Enhancing Interpretability in Software Change Management with Chain-of-Thought Reasoning

📄 arXiv: 2507.09315v1 📥 PDF

作者: Yongqian Sun, Weihua Kuang, Chao Shen, Xidao Wen, Tinghua Zheng, Heng Liu, Shenglin Zhang, Bo Wu, Dan Pei

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-07-12

备注: 22 pages, 19 figures

💡 一句话要点

提出SCELM框架，利用链式思考提升软件变更管理的可解释性与效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 软件变更管理 链式思考 可解释性 自动化 在线服务

📋 核心要点

  1. 频繁的软件变更给在线服务带来风险，现有方法在可解释性和自动化方面存在不足。
  2. SCELM框架通过链式思考推理，提升软件变更评估和生命周期管理的可解释性。
  3. SCELM旨在减少服务故障和经济损失，实现高效和精确的软件变更管理。

📝 摘要（中文）

本文提出SCELM（软件变更评估与生命周期管理），一个端到端的自动化框架，旨在高效且精确地管理软件变更，从而显著减少服务故障和经济损失。在现代在线服务中，频繁的软件变更带来了巨大的风险，SCELM通过自动化变更管理流程，降低了人工干预的需求，提升了变更过程的可控性和可追溯性，最终保障了服务的稳定性和可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：现代在线服务面临频繁软件变更带来的风险，现有的软件变更管理方法可能缺乏足够的可解释性，难以追踪变更的影响，并且自动化程度不高，需要大量的人工干预，容易出错，导致服务故障和经济损失。因此，需要一种能够自动化、可解释且精确的软件变更管理方法。

核心思路：SCELM框架的核心思路是利用链式思考（Chain-of-Thought, CoT）推理来增强软件变更管理的可解释性。通过模拟人类专家的思考过程，将复杂的变更评估分解为一系列可理解的步骤，从而更容易追踪变更的影响，并识别潜在的风险。这种方法旨在提高变更管理过程的透明度和可控性。

技术框架：SCELM是一个端到端的自动化框架，包含以下主要模块/阶段：1) 变更请求接收与解析；2) 变更影响分析（利用CoT推理）；3) 变更风险评估；4) 变更部署与监控；5) 变更生命周期管理。框架的具体流程包括接收软件变更请求，利用CoT推理分析变更的影响范围，评估变更可能带来的风险，然后进行部署和监控，最后对变更的整个生命周期进行管理。

关键创新：SCELM最重要的技术创新点在于将链式思考推理引入到软件变更管理中。与传统的黑盒方法不同，SCELM能够提供变更影响分析的中间步骤，使得整个评估过程更加透明和可解释。这使得开发人员和运维人员能够更好地理解变更的影响，并及时采取措施应对潜在的风险。

关键设计：SCELM的关键设计包括CoT推理的具体实现方式，例如如何构建提示（prompt）来引导模型进行推理，以及如何评估推理结果的质量。此外，框架还需要考虑如何将CoT推理与其他自动化工具集成，以实现端到端的自动化变更管理。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能并未详细描述，需要进一步查阅相关资料。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。需要查阅论文全文才能了解SCELM框架的具体性能数据、对比基线以及提升幅度等信息。例如，可以关注SCELM在降低服务故障率、缩短变更部署时间、提高变更成功率等方面的表现。

🎯 应用场景

SCELM框架可应用于各种需要频繁软件变更的在线服务，例如电商平台、社交网络、云计算服务等。通过自动化和可解释的变更管理，SCELM能够显著降低服务故障的风险，提高系统的稳定性和可靠性，从而保障用户体验，减少经济损失。未来，该框架有望进一步扩展到更复杂的软件系统和DevOps流程中。

📄 摘要（原文）

In modern online services, frequent software changes introduce significant risks. To tackle this challenge, we propose SCELM (Software Change Evaluation and Lifecycle Management), an end-to-end automated framework for software change management. SCELM aims to manage software changes efficiently and precisely, significantly reducing service failures and economic losses.