RepoRadar Bugbug: управление багами и качеством ПО с машинным обучением
Bugbug — платформа, использующая машинное обучение для управления багами и качеством программного обеспечения. Проект направлен на автоматизацию задач, таких как выбор тестов и предсказание дефектов, что может значительно упростить процессы разработки.
В отличие от традиционных инструментов отслеживания ошибок, Bugbug предлагает набор классификаторов для автоматической оценки и назначения багов, что поможет командам быстрее реагировать на проблемы. Это может быть полезно как разработчикам, так и тестировщикам, которые хотят оптимизировать рабочий процесс и повысить эффективность.
Bugbug написан на Python и можно запустить, следуя инструкциям в репозитории. Учти, что проект находится на ранней стадии и возможно отсутствие некоторых функций, а полученные данные можно использовать независимо. Вдобавок, для работы может потребоваться доступ к API Bugzilla.
Проект bugbug разрабатывается для использования техник машинного обучения в управлении ошибками, качеством и других задачах программной инженерии, включая выбор тестов и предсказание дефектов. Он предназначен в первую очередь для работы с проектами Mozilla, такими как Firefox и Bugzilla.
Классификаторы
Bugbug включает в себя несколько классификаторов, которые помогают в автоматизации процессов управления ошибками:
- assignee — предлагает подходящего исполнителя для ошибки.
- backout — определяет патчи, которые могут быть отменены из-за сбоев в сборке или тестах.
- bugtype — классифицирует ошибки по типу (например, «сбой», «память», «производительность» и т. д.).
- component — назначает компонент продукта для (не прошедших предварительную проверку) ошибок.
- defect — различает истинные ошибки и запросы на функции или рефакторинг с точностью около 93%.
- И другие классификаторы для задач, таких как обнаружение спама, определение необходимости проверки качеством и диагностики проблем.
Установка и зависимости
Чтобы установить проект, необходимо установить зависимости Python с помощью:
uv syncДля зависимостей тестирования используй:
uv sync --group testДля дополнительных возможностей обработки естественного языка:
uv sync --extra nlpПроект требует Python версии 3.12 или выше и, возможно, необходимо установить библиотеку libgit2.
sudo apt-get -t experimental install libgit2-devИспользование
Для обучения модели, запусти скрипт trainer.py:
python -m scripts.trainerЧтобы использовать модель для классификации ошибки, запусти:
python -m scripts.bug_classifier MODEL_NAME --bug-id ID_OF_A_BUG_FROM_BUGZILLAЕсли модели еще не обучены, она будет автоматически загружена из уже обученных.
Структура проекта
Структура проекта включает в себя несколько ключевых компонентов:
bugbug/labels— содержит собранные вручную метки.bugbug/db.py— простая реализация JSON базы данных.bugbug/bugzilla.py— функции для получения данных об ошибках из Bugzilla.bugbug/repository.py— функции для извлечения данных из репозитория mozilla-central.bugbug/models— реализации конкретных моделей.
Использование Bugbug в не-Mozilla проектах
Хотя Bugbug ориентирован на использование в проектах Mozilla, разработчики рады видеть pull requestы, добавляющие поддержку других проектов или трекеров ошибок.
Открыть на GitHub: mozilla/bugbug →
