Towards the adoption of model-based engineering for the development of safety-critical systems in industrial practice
基于模型的工程有望提高复杂系统开发的生产力和质量。在安全关键系统的背景下，一个传统的高度管制和保守的领域，使用模型在最近几年变得重要。在本文中，我们提出了一套实际的挑战，在开发安全关键系统的帮助下，几个例子的开发项目，属于不同的应用领域。在此之后，我们将展示如何采用基于模型的工程来开发安全关键系统，以应对这些挑战。
2021-06-04 cs.SE
Essence Coach: A Bot for Software Practice Adoption
University of Bologna（博洛尼亚大学）
该研究提出了一款结合LLMs与RAG的Essence Coach聊天机器人，经实验证实RAG可提升Essence相关查询的响应质量，该系统或能帮助不同类型学生理解应用Essence概念。
2026-09-02 cs.SE
DASP: A Framework for Driving the Adoption of Software Security Practices
实现软件安全实践是现代软件开发中的一个关键问题。行业从业者、安全工具提供商和研究人员提供了标准的安全指南和复杂的安全开发工具，以确保安全的软件开发管道。但是，尽管做出了这些努力，恶意黑客可以利用的漏洞数量仍在增加。因此，迫切需要了解为什么开发人员仍然在他们的应用程序中引入安全漏洞，并了解可以做些什么来激励他们编写更安全的代码。为了进一步理解和解决这个问题，我们提出了DASP，这是一个用于诊断和推动开发人员采用软件安全实践的框架。DASP是通过结合行为科学理论来构思的，以形成对28名软件从业者的横截面访谈研究。我们的访谈产生了一个框架，该框架由33个驱动因素组成，分为7个更高级别的类别，这些类别代表了需要发生或更改的内容，以便采用软件安全实践。使用DASP框架，组织可以设计适合开发人员特定开发环境的干预措施，这将激励他们编写更安全的代码。
2022-05-24 cs.SE
Practices for Engineering Trustworthy Machine Learning Applications
随着最近机器学习（ML）的采用激增，ML的不当使用对用户和社会的负面影响现在也得到了广泛的认可。为了解决这个问题，政策制定者和其他利益相关者，如欧盟委员会或NIST，已经提出了旨在促进可信ML的高级别指导方针（即，法律、道德和健全）。然而，这些指南并没有指定参与构建ML系统的人员要采取的行动。在本文中，我们认为，与可信赖的ML的发展相关的指导方针可以转化为操作实践，并应成为ML开发生存周期的一部分。为了实现这一目标，我们进行了多声文献综述，并从白色和灰色文献中挖掘操作实践。此外，我们发起了一项全球调查，以衡量实践的采用情况和这些实践的影响。总的来说，我们确定了14种新的实践，并使用它们来补充现有的ML工程实践目录。对调查结果的初步分析表明，到目前为止，可信ML的实践采用率相对较低。特别是，与确保ML组件安全性相关的实践采用率非常低。其他做法的采用率稍高，例如向用户提供解释。我们的扩展实践目录可供ML开发团队使用，以弥合高级指南与可信赖ML系统的实际开发之间的差距;它是开放的，可供审查和贡献
2021-03-01 cs.SE
Achievement Unlocked: A Case Study on Gamifying DevOps Practices in Industry
游戏化是在非游戏环境中使用游戏元素，例如积分，排行榜和徽章，以鼓励与环境交互的个人的期望行为。最近，游戏化已经进入软件工程环境，作为向从业者推广某些活动的一种手段。以前的研究调查了游戏化的使用，以促进各种工具和实践的采用，然而，这些研究要么在教育环境中进行，要么在行业中的中小型开发人员团队中进行。我们进行了一项大规模的混合方法研究，研究基于徽章的游戏化对促进一家大型公司采用DevOps实践的影响，并评估了实践采用如何与333个软件项目的关键交付，质量和吞吐量指标的变化相关联。我们观察到一些游戏化DevOps实践的采用率至少提高了60%，采用率提高了6倍。当将徽章采用和指标变化联系起来时，我们发现了混合的结果：获得测试徽章的团队显示出bug修复提交的增加，但输出更少的提交和拉取请求;获得代码审查和质量工具徽章的团队表现出更快的交付指标。最后，我们的实证研究得到了对45名开发人员的调查的补充，其中73%的受访者发现徽章有助于学习和采用新的标准化实践。我们的研究结果有助于丰富的游戏化知识，从真正的行业从业者独特而重要的角度。
2022-08-11 cs.SE
A Study of Adoption and Effects of DevOps Practices
本文通过文献检索和全球调查研究了14项DevOps实践对组织绩效的影响，发现多数实践被采纳且与成熟度正相关，整体效果积极但存在部分负面影响。
2022-11-17 cs.SE
A Vision for Context-Aware CI Adoption Decisions
Trent University（特伦特大学）
本文提出基于AI的框架，通过评估项目特征推荐适合的CI服务，旨在实现基于上下文的CI采纳决策，避免冗余服务和迁移成本。
2026-04-03 cs.SE
Green Architectural Tactics in ML-enabled Systems: An LLM-based Repository Mining Study
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)（加泰罗尼亚理工大学）；University of Salerno（萨莱诺大学）
本文通过分析205个开源ML项目，发现现有绿色实践在实际应用中存在差异，并识别出九种未记录的可持续实践，为减少ML系统的环境影响提供指导。
2026-03-19 cs.SE
Adoption and Evolution of Code Style and Best Programming Practices in Open-Source Projects
University of Auckland（奥克兰大学）
本文研究了开源项目中代码风格和最佳实践的采用与演变，发现常见违规情况并提出改进方向。
2026-01-14 cs.SE
Assumptions to Evidence: Evaluating Security Practices Adoption and Their Impact on Outcomes in the npm Ecosystem
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
本研究通过分析145K个npm包，评估安全实践采用与安全结果的关系，发现聚合采用安全实践可显著减少漏洞并加快修复和更新速度，且仓库特征影响实践效果。
2025-08-02 cs.LG cs.SE
Development and Adoption of SATD Detection Tools: A State-of-practice Report
该研究通过系统性综述梳理SATD检测工具的开发与应用现状，指出其存在技术过时、维护不足等问题，提出改进反模式、践行FAIR原则、促进产学协作的建议，以推动技术债管理与工具可靠性提升。
2024-12-18 cs.SE
Between Policy and Practice: GenAI Adoption in Agile Software Development Teams
University of Applied Sciences and Arts Hannover（汉诺威应用科学与艺术大学）；University of Applied Sciences Emden/Leer（埃姆登/莱尔应用科学大学）；Bagilstein GmbH（巴吉尔斯坦有限公司）；IU International University（IU国际大学）；Volkswagen AG（大众汽车股份公司）
本研究探讨了生成式AI在敏捷软件开发团队中的实际采用情况，发现其主要用于创意任务和文档协助，但面临数据隐私和治理等障碍，需通过TOE框架协调政策与实践以实现有效整合。
2026-01-11 cs.SE
ML DevOps Adoption in Practice: A Mixed-Method Study of Implementation Patterns and Organizational Benefits
本研究通过问卷与访谈混合方法，揭示MLOps在金融、医疗等行业的采用趋势、实施投入与组织收益，指出其能提升部署频率、降低错误率与运营成本，并提出标准化实践与集成传统DevOps等未来方向。
2025-02-08 cs.SE
From Literature to Practice: Exploring Fairness Testing Tools for the Software Industry Adoption
本文通过考察现有软件公平性测试工具的实用性，发现其存在易用性差、文档不足和数据类型受限等问题，并提出新工具应具备用户友好、文档完善和灵活处理多种数据的能力，以帮助开发者在早期识别并修正偏见。
2024-09-04 cs.SE
Catching up with Method and Process Practice: An Industry-Informed Baseline for Researchers
软件开发方法通常不是书中所应用的。公司面临着不断部署满足市场需求和利益相关者要求的软件产品的压力。为了实现高效和有效的开发过程，公司利用多种框架，方法和实践，并将其组合成混合方法。一个常见的组合包含一个丰富的管理框架来组织和指导项目，并辅之以一些较小的实践，为开发团队提供完成任务的工具。本文基于一项国际调查收集的732个数据点，研究了软件开发过程在实践中的应用。我们的研究结果表明，76.8%的公司实施混合方法。公司规模以及设计和发展混合方法的策略影响所选过程达到公司或项目目标的适宜性。我们的研究结果表明，将计划的改进计划与过程演进相结合的公司可以将其过程的适用性提高5%。
2021-01-29 cs.SE
Adoption of Large Language Models in Scrum Management: Insights from Brazilian Practitioners
VIRTUS Research, Development and Innovation Center (UFCG)（VIRTUS研究与创新中心（联邦大塞阿拉大学））；State University of Ceará (UECE)（塞阿拉州立大学）；Federal University of Cariri (UFCA)（卡拉里联邦大学）；Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio)（里约热内卢天主教大学）
研究探讨了大语言模型在Scrum管理中的应用，发现其在提升生产率和减少手动工作方面有显著益处，但同时也面临输出准确性和保密性等风险。
2026-02-09 cs.SE
Agentic AI in Industry: Adoption Level and Deployment Barriers
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Malmö University（马尔默大学）
研究通过16次访谈，揭示工业组织代理AI的采用现状及部署障碍，发现能力与部署验证存在差距，主要障碍包括LLM上下文窗口限制、专有语言性能不足、非确定性与数据保密问题。
2026-10-01 cs.SE
Transition from Plan Driven to SAFe : Periodic Team Self-Assessment
内容：如何采用、扩展和定制敏捷方法取决于几个因素，例如组织的规模、业务目标、运营模式和需求。扩展敏捷框架（SAFe）的开发是为了支持组织在整个企业中扩展敏捷实践。问题：SAFe的早期采用者往往是大型跨国企业，它们报告说，采用SAFe使生产率和质量得到了显著提高。然而，很少有人知道这些好处是否转化为中小型企业（SMEs）。方法：作为SME过渡到SAFe的纵向研究的一部分，我们问，在团队层面上采用SAFe实践的程度如何？我们针对所有团队成员，于2017年2月和2017年7月进行了混合方法调查，以确定和评估SAFe实践的采用率。结果如下：最初在第一季度，团队在整个组织中都在努力解决PI/Release健康和技术健康问题，因为大多数团队都在从计划驱动过渡到SAFe。但是，在第三季度的过渡期内，我们观察到SAFe实践采用的不同领域都有明显的改善。结论：观察到的改进可能是由于团队随着时间的推移变得更加熟悉实践。然而，管理层也对小组进行了一些结构性调整，这可能是造成这一变化的原因。
2017-11-02 cs.SE
OBAMA, an Ontology-Based Software Tool for Agile Method Adoption
像Protégé这样的工具支持在单个工作空间中创建和编辑一个或多个本体。然而，它们需要用户熟悉这种抽象及其支持技术，如推理器和SPARQL查询。本文介绍了一个原型工具，允许检索和显示使用Python程序设计语言的本体中包含的敏捷实践的信息，一步一步的实现。未来的发展包括用户对知识的灵活插入、修改和删除。
2022-06-05 cs.SE
Cultural Barriers to Software Productivity Practices at Los Alamos
近年来，洛斯阿拉莫斯国家实验室（LANL）的核武器计划中的代码项目越来越关注现代软件生产力实践。我们发现，采用新做法的一些最大障碍不是技术上的，而是文化上的。本文描述了几个物理和计算机科学社区在LANL的文化差异。
2015-09-25 cs.SE
Essencery - A Tool for Essentializing Software Engineering Practices
软件工程从业者使用高度多样化的方法和实践，并且缺乏软件工程的一般理论。在软件工程方法论领域建立一个共同点的一个尝试是软件工程的本质理论，它可以被认为是软件工程的方法无关的项目管理工具。Essence支持使用任何开发实践，并提供了一个框架，用于为任何软件工程上下文构建合适的方法。然而，Essence目前的实践者采用率较低，部分原因是缺乏适当的工具。在本文中，我们提出了一个工具，本质化软件工程的方法和实践的本质图形语法。Essence旨在促进潜在未来用户采用Essence。我们提出了一个实证评估的工具，通过定性的，准正式的实验，实验的基础上，确认该工具是易于使用和有用的，其预期目的。
2018-08-08 cs.SE
Employee Performance when Implementing Agile Practices in an IT Workforce
本研究通过17次半结构化访谈探讨了南非IT员工队伍实施敏捷实践对员工绩效的影响，发现敏捷实践能显著提升团队动态与协作效率，但需克服采用、领导力等挑战以进一步改善绩效。
2025-11-01 cs.SE
An Empirical Study of Generative AI Adoption in Software Engineering
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Izmir Institute of Technology（伊兹密尔理工学院）；Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio)（里约热内卢天主教大学）；Blekinge Institute of Technology（布莱金厄理工学院）；fortiss
本文实证研究了生成式AI在软件工程中的应用现状，探讨了其带来的效益与挑战，并分析了工具的机构化及对专业人员的长期影响。
2026-10-06 cs.SE
Exploring Security Practices in Infrastructure as Code: An Empirical Study
本研究通过分析812个GitHub开源项目，实证评估了Terraform安全最佳实践的采用情况，发现访问策略采用最广、静态加密最被忽视，且仓库星标与采用正相关，并据此提出指南。
2023-08-07 cs.CR cs.SE
Agentic Pipelines in Embedded Software Engineering: Emerging Practices and Challenges
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；University of Gothenburg（哥德堡大学）
本文探讨嵌入式软件工程中生成式AI的整合挑战与实践，通过专家访谈揭示代理流水线的发展与可持续采用策略。
2026-01-15 cs.SE
Supporting the Adoption of Privacy-Enhancing Technologies through Requirements Engineering
Blekinge Institute of Technology（布莱金厄理工学院）；fortiss GmbH（fortiss有限公司）；Google（谷歌）；MAYA Data Privacy Limited（MAYA数据隐私有限公司）；adidas AG（阿迪达斯股份公司）；JAGGAER LLC（JAGGAER有限责任公司）
本文从需求工程视角分析隐私增强技术（PETs）在软件工程中采用面临的跨利益相关者和跨学科挑战，提出通过系统化处理工程、商业和法律视角来促进PETs采用。
2026-06-17 cs.SE
Two case studies on implementing best practices for Software Process Improvement
软件过程改进不仅需要识别相关问题并提供适当的响应，还需要实施和采用变更。最佳实践根据积累的经验和知识，向软件团队提供关于如何在实践中实现已确定目标的建议。在本文中，我们介绍了GEANT的经验和意见，从采用最佳实践的过程中，并提出了我们一直在使用的设置。
2022-09-15 cs.SE
Use of Agile Practices in Start-ups
本研究通过案例调查分析84个初创企业案例和56项敏捷实践，发现初创企业广泛使用敏捷实践但不遵循特定方法论，其使用与团队和产品因素显著相关，并能提升产品质量和资源利用。
2024-02-14 cs.SE
Product Manager Practices for Delegating Work to Generative AI: "Accountability must not be delegated to non-human actors"
本研究针对产品经理工作受生成式AI影响的研究空白，在微软开展混合方法研究，揭示了PM的GenAI采用情况、任务委派评估框架及角色适配实践，为相关工作流落地和角色演变提供参考。
2025-10-02 cs.SE
Towards A Usability Model for Software Development Process and Practice
背景：过程和实践采用是现代软件过程改进计划的关键要素，其中许多都失败了。目标：本文提出了一个软件开发过程和实践的可用性模型的初步版本。方法：该模型集成了不同的观点、ISO系统和软件质量模型标准（ISO 25010）和经典的可用性文献。为了说明该模型的可行性，两位专家将其应用于Sunday。结果：评价者之间的指标值大多为正且一致。结论：我们发现该模型是可行的，并且可能有益。
2017-10-29 cs.SE
Causal Factors, Benefits and Challenges of Test-Driven Development: Practitioner Perceptions
本报告描述了一个组织采用测试驱动开发（TDD）实践的经验，作为中期软件项目的一部分，采用极限编程作为一种方法。在这个项目的三年中，团队的TDD经验与他们在其他正在进行的项目中的非TDD经验进行了比较。在这种情况下，使用TDD的好处和挑战的看法是通过五个半结构化的采访主要团队成员收集。他们的经验表明，TDD的使用一般是积极的，并探讨其原因，以加深对TDD实践的理解及其对代码质量，应用程序质量和开发生产力的影响。总结了经验教训，以帮助他人采用和实施TDD实践，并提出了一些潜在的进一步研究领域。
2021-01-29 cs.SE
Advancing DevSecOps in SMEs: Challenges and Best Practices for Secure CI/CD Pipelines
本研究基于405名中小企业专业人士的调查，分析DevSecOps采用中的技术复杂性、资源限制和文化阻力等挑战，并提出以自动化、领导驱动安全文化和跨团队协作来强化CI/CD流水线安全的最佳实践。
2025-03-28 cs.CR cs.CY cs.SE
Domain-Driven Design in Practice: A Large-Scale Empirical Characterisation of the Open-Source Ecosystem
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Wageningen University & Research（瓦赫宁根大学与研究）
研究对GitHub上的领域驱动设计（DDD）进行大规模实证特征描述。采用MSR方法及语义验证管道，识别出相关仓库。发现DDD采用率在2017年后加速，项目寿命长，不同架构有不同应用情况，还指出存在的问题及差距，呼吁制定标准并提供指导。
2026-07-08 cs.SE
Adopting Automated Bug Assignment in Practice: A Longitudinal Case Study at Ericsson
在大型开发项目中，bug报告的持续流入是一个相当大的挑战。受当代挖掘软件存储库工作的启发，我们在2011-2016年设计了一个基于机器学习的原型错误分配解决方案。该原型在2017-2018年演变为爱立信内部产品TRR。TRR的第一个没有人为干预的错误分配发生在2019年4月。我们的研究评估了TRR在爱立信工业环境中的采用情况。此外，我们还调查了1）TRR在现场的表现，2）TRR为爱立信提供了什么价值，3）TRR如何影响工作方式。我们进行了一个行业案例研究，结合了与TRR利益相关者的访谈，sprint计划会议的会议记录和错误跟踪数据。数据分析包括主题分析、描述性统计和贝叶斯因果分析。TRR现在是bug分配过程的一个组成部分。考虑到电信栈的抽象层次，高层模块更积极，而低层模块经历了一些缺点。平均而言，TRR自动分配30%的传入错误报告，准确率为75%。自动路由的TR在爱立信内部的解决速度提高了约21%，TRR为经验丰富的工程师节省了大量工作时间。采用TRR的间接影响包括过程改进、过程意识、沟通增加和工作满意度提高。TRR节省了爱立信的时间，但与其他公司报告的类似努力相比，采用自动化错误分配更加复杂。我们主要将差异归因于组织的规模非常大和产品复杂。成功采用的关键促进因素包括逐步引入、产品支持者和仔细的利益相关者分析。
2022-09-19 cs.SE
Current practice in software development for computational neuroscience and how to improve it
计算神经科学中几乎所有的研究工作都涉及到软件。随着研究人员试图理解越来越复杂的系统，对具有新功能的软件的需求不断增加。由于正在研究的问题范围广泛，新软件通常由个人或小团体快速开发。在这些情况下，很难证明软件给出了正确的结果。软件开发人员通常对他们开发的代码持开放态度，并愿意分享代码，但潜在用户很少了解软件开发实践和最终结果的巨大多样性，以及这如何影响软件工具在研究项目中的适用性。为了帮助澄清这些问题，我们回顾了一系列软件工具，并询问了软件开发的文化和实践如何影响它们的有效性和可信度。我们确定了四个关键问题，可以用来对软件项目进行分类，并将它们与结果的产品类型相关联。第一个问题是生产什么。其他三个问题涉及为什么、如何以及由谁来完成这项工作。这些问题的答案与所生产的软件的性质及其对特定目的的适用性有很强的相关性。根据我们的研究结果，我们建议的方式，目前的软件开发实践在计算神经科学可以得到改善，并提出检查表，以帮助开发人员，评审员和科学家评估的质量是否特定的软件块准备用于研究。
2013-11-20 cs.CY cs.SE q-bio.NC
Software development practices in academia: a case study comparison
学术软件开发实践往往不同于商业开发环境，但只有有限的研究已经在学术界进行评估软件开发经验。在这里，我们提出了一个案例研究的软件开发实践中的四个开源科学代码在九年的时间内，其各自的开发团队，他们的科学生产力，并通过（或停止）特定的软件工程的团队规模变化的演变为特征。我们发现，开发团队的瞬态性质的结果，在通过不同的开发策略。我们的出版物输出的措施，开发人员的累积数量，并发现，对于所考虑的项目的时间尺度上的开发投入的回报约为三年。我们讨论了我们的研究结果的影响，用于评估性能的研究软件开发，并在一般情况下，任何计算为导向的科学项目。
2015-06-17 cs.SE physics.comp-ph
Role of CI Adoption in Mobile App Success: An Empirical Study of Open-Source Android Projects
University of Toronto（多伦多大学）；Trent University（特伦特大学）
本文研究了持续集成在开源Android项目中的影响，发现采用CI的项目规模更大、更活跃，发布更快，且在应用商店表现更佳。
2026-02-02 cs.SE
How is Performance Addressed in DevOps? A Survey on Industrial Practices
DevOps是一种现代软件工程范式，在工业中得到广泛采用。DevOps的目标是以高频率和快速反馈周期将软件更改带入生产。这与软件质量保证活动相冲突，特别是在性能方面。例如，性能评估活动--比如负载测试--需要大量的时间来获得统计上有意义的结果。我们进行了一项行业调查，以深入了解如何在工业DevOps环境中解决性能问题。特别是，我们对执行性能评估的频率、使用的工具、获得的性能数据的粒度以及基于模型的技术的使用感兴趣。来自不同行业的各种参与者的调查回应表明，性能工程方法和工具的复杂性是DevOps中广泛采用性能分析的障碍。我们的结果意味着性能分析工具需要有一个短的学习曲线，并且应该很容易集成到DevOps管道中。
2018-08-21 cs.SE
Developer Attitudes and Practices Towards Optimizing Software Energy Consumption
Leipzig University（莱比锡大学）；ScaDS.AI Dresden/Leipzig, Leipzig University（德累斯顿/莱比锡 ScaDS.AI，莱比锡大学）；Saarland Informatics Campus, Saarland University（萨尔兰信息学校园，萨尔兰大学）
该研究通过对134名开发者的调查，揭示了软件能耗在开发中未受足够重视的现状、存在的盲区及阻碍，提出了制度化方法、扩展相关研究教育、开发实用工具等建议。
2026-09-01 cs.SE
Integrating Pair Programming as a Work Practice
本研究通过单案例探索影响结对编程（PP）采用与长期参与的多重因素，发现长期参与需在亲身体验中确认预期收益，并建议结合集体学习将实践调整为适应各团队，为软件从业者整合PP提供指导。
2025-06-24 cs.SE
On the experiences of adopting automated data validation in an industrial machine learning project
背景资料：数据错误是机器学习（ML）项目中的常见挑战，通常会导致支持ML的软件系统的性能显著下降。为了确保早期检测错误数据并避免使用不良数据训练ML模型，研究和工业实践建议在ML系统开发过程中纳入数据验证过程和工具。目的：该研究调查了工业ML项目中数据验证过程和工具的采用。数据验证过程需要大量的工程资源用于工具开发和维护。因此，确定最佳实践以供采用是非常重要的，特别是对于处于部署支持ML的软件系统的早期阶段的开发团队。方法：行动研究是在电信行业的大型软件密集型组织中进行的，特别是在分析研发组织中，用于对返回的硬件电信设备进行故障分类的ML用例。结果如下：根据评估结果和行动研究的学习，我们确定了在ML项目中采用数据验证过程和工具的三个最佳实践、三个好处和两个障碍。我们还提出了一个数据验证框架（DVF）的系统化采用的数据验证过程。结论：结果表明，在ML项目中采用数据验证过程和工具是测试ML支持的软件系统的有效方法。它需要对数据级别（特征、数据集、交叉数据集、数据流）有一个概述，在这个级别上可以应用某些数据质量测试。
2021-03-06 cs.SE
Container Orchestration Patterns for Optimizing Resource Use
针对服务编排实践缺乏标准、难以落地的问题，研究通过分析现有文献与工具，提出三种容器编排资源优化模式，为完善编排实践、推动其行业应用提供基础支撑。
2025-09-30 cs.SE
Work Issues in Software Engineering
作者利用对软件开发人员的网络调查数据，试图从公司实践和管理方面确定软件行业中“死亡行军”项目和过度工作时间的根本原因。特别强调的是业务/技术主管背景的因素。方差分析显示，这些主管组之间的显着差异，就“尖头发的老板”（PHB）的情绪指数。这种差异，结合项目失败和使用软件工程实践的PHB指数和端点之间的相关性，表明一些差异的适合性的业务背景的主管管理软件开发项目相比，他们的技术背景的同行。其他调查数据表明，提高项目管理技能是有商业背景的管理者的最大需求。
2013-03-11 cs.SE
Software Startup Practices -- Software Development in Startups through the Lens of the Essence Theory of Software Engineering
软件创业公司仍然是全球经济的重要驱动力。随着云技术等技术进步，创建新软件公司所需的初始投资越来越小，越来越多的新软件初创公司诞生了。通常情况下，研究软件创业公司的主要论点是，它们在各种方面与成熟的软件组织不同，因此许多现有研究的结果并不直接适用于它们。软件创业公司与其他类型的软件组织到底有什么不同，这是一个持续的争论。在本文中，我们试图更好地理解软件创业公司在开发实践方面与成熟软件组织的不同之处。过去的研究主要研究方法的使用，相比之下，我们通过关注实践采取了更原子的方法。利用本质理论的软件工程作为一个框架，我们将这些做法分为几类进行分析，同时评估的理论适用于软件创业的背景下。基于这些结果，我们提出了对软件工程本质理论的修改，以使其更好地适应创业环境。
2021-02-11 cs.SE
Seeking Enlightenment: Incorporating Evidence-Based Practice Techniques in a Research Software Engineering Team
本研究探讨了在Sandia National Laboratories的研究软件工程团队中引入循证实践（EBP）技术——快速评审的经验，并提出了克服RSE社区采用EBP障碍的实用建议。
2024-03-25 cs.SE
Software Fairness Testing in Practice
本文访谈22名AI/ML从业者，揭示公平性测试从理论到工业落地的差距，并指出工具、指标、数据与流程等关键挑战。
2025-07-27 cs.SE
From Early Adoption to Sustained Use: Understanding GenAI Usage Among Software Developers in Italian SMEs
University of Bari（巴里大学）；University of Hamburg（汉堡大学）；University of Southampton（南安普顿大学）；Pontifícia Universidade do Rio Grande do Sul（南里奥格兰得天主教大学）
本研究基于UTAUT2框架，通过纵向和横截面混合方法调查意大利中小企业开发者持续使用生成式AI工具的意图，发现个体层面因素（如生产力、享受和易用性）是主要驱动力，而社会和组织因素影响不显著。
2026-05-25 cs.SE
Exploring the Evidence-Based SE Beliefs of Generative AI Tools
本研究探索了5种生成式AI工具对17项软件工程实证研究主张的“信念”，发现其响应模糊且缺乏可信证据，并为从业者集成AI系统及未来提升其可靠性提供了启示。
2025-08-12 cs.SE
Empathy Guidelines for Improving Practitioner Well-being & Software Engineering Practices
Monash University（蒙纳士大学）；Monash Centre for Health Research and Implementation, Monash Health（蒙纳士健康研究与实施中心，蒙纳士健康）
本文提出17条共情指南，旨在通过提升从业者福祉和改进软件工程实践，促进可持续的共情应用。
2026-01-16 cs.SE
An Empirical Study of Policy-as-Code Adoption in Open-Source Software Projects
Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院）
本文通过分析399个开源项目，揭示了政策即代码工具在治理、配置控制和文档中的广泛应用，并提出了包含5类15子类的分类法，为未来研究提供实证基础。
2026-01-09 cs.SE
Towards Using Probabilistic Models to Design Software Systems with Inherent Uncertainty
在软件系统中采用机器学习（ML）组件提出了新的工程挑战。特别是，固有的不确定性，功能的适用性和操作环境，使体系结构的评估和权衡分析困难。我们提出了一种称为设计过程中建模不确定性（MUDD）的软件架构评估方法，该方法显式地对与ML组件相关的不确定性进行建模，并评估它如何通过系统传播。该方法支持对架构模式如何减轻不确定性的推理，并能够比较不同的架构，重点关注ML和经典软件组件之间的相互作用。虽然我们的方法是领域不可知的，适用于任何不确定性起核心作用的系统，但我们以自动驾驶的感知系统为例展示了我们的方法。
2020-08-07 cs.SE
Data Management in Microservices: State of the Practice, Challenges, and Research Directions
微服务已经成为数据驱动应用程序的流行架构风格，因为它们能够在功能上将应用程序分解为小型和自治的服务，以实现数据库系统的可扩展性，强隔离性和针对每个服务的工作负载和数据格式的专业化。尽管这种架构风格在工业上的采用正在加速，但缺乏对实践状态和从业者在微服务中面临的数据管理挑战的调查。为了弥合这一差距，我们对报告采用微服务的代表性文章进行了系统的文献综述，我们分析了一组流行的开源微服务应用程序，并进行了一项在线调查，以交叉验证前面步骤的结果与120多位经验丰富的从业者和研究人员的看法和经验。通过这个过程，我们能够对微服务中数据管理的实践状态进行分类，并观察到几个无法单独通过软件工程实践解决的基本挑战，而是需要系统级支持来减轻从业者的负担。我们讨论了最先进的数据库系统在微服务方面的缺点，最后我们为面向微服务的数据库系统设计了一组功能。
2021-08-22 cs.DB cs.SE
From Adoption to Deployment: A Qualitative Study on AI Integration in Software Development Practice
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
研究通过访谈了解从业者选择和集成人工智能组件的决策及安全考量，发现其选模型多受功能标准驱动，安全常被忽视，集成过程缺安全关注，行业重蹈早期软件依赖管理覆辙，为此给出相关建议倡导安全设计方法。
2026-08-19 cs.AI cs.CR cs.IR
Behavior Trees for Robotic Systems: An Empirical Study on Practices and Experiences
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；University of Gothenburg（哥德堡大学）；Radboud University（拉德堡德大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本研究通过汽车公司行动研究和34名从业者调查，发现行为树能提升团队沟通和决策可理解性，但面临设计集成挑战、库文档不足及节点排序困难等问题。
2026-09-22 cs.RO cs.SE
