Bachelor Thesis BCLR-2020-21

BibliographyKnodel, Marvin: Gruppierung und Priorisierung von Code Smells für das automatische Refactoring.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 21 (2020).
53 pages, german.
Abstract

Automatisch durchgeführte Refactorings sind eine effiziente Methode, um Code Smells zu beheben und dabei keine neuen Fehler im Code unterzubringen. Der Refactoring-Bot des ISTE SE ist so eine Methode für das automatische Refactoring, er refactored Code Smells und erstellt dann Pull Requests für die Refactorings in dem Repository. Der Bot arbeitet mit den Befunden von SonarQube und erstellt pro Befund, den er gerefactored hat einen Pull Request im Repository. Da jedoch viele einzelne Pull Requests schwer zu überblicken sind, soll in dieser Arbeit durch priorisieren und gruppieren der Code Smells die Arbeit mit den vom Bot erzeugten Pull Requests verbessert werden. Ob die implementierte Gruppierung und Priorisierung dann tatsächlich eine Verbesserung für Entwickler darstellt, soll in einer Studie herausgefunden werden. In der Studie haben viele Probanden angegeben, dass sie die Refactorings lieber nach Klasse und der Art des Refactorings gruppiert haben wollen. Die implementierte Priorisierung wurde von den meisten Probanden gut befunden.

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Volltext
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Software Technology, Software Engineering
Superviser(s)Wagner, Prof. Stefan; Wyrich, Marvin
Entry dateAugust 14, 2020
   Publ. Computer Science