AI-Powered Commit Explorer (APCE)
作者: Yousab Grees, Polina Iaremchuk, Ramtin Ehsani, Esteban Parra, Preetha Chatterjee, Sonia Haiduc
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2025-07-21
💡 一句话要点
APCE：一个AI驱动的Commit信息探索工具，辅助开发者使用和研究LLM生成的Commit信息。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Commit信息生成 大型语言模型 软件工程 AI辅助开发 代码维护
📋 核心要点
- 高质量Commit信息对代码维护至关重要，但实际开发中常被忽视，导致信息缺失。
- APCE工具旨在利用大型语言模型（LLM）自动生成和优化Commit信息，提升信息质量。
- APCE提供提示词管理、Commit信息增强和评估机制，支持开发者和研究者使用和研究LLM生成的信息。
📝 摘要（中文）
版本控制系统中的Commit信息为开发者提供了关于软件系统中代码更改的重要信息。Commit信息可能是未来开发者了解更改内容和原因的唯一来源。然而，在实践中，编写高质量的Commit信息常常被忽视。大型语言模型（LLM）生成的Commit信息已成为缓解此问题的一种方法。我们介绍了AI驱动的Commit信息探索器（APCE），该工具旨在支持开发者和研究人员使用和研究LLM生成的Commit信息。APCE为研究人员提供了存储不同LLM提示词的选项，并提供了一个额外的评估提示词，可以进一步增强LLM提供的Commit信息。APCE还为研究人员提供了一种直接的机制，用于自动和人工评估LLM生成的信息。演示链接：https://youtu.be/zYrJ9s6sZvo
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决软件开发中Commit信息质量不高的问题。现有方法依赖于开发者手动编写Commit信息，但开发者常常忽视Commit信息的编写，或者编写的Commit信息不够清晰、完整，导致后续的代码维护和理解困难。因此，如何自动生成高质量的Commit信息是一个重要的研究问题。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自动生成Commit信息。通过提供代码变更信息作为输入，LLM可以生成描述代码变更内容和原因的Commit信息。此外，该工具还允许用户自定义提示词，并提供额外的评估提示词，以进一步优化LLM生成的Commit信息。
技术框架：APCE工具主要包含以下几个模块：1) 提示词管理模块：允许研究人员存储和管理不同的LLM提示词。2) Commit信息生成模块：利用LLM根据代码变更信息生成Commit信息。3) Commit信息增强模块：使用额外的评估提示词进一步优化LLM生成的Commit信息。4) 评估模块：提供自动和人工评估机制，用于评估LLM生成的Commit信息的质量。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的AI驱动的Commit信息探索工具，该工具不仅可以自动生成Commit信息，还可以对生成的Commit信息进行增强和评估。此外，该工具还提供了灵活的提示词管理功能，允许研究人员探索不同的提示词对LLM生成Commit信息质量的影响。
关键设计：APCE的关键设计包括：1) 灵活的提示词管理机制，允许用户自定义提示词，并探索不同提示词对LLM生成Commit信息质量的影响。2) Commit信息增强模块，利用额外的评估提示词进一步优化LLM生成的Commit信息。3) 自动和人工评估机制，用于评估LLM生成的Commit信息的质量。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了APCE工具，该工具能够支持开发者和研究人员使用和研究LLM生成的Commit信息。APCE提供提示词管理、Commit信息增强和评估机制，为LLM生成高质量Commit信息提供了可能。具体的性能数据和对比基线未在摘要中提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
APCE工具可应用于软件开发过程中的Commit信息生成环节，帮助开发者自动生成高质量的Commit信息，提高代码的可维护性和可理解性。该工具还可以用于研究不同LLM和提示词对Commit信息生成质量的影响，为LLM在软件工程领域的应用提供参考。未来，该工具可以集成到IDE或版本控制系统中，实现Commit信息的自动生成和管理。
📄 摘要（原文）
Commit messages in a version control system provide valuable information for developers regarding code changes in software systems. Commit messages can be the only source of information left for future developers describing what was changed and why. However, writing high-quality commit messages is often neglected in practice. Large Language Model (LLM) generated commit messages have emerged as a way to mitigate this issue. We introduce the AI-Powered Commit Explorer (APCE), a tool to support developers and researchers in the use and study of LLM-generated commit messages. APCE gives researchers the option to store different prompts for LLMs and provides an additional evaluation prompt that can further enhance the commit message provided by LLMs. APCE also provides researchers with a straightforward mechanism for automated and human evaluation of LLM-generated messages. Demo link https://youtu.be/zYrJ9s6sZvo