Brevity is the Soul of Wit: Condensing Code Changes to Improve Commit Message Generation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kuang, Hongyu, Zhang, Ning, Gao, Hui, Zhou, Xin, Assunção, Wesley K. G., Ma, Xiaoxing, Shao, Dong, Rong, Guoping, Zhang, He |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Does AI Code Review Lead to Code Changes? A Case Study of GitHub Actions
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AVIATE: Exploiting Translation Variants of Artifacts to Improve IR-based Traceability Recovery in Bilingual Software Projects
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TRIAD: Automated Traceability Recovery based on Biterm-enhanced Deduction of Transitive Links among Artifacts
von: Gao, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gao, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Improving LLM-Based Go Code Review through Issue-List Generation and Context Augmentation
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CodeFuse-CommitEval: Towards Benchmarking LLM's Power on Commit Message and Code Change Inconsistency Detection
von: Zhang, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AUCAD: Automated Construction of Alignment Dataset from Log-Related Issues for Enhancing LLM-based Log Generation
von: Zhang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
KADEL: Knowledge-Aware Denoising Learning for Commit Message Generation
von: Tao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Refactoring $\neq$ Bug-Inducing: Improving Defect Prediction with Code Change Tactics Analysis
von: Niu, Feifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Niu, Feifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Resolution Rates: Behavioral Drivers of Coding Agent Success and Failure
von: Mehtiyev, Tural, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mehtiyev, Tural, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Contextual Code Retrieval for Commit Message Generation: A Preliminary Study
von: Xiong, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xiong, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RAG-Enhanced Commit Message Generation
von: Zhang, Linghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Linghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving the Quality of Commit Messages in Students' Projects
von: Ma, Iris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ma, Iris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Evaluating Generated Commit Messages with Large Language Models
von: Zeng, Qunhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Qunhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Test Code Review in the Era of GitHub Actions: A Replication Study
von: Sun, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimization is Better than Generation: Optimizing Commit Message Leveraging Human-written Commit Message
von: Li, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AACR-Bench: Evaluating Automatic Code Review with Holistic Repository-Level Context
von: Zhang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CommitSuite: A Comprehensive Benchmark for Commit Classification and Message Generation
von: Wan, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wan, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CommitBench: A Benchmark for Commit Message Generation
von: Schall, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schall, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Commit Messages in the Age of Large Language Models
von: Lopes, Cristina V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lopes, Cristina V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Generation of Commit Messages in Software Repositories
von: Palakodeti, Varun Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Palakodeti, Varun Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Using Large Language Models for Commit Message Generation: A Preliminary Study
von: Zhang, Linghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Linghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CoRaCMG: Contextual Retrieval-Augmented Framework for Commit Message Generation
von: Xiong, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xiong, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CoMRAT: Commit Message Rationale Analysis Tool
von: Dhaouadi, Mouna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dhaouadi, Mouna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Is LLM-Generated Code More Maintainable \& Reliable than Human-Written Code?
von: Molison, Alfred Santa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Molison, Alfred Santa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Identifying Bug Inducing Commits by Combining Fault Localisation and Code Change Histories
von: An, Gabin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: An, Gabin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Code Quality Analysis of Translations from C to Rust
von: Tadesse, Biruk, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tadesse, Biruk, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Compilation of Commit Changes within Java Source Code Repositories
von: Schott, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schott, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Informativeness of Security Commit Messages: A Large-scale Replication Study
von: Islam, Syful, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, Syful, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Context Conquers Parameters: Outperforming Proprietary LLM in Commit Message Generation
von: Imani, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Imani, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Identifying Root Cause of bugs by Capturing Changed Code Lines with Relational Graph Neural Networks
von: Zhang, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SynthCoder: A Synthetical Strategy to Tune LLMs for Code Completion
von: Yu, Dongjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Dongjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
What Makes Good In-context Demonstrations for Code Intelligence Tasks with LLMs?
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Rationale Dataset and Analysis for the Commit Messages of the Linux Kernel Out-of-Memory Killer
von: Dhaouadi, Mouna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dhaouadi, Mouna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Commit Message Generation with Large Language Models: An Empirical Study and Beyond
von: Xue, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xue, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Empirical Study on Commit Message Generation using LLMs via In-Context Learning
von: Wu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Use of Commit Messages for Corrective Software Maintenance: A Systematic Mapping Study
von: Islam, Syful, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, Syful, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Detecting Build Dependency Errors in Incremental Builds
von: Lyu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lyu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond the Commit: Developer Perspectives on Productivity with AI Coding Assistants
von: Chen, Valerie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Valerie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Modularization is Better: Effective Code Generation with Modular Prompting
von: Pan, Ruwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Ruwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Consider What Humans Consider: Optimizing Commit Message Leveraging Contexts Considered By Human
von: Li, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Does AI Code Review Lead to Code Changes? A Case Study of GitHub Actions
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
AVIATE: Exploiting Translation Variants of Artifacts to Improve IR-based Traceability Recovery in Bilingual Software Projects
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
TRIAD: Automated Traceability Recovery based on Biterm-enhanced Deduction of Transitive Links among Artifacts
von: Gao, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Improving LLM-Based Go Code Review through Issue-List Generation and Context Augmentation
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
CodeFuse-CommitEval: Towards Benchmarking LLM's Power on Commit Message and Code Change Inconsistency Detection
von: Zhang, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)