random forest model obtains an AUC of 0.77. The model can assist developers in identifying when a. feature files should be modified in code commits. Once the traceability is up-to-date, BDD developers can write test code more efficiently and keep the software documentation up-to-date.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».