AgentR A Stateful and Recovery-Aware Software Architecture for LLM-based Auditable Workflows
Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）；The University of Melbourne（墨尔本大学）；Techno India University（泰克诺印度大学）
提出AgentR架构，以有状态设计结合异步编排与成本审计，实现LLM工作流的高可恢复性、可观测性与可审计性，原型在文献综述场景验证获99.2%作业完成率及最高4.3倍并行加速
2026-08-18 cs.SE
Evolving a Model for Software Process Context: An Exploratory Study
在领域的软件工程，我们的努力，作为研究人员，建议行业的软件实践可能是最有效的应用是有限的，我们缺乏证据为基础的信息之间的关系的背景和实践的功效。为了积累这样的证据，需要一个上下文模型。我们正处于探索阶段，不断发展的情境模型，位于软件实践。在本文中，我们概述了我们提出的模型的演变。我们的分析暴露了文献中报告的术语含义不明确。我们的基本模型维度是人员、地点、产品和流程。我们的贡献是加深我们的理解，如何范围上下文因素时，考虑软件的倡议和建议的初步理论建设的背景。研究的局限性与分析中可能存在的主观性和评价基础有限有关。在研究的下一阶段，我们将与学者和从业人员合作，正式完善模型。
2021-04-16 cs.SE
CTE-Bench: Counterfactual Trace Evaluation for Stateful Software Simulators
针对编码智能体难以预测有状态软件干预后行为的问题，提出CTE-Bench基准，通过固定未来调用预测与效果步值匹配得分，评估发现当前模型仅在提供正确反馈时才能有效追踪干预效果。
2026-10-30 cs.SE
Retrieving and mining professional experience of software practice from grey literature: an exploratory review
背景资料：检索和挖掘从业人员的自我报告，他们的专业经验的软件实践可以提供有价值的证据进行研究。然而，我们不知道在这一领域进行的任何现有的研究审查。目的：回顾和分类以前的研究，并确定深入的挑战时，检索和挖掘从业人员的自我报告，他们的经验，软件实践的研究所面临的。方法：我们进行了一个探索性的审查，以确定和分类42篇文章。我们分析了这些文章的选择，以了解采矿专业经验的挑战。结果：我们只找到了一篇直接相关的文章。即使如此，本文关注的是软件专业人员的情感体验，而不是软件实践中发生的行为和事件的专业报告。我们讨论的挑战涉及：专业经验的普遍性;定义、模型和理论;数据的稀疏性;话语分析的单位;注释者协议;算法性能的评估;以及缺乏复制。结论：在这一领域似乎没有进行直接相关的先前研究。我们讨论了在二级研究中报告阴性结果的价值。有一系列的研究机会，但也有相当大的挑战。我们制定了一套指导性的问题，在这一领域的进一步研究。
2020-09-30 cs.SE
Mining Service Behavior for Stateful Service Emulation
本文提出一种从服务交互中挖掘上下文依赖与数据值关系的建模方法，通过显式考虑服务状态提升有状态服务仿真的响应生成准确性与效率。
2025-10-21 cs.SE
An exploratory study on the effects of event-driven architecture on software modularity
事件驱动架构已在软件行业中得到广泛采用，成为基于REST架构风格的企业应用程序开发的替代方案。然而，很少有人知道事件驱动的架构对模块化的影响，而企业应用程序的发展。因此，实践者最终在没有任何经验证据表明其对基本指标的影响的情况下采用了它，包括关注事项的分离、耦合、凝聚力、复杂性和规模。因此，本文报告了一项探索性研究，从模块化的角度比较了事件驱动架构和REST风格。一个真实世界的应用程序开发使用事件驱动的架构和REST通过五个演变的场景。在每个场景中，都添加了一个功能。使用十个指标比较生成的版本。最初的结果表明，事件驱动的架构改善了关注点的分离，但考虑到耦合，内聚，复杂性和规模的度量优于。这些发现是令人鼓舞的，并且可以被视为更雄心勃勃的议程的第一步，以经验评估事件驱动架构相对于REST风格的好处。
2022-08-02 cs.SE
Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。
2026-08-11 cs.SE
Regression Testing in Remote and Hybrid Software Teams: An Exploratory Study of Processes, Tools, and Practices
CESAR School（CESAR学院）；UFRPE（巴西雷西夫联邦大学）；University of Calgary（卡尔加里大学）
本研究探讨远程和混合团队中回归测试的流程、工具和实践，发现其依赖文档、自动化和工具集成来支持异步协作，揭示了回归测试作为社会技术实践的演变。
2026-03-08 cs.SE
Continuous Experimentation and Human Factors An Exploratory Study
本文通过探索性定性研究，考察如何在持续软件实验中整合人因，识别其特征、实践挑战及管理最佳实践。
2023-11-01 cs.SE
Rationale in Development Chat Messages: An Exploratory Study
开发团队的聊天信息在软件开发中发挥着越来越重要的作用，在某些情况下已经取代了电子邮件。聊天消息包含有关讨论的问题，考虑的替代方案和论证的信息，这些信息导致软件开发期间做出的决策。这些元素被定义为基本原理，在软件演化过程中对于文档化和重用开发知识是非常宝贵的。基本原理对于应对变化和有效维护软件系统也是必不可少的。然而，利用隐藏在聊天消息中的基本原理是具有挑战性的，因为大量的非结构化消息涵盖了广泛的主题。这项工作提出了一项探索性研究的结果，研究聊天信息中的基本原理的频率，可用的基本原理的完整性和潜在的自动技术的基本原理提取。为此，我们将内容分析和机器学习技术应用于来自三个软件开发项目的8,700多条聊天消息。我们的研究结果表明，聊天消息是一个丰富的来源的理由和机器学习是一个很有前途的技术，用于检测的理由，并确定不同的理由元素。
2017-04-27 cs.SE
An Exploratory Characterization of Bugs in COVID-19 Software Projects
背景：COVID-19大流行的可怕后果影响了COVID-19软件的开发，即，用于分析和缓解COVID-19的软件。COVID-19软件中的漏洞可能是后果性的，因为COVID-19软件项目可能影响公共卫生政策和用户数据隐私。目的：本文的目标是通过对与COVID-19相关的开源软件项目的实证研究，帮助从业者和研究人员提高COVID-19软件的质量。方法：我们使用GitHub上托管的129个开源COVID-19软件项目进行实证研究。接下来，我们对收集到的项目中的550个错误报告进行定性分析，以确定错误类别。结果：我们确定了8个错误类别，其中包括数据错误，即，在COVID-19数据的挖掘和存储过程中发生的错误。已识别的漏洞类别出现在7类软件项目中，包括（i）使用统计建模执行与COVID-19相关的预测的项目，以及（ii）用于设计和实施医疗设备（如呼吸机）的医疗设备软件。结论：根据我们的研究结果，我们倡导通过数据科学从业者和公共卫生专家之间更好的协同作用来构建强大的统计模型。用户跟踪软件中存在安全漏洞，需要开发工具来检测数据隐私侵犯和安全漏洞。
2020-05-31 cs.SE
An Exploratory Study of Project Activity Changepoints in Open Source Software Evolution
为了探索开源项目活动中突然变化（变化点）的普遍性，我们收集了来自代码世界的8，919个项目的数据集。项目是根据年龄，提交数量和作者数量选择的。使用非参数PELT算法，我们确定了项目活动时间序列中的变点，发现超过90%的项目有一到六个变点。项目活动的增加和减少频率大致相同。虽然大多数变化都相对较小，大约每月只有几个作者或几十个提交，但项目活动的变化却很大。在未来的工作中，我们计划将重点放在更大的变化上，以搜索常见的开源生命周期模式以及对外部事件的常见响应。
2021-03-19 cs.SE
Exploratory Analysis of Quality Practices in Open Source Domain
软件质量保证几十年来一直是一个热门话题，但对开放源码软件（OSS）的分析相对较少。随着OSS在日常生活中的广泛应用，许多研究人员都热衷于这一领域的质量实践。虽然质量管理与闭源软件开发相比呈现出不同的模式，但一些广泛使用的OSS产品已经实现。因此，开源软件项目的质量保证成为研究的热点。在本文中，进行了一项调查，以揭示在开源社区的一般质量实践。已进行探索性分析，以披露这些质量相关活动。结果进行了比较，从闭源环境和OSS项目的质量保证的显着特点已被证实。此外，这项研究还为OSS开发人员提出了潜在的方向。
2015-07-24 cs.SE
Towards a Human Values Dashboard for Software Development: An Exploratory Study
背景：人们越来越意识到人类价值观的重要性（例如，包容性、隐私性）。然而，没有实用的工具来支持在软件开发过程中集成人的价值。我们认为，一个工具，可以识别人类的价值观，从软件开发的文物，并将它们呈现给不同的软件开发角色可以（部分）解决这个差距。我们把这种工具称为人类价值观仪表板。除此之外，我们对这种工具的理解是有限的。目的：本研究的目的是（1）调查在软件开发过程中使用人类价值仪表板来帮助解决人类价值的可能性，（2）确定使用人类价值仪表板的可能好处，以及（3）从人类价值仪表板中引出从业者的需求。方法：我们进行了一项探索性研究，采访了15名软件从业人员。开发了一个仪表板原型，以支持面试过程。我们运用主题分析法对收集到的数据进行分析。结果：我们的研究发现，人类价值观仪表板对开发团队很有用（例如，项目经理、开发人员、测试人员）。我们的参与者承认开发工件，特别是需求文档和问题讨论，是识别仪表板值的最合适的来源。我们的研究还产生了一组人类价值观仪表板的高级用户需求（例如，它应允许确定项目的价值优先次序）。结论：我们的研究表明，价值观仪表板有可能用于提高人们对价值观的认识，并支持软件开发中基于价值观的决策。今后的工作将侧重于满足要求，并将问题讨论作为仪表板的潜在人工制品。
2021-07-23 cs.SE
Requirements Volatility in Software Architecture Design: An Exploratory Case Study
本文通过案例研究探讨需求波动性对软件架构设计的影响，揭示了需求不确定性及动态商业环境等因素，并提出缓解措施。
2026-03-18 cs.SE
Can a Chatbot Support Exploratory Software Testing? Preliminary Results
本文提出基于 Discord 的 BotExpTest 聊天机器人，从缺陷报告、时间管理、测试指南和策略呈现方面支持探索式测试，并通过六名专业人员的用户研究初步验证其有效性与积极体验。
2023-07-11 cs.HC cs.SE
An Exploratory Study of Agent Plans for Agentic AI Coding Tools in Open-Source Software
University of Bamberg（班贝格大学）；Heidelberg University（海德堡大学）；Singapore Management University（新加坡管理大学）；King’s College London（伦敦国王学院）
本文通过筛选36710个GitHub仓库识别出85个Markdown智能体计划文件，研究其支持的软件工程工作类型与提供的执行指导，明确其是研究人-智能体工作流任务意图的丰富工件。
2026-08-07 cs.SE
An Exploratory Study of V-Model in Building ML-Enabled Software: A Systems Engineering Perspective
本文从系统工程视角探索V模型在构建机器学习使能系统中的应用，通过从业者访谈提出8条命题，发现V模型特性能有效应对跨学科协作挑战，并建议未来研究利用其系统分解、清晰边界和V&V一致性开发新过程模型与工具。
2024-05-05 cs.SE
On the Use of Refactoring in Security Vulnerability Fixes: An Exploratory Study on Maven Libraries
第三方库依赖在当今的软件开发中是司空见惯的。随着安全漏洞的威胁日益严重，及时应用安全补丁对保护软件系统至关重要。因此，社区开发了一个软件和硬件弱点列表，称为常见弱点枚举（CWE），以评估漏洞。以前的工作已经揭示了维护活动（如重构代码）可能与源代码中与安全相关的方面相关。在这项工作中，我们探讨重构和安全性之间的关系，通过分析在实践中执行的重构动作与漏洞修复。我们进行了一个案例研究，分析了143个maven库，其中351个已知漏洞已被检测和修复。令人惊讶的是，我们的探索性结果显示，开发人员在他们的修复中包含重构操作，其中31.9%（351个中的112个）的漏洞与重构操作配对。我们设想这篇简短的论文开辟潜在的新方向，以激励自动化工具支持，允许开发人员更快地交付修复，同时维护他们的代码。
2022-05-17 cs.SE
An Exploratory Study to Find Motives Behind Cross-platform Forks from Software Heritage Dataset
基于fork的开发机制为软件团队提供了灵活性和统一的流程，可以在分布式环境中轻松协作，而不会产生太多的协调开销。目前，多种社交编码平台支持基于fork的开发，如GitHub，GitLab和Bitbucket。虽然这些不同的平台实际上具有相同的功能，但它们有不同的侧重点。由于GitHub是最受欢迎的平台，并且相应的数据是公开的，因此目前的大多数研究都集中在GitHub托管的项目上。然而，我们观察到的轶事证据表明，人们对这些平台之间的选择感到困惑，一些项目正在从一个平台迁移到另一个平台，这些活动背后的原因仍然未知。随着软件遗产图数据集（SWHGD）的发展，我们有机会调查跨平台的分叉活动。在本文中，我们对10个流行的开源项目进行了探索性研究，以识别跨平台的分叉并调查背后的动机。初步结果表明，跨平台分叉确实存在。对于本研究中的10个主题系统，我们总共发现了81，357个分叉，其中179个分叉在GitLab上。基于我们的定性分析，我们发现我们识别的大多数跨平台分支都是另一个平台上的仓库的镜像，但我们仍然发现由于偏好使用不同平台支持的某些功能（例如持续集成（CI））而创建的案例。该研究为未来的研究方向奠定了基础，如了解平台之间的差异和支持跨平台协作。
2020-03-17 cs.SE
An Exploratory Study of Forces and Frictions affecting Large-Scale Model-Driven Development
在本文中，我们调查模型驱动工程，报告的探索性案例研究进行了一个大型汽车公司。这项研究包括对20名不同角色的工程师和管理人员的采访。我们发现，在一个大型组织的背景下，上下文的力量主导使用模型驱动技术的认知问题。我们确定的四种力量可能独立于选择作为软件开发基础的特定抽象，它们是软件产品线中的差异化需求，特定于问题的语言和类型的需求，探索活动中的实时建模需求，以及工件之间点对点可追溯性的需求。我们还确定了偶然复杂性的触发因素，我们称之为语言和工具引入的摩擦点。识别出的摩擦点的例子是对模型差异、点到点可跟踪性和运行时的模型更改的支持不足。
2012-07-03 cs.SE
The Role Specialization Model (RSM): Coordinating LLM-Based Tools in Agentic Software Development - An Exploratory Case Study
Instituto de Computación, Universidad Tecnológica de la Mixteca（米斯特卡技术大学计算研究所）；Decanato de Ingenierías, UPAEP（普埃布拉安赫莱斯·拉法尔大学工学院）
本研究通过探索性案例研究提出角色专业化模型（RSM），协调Antigravity、Gemini CLI等三种LLM工具开发Python气候可视化应用，发现明确角色协调可优化开发质量但需配套策略与人工验证。
2026-08-13 cs.SE
Embedding Spatial Software Visualization in the IDE: an Exploratory Study
软件可视化对于以直观的方式理解和探索软件系统非常有用。软件的空间表示是一种很有前途的方法。但是，对于开发人员如何与IDE中嵌入的空间可视化进行交互，我们知之甚少。在本文中，我们提出了一个试点研究，探讨使用软件制图程序理解一个未知的系统。我们调查了开发人员是否建立了系统的空间记忆，按主题进行聚类是否提供了一个合理的基本布局，以及开发人员如何与地图进行交互。我们以观察、假设和影响的形式报告我们的结果。主要发现是：a）开发人员很好地利用了地图来检查搜索结果和调用图，b）开发人员发现基本布局令人惊讶，而且经常令人困惑。我们的结论与嵌入式软件地图的设计具体的建议。
2010-07-25 cs.HC cs.SE
System- and Software-level Architecting Harmonization Practices for Systems-of-Systems -- An exploratory case study on a long-running large-scale scientific instrument
系统级和软件级架构实践之间的差距所造成的问题，特别是在两个学科不可阻挡地相遇的系统的环境中，是一个众所周知的问题，在专门研究它的文献中，工作量少得令人不安。与此同时，致力于系统的系统的组织多年来一直在开发解决方案来缩小这一差距。这项工作的目的是通过研究一个大型科学仪器的案例，更具体地说，是一个地理上分散的射电望远镜，从从业人员那里汲取这方面的知识，这是在过去二十年中作为一系列项目开发的。作为收集本研究数据的手段，我们将在线访谈与负责构建该工具的组织的从业者虚拟焦点小组相结合。通过这一过程，我们确定了持续存在的问题和已开发的最佳实践来处理这些问题，以及在实践中应用后者的好处和缺点。我们的一些主要发现包括需要避免过度依赖软件的灵活性，以弥补不完整的要求，隐藏的假设，以及系统架构的后期参与，并通过专门的架构角色和采用统一的做法和标准，以促进所涉及的学科之间的合作。
2021-02-09 cs.SE
Relationships between Software Architecture and Source Code in Practice: An Exploratory Survey and Interview
内容：软件架构（SA）和源代码（SC）是两个相互交织的人工制品，代表了在不同抽象级别（高级别（HL）和低级别（LL））上做出的相互依赖的设计决策。SA和SC之间的关系的理解，预计将弥合SA和SC之间的差距，支持软件系统的维护和演化。目的：方法：采用在线调查和访谈相结合的方法，收集了37个国家的从业人员对战略联盟与战略联盟关系的看法。结果：研究结果表明：从业人员主要讨论战略联盟与战略联盟关系的五个特征;尽管认识到SA和SC信息对于提高系统的质量属性，特别是可维护性和可靠性的重要性，但一些实践者已经采用文献中的专用方法和工具来识别和分析SA和SC之间的关系。有人认为，成本和努力是主要的障碍，防止从业人员识别，分析和使用SA和SC之间的关系。研究结果从实践者的角度实证地确定了文献中报道的SA和SC之间关系的五个特征，并且应该开发一个系统的框架来管理这五个特征的关系，并考虑到维持关系的成本和收益。
2021-08-02 cs.SE
Anachronic Tertiary Studies in Software Engineering: An Exploratory Quaternary Study
本文通过分析2009至2021年间34项软件工程三级研究，揭示超过60%的研究因后续初级和次级研究发表或研究开展与发表之间的时间差而存在不同程度的过时性问题。
2023-11-01 cs.SE
An Exploratory Mixed-Methods Study on General Data Protection Regulation (GDPR) Compliance in Open-Source Software
该研究通过混合方法探究GDPR对开源软件开发的影响，发现其增加开发活动、带来实施挑战并引发开发者负面看法，为开源领域隐私合规支持工具与资源建设提供依据。
2024-06-20 cs.SE
TOM-SWE: User Mental Modeling For Software Engineering Agents
Language Technology Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所）
TOM-SWE通过双代理架构实现用户心理建模，提升软件工程代理的任务成功率和用户满意度。
2026-01-29 cs.AI cs.SE
An Exploratory Pilot Survey on Technical Quality Control Practices in Agile R&D Projects
Venturus R&D Institute（Venturus 研发研究所）
本研究通过问卷调查探索敏捷研发项目中技术质量控制实践的现状，发现实践应用不一致及指标监控不足，提出区域创新生态中的管理特点。
2026-01-10 cs.SE
An Exploratory Study of the Relationship between SATD and Other Software Development Activities
本文通过分析77个开源Java项目，研究SATD的添加与移除同重构、缺陷修复等开发活动的共现关系，发现SATD移除与重构在95%的项目中同时发生，并识别出三类与SATD关联更频繁的重构操作。
2024-04-02 cs.SE
AI Lifecycle Models Need To Be Revised. An Exploratory Study in Fintech
技术领先的组织正在拥抱即将到来的人工智能革命。智能系统正在取代传统的软件组件并与之协作。因此，在人工智能系统中应该遵守软件工程中相同的开发过程和标准。本研究旨在了解基于人工智能的系统开发过程，以及最先进的生命周期模型如何满足行业当前的需求。我们在荷兰国际集团（ING）进行了一项探索性案例研究，荷兰国际集团是一家拥有强大欧洲基础的全球银行。我们采访了17名来自组织内不同部门的不同角色的人。我们发现以前的生命周期模型忽略了以下阶段：数据汇集、可行性研究、文档编制、模型监控和模型风险评估。我们的工作表明，应用机器学习的真正挑战远远超出了复杂的学习算法-需要更多地关注整个生命周期。特别是，不管现有的机器学习开发工具，我们观察到，他们仍然不符合这个领域的特殊性。
2021-06-02 cs.SE
Gender Disparities in Contributions, Leadership, and Collaboration: An Exploratory Study on Software Systems Research
本研究基于JSS十年间384篇文章，分析软件系统研究中的性别差异，发现女性作者仅占32.74%，但在多数角色贡献与男性相当且更侧重人本领域，呼吁消除障碍以促进公平与包容。
2025-05-07 cs.SE
An Exploratory Study of Bug-Introducing Changes: Exploring Relationships in Bug-Introducing Changes Towards Causal Understanding
University of Passau（帕绍大学）；Universidad de Los Andes（洛斯安第斯大学）
本研究通过探索软件开发实践中与缺陷引入更改的关系，为理解因果机制提供了基础框架。
2026-02-04 cs.SE
An Exploratory Study on Regression Vulnerabilities
背景：安全回归是在以前未受影响的软件系统中引入的漏洞。它们通常是由于源代码更改而发生的（例如，bug修复）并且可能具有严重的影响。目的：增加对安全回归的理解。这是发展安全软件工程的重要一步。方法：我们对Mozilla进行了探索性的混合方法案例研究。首先，我们分析了78个回归漏洞和72个bug报告，其中一个bug修复在Mozilla中引入了回归漏洞。我们调查了开发人员如何在这些错误报告中进行交互，他们如何执行更改，以及在什么条件下他们引入回归漏洞。其次，我们对参与可扩展性诱导bug修复的尽可能多的Mozilla开发人员进行了五次半结构化访谈。结果：漏洞修复期间未讨论软件安全性。开发人员主要关心的是当前bug的复杂性和社区修复它的压力。此外，开发人员不必担心回归漏洞，并假设工具会检测到它们。事实上，动态分析工具帮助发现了Mozilla大约30%的回归漏洞。结论：这些结果提供的证据表明，虽然工具支持有助于识别回归漏洞，但它可能不足以确保漏洞修复期间的安全性。此外，我们的研究结果需要进一步研究安全工具支持以及如何在错误修复期间集成它们。数据和材料：https://doi.org/10.5281/zenodo.6792317
2022-07-05 cs.SE
Exploratory Testing: One Size Doesn't Fit All
探索性测试（ET）是一种强大而有效的软件测试方法，它通过在测试会话期间集成测试的设计、执行和分析。ET通常与脚本测试形成对比，并被视为黑与白之间的选择。我们提出，有不同水平的探索性测试，从完全探索性的完全脚本，并提出了一个规模的探索程度为ET。程度是通过ET的水平来定义的，这与制定考试章程的方式相对应。我们通过四家公司的焦点小组对分类进行了评估，并确定了影响探索性测试水平的因素。结果表明，所提出的ET水平具有显着的特点，并可以作为指导结构的测试章程。我们的研究还表明，应用ET水平的组合可以有利于实现有效的测试。
2017-04-03 cs.SE
Characterising Developer Sentiment in Software Components: An Exploratory Study of Gentoo
本研究提出细粒度情绪分析方法，结合邮件列表与开发日志，刻画 Gentoo 开发路径的情绪影响，发现消极情绪近年总体减少。
2024-05-27 cs.SE
Specialization of Run-time Configuration Space at Compile-time: An Exploratory Study
许多软件系统通过运行时间选项（如命令行参数）是高度可配置的。用户可以调整某些选项，以满足各种功能和非功能需求，如占用空间、安全性或执行时间。然而，有些选项从来没有为给定的系统实例设置过，无论系统的用例如何，它们的值都保持不变。在此，我们设计了一个受控实验，其中系统的运行时间配置空间可以在编译时专门化，并且可以根据需要删除选项的组合。我们对著名的x264视频编码器进行了深入的研究，并量化了其专业化对其非功能属性的影响，即二进制大小，攻击面和性能，同时确保其有效性。我们的探索性研究表明，系统的可配置专业化具有统计上的显着好处，其分析的非功能性的属性，这些好处取决于的debloated选项的数量。虽然我们的实证结果和见解表明，删除与未使用的运行时间选项，以改善软件系统的代码的重要性，一个开放的挑战是进一步自动化的专业化过程。
2022-10-25 cs.SE
Architecture Smells vs. Concurrency Bugs: an Exploratory Study and Negative Results
本研究探索架构异味与并发缺陷的关联，通过分析5个大型软件系统的125个版本，发现某些异味可能预示特定并发问题，但两者总体不相关，需结合项目特征具体分析。
2023-03-31 cs.SE
Gender Bias in Remote Pair Programming among Software Engineering Students: The twincode Exploratory Study
上下文结对编程（PP）已被发现，以提高学生的兴趣计算机科学，特别是对妇女来说，因此似乎是一种方式，以帮助补救他们的代表性不足，这可能是部分动机的性别定型观念适用于软件工程师，假设男人比他们的女性同龄人表现更好。如果结对编程中存在同样的偏见，它可能会违背改善性别平衡的目标。Objective.在一个远程环境中，学生不能直接观察他们的同龄人，我们的目标是探索他们的行为是否不同时，他们的远程PP合作伙伴的感知性别的变化，搜索的差异（i）感知生产力相比，独奏编程;（ii）合作伙伴的感知技术能力相比，他们自己的;（iii）合作伙伴的感知技能水平;（iii）合作伙伴的感知技能水平。（iv）交互行为，如源代码添加、删除的频率等;以及（v）聊天窗口中对话消息的类型和相对频率。法使用twincode平台，在远程PP过程中自动测量几种行为，以及两份问卷和对聊天的语义标记。应进行一系列实验，以确定可能的性别偏见的影响（如有）。对照组不知道他们伴侣的性别，而治疗组会收到这样的信息，但会选择性地欺骗他们伴侣的性别。对于每个反应变量，我们将（i）比较控制组和实验组的两个配对任务之间的得分距离;然后，仅使用实验组的数据，我们将（ii）使用合作伙伴的感知性别作为受试者内变量比较分数;（iii）分析合作伙伴的感知性别和受试者性别之间的相互作用。
2021-10-05 cs.SE
Engaging Developers in Exploratory Unit Testing through Gamification
本文提出在 IDE 中使用 Gamekins 通过挑战和任务引导探索性单元测试，实验表明其可提升覆盖率、缺陷检测效果与开发者参与度。
2024-08-09 cs.SE
An Exploratory Case Study of LLM-Assisted Refactoring and Gameplay Feature Generation in an Endless Runner Game
IU International University of Applied Sciences（国际应用科学大学）
通过GPT-4o在Python/Pygame无尽跑酷游戏中的案例，发现LLM在局部重构任务上表现可靠，但在需要跨系统交互的新玩法生成任务中成功率较低。
2026-06-23 cs.AI cs.SE
An Exploratory Study of Documentation Strategies for Product Features in Popular GitHub Projects
本研究通过对 25 个热门 GitHub 仓库的定性内容分析，揭示了开源项目功能文档普遍存在非结构化、与源代码关联薄弱的问题，指出功能可追踪性和可维护性面临风险。
2022-08-02 cs.SE
Is ChatGPT a Good Software Librarian? An Exploratory Study on the Use of ChatGPT for Software Library Recommendations
Concordia University（康考迪亚大学）；University of Calgary（卡尔加里大学）
本研究评估了ChatGPT作为软件库管理员的有效性，发现其推荐第三方库的频率高于人类开发者，但存在未明确提示限制性许可证及部分库无法开箱即用等问题，建议开发者加强依赖管理与许可证核查。
2024-08-09 cs.AI cs.LG cs.SE
Process-based Indicators of Vulnerability Re-Introducing Code Changes: An Exploratory Case Study
Northern Illinois University（北伊利诺伊大学）；Loyola University Chicago（芝加哥洛约拉大学）
本研究通过分析提交级别安全修复与过程度量，揭示了漏洞重新引入与累积开发活动及社会技术因素的关系。
2026-01-16 cs.SE
Input-Gen: Guided Generation of Stateful Inputs for Testing, Tuning, and Training
针对机器学习代码模型缺乏执行时输入数据的问题，本文提出编译器内的 Input-Gen，可跨语言和架构大规模生成有状态输入，并在 ComPile 上实现 90% 模块有效输入及最高 45% 块覆盖率。
2024-06-13 cs.PF cs.PL cs.SE
Bug Priority Change Prediction: An Exploratory Study on Apache Software
本文提出基于bug修复演变特征和类别不平衡处理策略的bug优先级变更预测方法，通过实验验证其在Apache项目中的有效性。
2025-12-10 cs.SE
Automatic Detection of Public Development Projects in Large Open Source Ecosystems: An Exploratory Study on GitHub
GitHub托管着超过1000万个软件项目，是研究开发人员和软件项目行为的最重要数据源之一。然而，随着开源数据集规模的增加，挖掘这些数据集的潜在威胁也越来越大。随着数据集的增长，人类确认所有样本的质量变得越来越不现实。一些研究已经调查了这个问题，并提供了解决方案，以避免样本选择中的威胁，但其中一些解决方案（例如，寻找发展项目）需要人为干预。当要处理的数据量增加时，这些半自动解决方案变得不那么有用，因为需要人工干预的工作远远超出了可承受的范围。为了解决这个问题，我们研究了GHTorrent数据集，并提出了一种方法来检测公共开发项目。结果表明，我们的方法可以从两个方面有效地改进样本选择过程：（1）我们提供了一个简单的模型来自动选择样本（准确率0.827，召回率0.947）;（2）我们还提供了一个复杂的模型，以帮助研究人员仔细筛选样品（比手动确认所有样本减少63.2%的工作量，并且可以实现0.926的精确度和0.959的召回率）。
2018-05-08 cs.SE
Understanding the Architecture of Coding Agents: An Exploratory Study Using a Research Prototype
Federal University of Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）
本研究通过推出编码智能体Ark及基准ArkBench，探索了编码智能体的架构，用gpt-5.4-mini测试Ark解决10项任务中的8项，还对比了其与先进编码智能体的架构，为相关研究提供基础。
2026-08-27 cs.SE
Potential Technical Debt and Its Resolution in Code Reviews: An Exploratory Study of the OpenStack and Qt Communities
技术债务（TD）是指开发人员为了实现短期目标而牺牲长期代码质量的情况，这可能对软件系统的质量产生负面影响。在代码评审的上下文中，这种次优实现有机会在代码合并之前的评审过程中及时解决。因此，我们可以将其视为潜在技术债务（PTD），因为当PTD被注入软件系统而没有得到解决时，它将演变为TD。到目前为止，对PTD在代码评审中被识别的程度知之甚少。为此，我们进行了一项探索性研究，试图了解代码审查中PTD的性质，并在识别后追踪PTD的解决方案。我们从OpenStack的Nova项目和Qt的Qt Base项目中随机收集了2,030条评论。然后，我们手动检查这些审查意见，并获得163个PTD相关的审查意见，以供进一步分析。我们的研究结果表明：（1）PTD可以在代码评审中识别，但并不普遍。(2)设计、缺陷、文档、需求、测试和代码PTD在代码评审中确定，其中代码和文档PTD占主导地位。(3)在代码评审中发现的PTD中，有81.0%已被开发人员解决，78.0%已解决的TD在一周内被开发人员解决。(4)代码重构是开发人员用来解决代码评审中识别的PTD的主要实践。我们的研究结果表明：（1）基于审查的PTD检测被视为开发中值得信赖的机制之一，（2）当注入软件系统时，仍有相当大比例的PTD（19.0%）仍未解决。实践者和研究者应该建立有效的策略来管理和解决发展中的PTD。
2022-09-24 cs.SE
Understanding Documentation Use Through Log Analysis: An Exploratory Case Study of Four Cloud Services
本文分析四项云服务中超过100,000名用户的文档浏览日志，揭示访问模式及其与用户经验和API采用的关联，提出日志分析可用于文档设计审计。
2024-02-29 cs.HC cs.SE
Agentic Dependency Transformations: Lessons from an Exploratory Case Study of Flask
The University of Osaka（大阪大学）
该研究以Flask为案例，探索AI编码智能体的依赖转换策略，得出五条经验与五部分研究议程，推动依赖转换相关研究方向的发展。
2026-10-16 cs.SE
An Exploratory Study on the Engineering of Security Features
本文通过对26名工业界从业者开展探索性研究，考察安全特性的选择、工程实现、代码特征与维护挑战，并基于实证数据验证四项常见假设。
2025-02-12 cs.CR cs.SE
Testing the Untestable? An Empirical Study on the Testing Process of LLM-Powered Software Systems
本研究通过分析99份学生开发LLM应用的报告，探索真实场景下LLM驱动软件的测试实践，发现其结合手动与自动化测试策略，面临集成故障、幻觉等挑战，需调整传统验证方法，为生成式组件测试提供实证参考。
2025-08-04 cs.SE
An Exploratory Study on Build Issue Resolution Among Computer Science Students
本研究针对CS学生使用OSS时常见的本地构建失败问题，通过双阶段研究梳理问题与解决尝试，提出强调关键信息的干预方法并验证其能提升构建成功率，为相关教育与工具开发提供方向。
2025-02-21 cs.SE
