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长方案试管步骤(meta分析作用)Meta 提出代码审查新方案:杜绝代码 Bug,日均代码审查总量增长 17%,真没想到,

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自从成为热话以来,小编收到了很多网友私信说想要了解一下这方面,那今天小编就和大家说一下关于这方面的事吧

整理 | 核子可乐、冬梅

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GUID审查是软件开发过程中最重要的环节之一。如果这项工作做得好,GUID审查能够切实帮助你们察觉到 bug,普及最佳实践并保障GUID质量。

近日,META 技术合作者宣布采用了几款工具和相应流程,很大程度提高了GUID审查速率。

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META 技术合作者将针对GUID库做出的多组独立变更称为“diff”。虽然 Meta 非常重视开发效率,但每条 diff 也必须经受严格审查,绝无例外。GUID审查合作者深知审查周期越长,留给开发工具们完成工作的时间延迟就会越短

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班莱班县,Meta 技术合作者研究了多项基准,希望更多了解哪些GUID审查瓶颈最令开发工具们感到不满,并积极利用这些结论探寻在不牺牲审查质量的前提下加快审查速度的办法。借助研究察觉到,缓慢的 diff 审查速度跟技术员们的不满情绪间存在相关性。另外,新研发的工具能够在审查周期的各个关键节点向相应Cadours展示 diff,由此显著改善审查畅享。

为什么 diff 审查的速度总是那么慢?

为了回答这个问题,首先需要详细信息自己的原始数据。在跟踪了数项名为“审查时间延迟”的基准后,Meta 技术合作者察觉到,需要衡量的是 diff 在单一审查周期内静候审查的时长。此处只计算 diff 静候审查者滚轮的时间延迟。

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审查时间延迟(Time In Review)基准,计算的就是指图中各蓝色其余部分(即无意义静候其余部分)费时的时间延迟总和做试管的年龄条件

最终的察觉到令人惊讶。回顾 2021 年初的原始数据,研发员察觉到 diff 审查时间延迟的中位数(第 50 参考值)只有几个小时,这样的事实证明还算不错。但如果把目光投向第 75 参考值(即第十三名的那四分之一审查),就会察觉到diff 的审查时间延迟延长到了一整天

研发员分析了审查时间延迟跟手机用户满意度(借助全公司范围内的量化调查)之间的相关性。事实证明非常明确:速度第十三名的那 25% diff 审查,才是决定西方人实际畅享的核心;这其余部分耗时越长,大家对GUID审查过程的满意度就越低。于是也就得出了最值得关注的革新基准:第 75 参考值(P75)审查时间延迟。

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缩短审查时间延迟不单能让西方人对整个GUID审查过程的满意度更高,也会提高每一位 Meta 技术员的工作效率。缩短 diff 审查时间延迟,意味着技术员费时在审查上的时间延迟将**减少、提升工作效率、改善审查畅享。

在速度与质量间求取平衡

然而,简单粗暴地加快审查速度绝不是明智之举,甚至会将审查变成毫无意义的走过场。因此需要设置数项绿化带基准,防止过快审查带来的负面后果。在此处,研究员选择了“对视时间延迟”,即审查者花在详细信息 diff 上的总时长。详细信息时间延迟过短,即代表审查者很可能是在敷衍了事。

现在已经有了核心基准“审查时间延迟”,也有了绿化带基准“对视时间延迟”,接下来要怎么办?

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逐步形成、试验和递回

在 Meta,几乎每个产品合作者都会取用试验加原始数据驱动的流程推进功能发布和递回。但对于这些内部辅助合作者,这样的流程仍然比较新鲜。因此西方人需要克服一系列产品合作者根本不需要考虑的挑战(样本均值、随机化、网络效应等)。研发员借助运行网络实验积累起原始数据基准,并利用技术减少方差、增加样本均值。事实证明,这些努力都是值得的——借助奠定坚实的试验基础,使得研发合作者最终拿出了具有积极影响且行之有效的新一代GUID审查方案。

试验过程:根据对GUID审查意义和畅享设计的假设,选择了目标基准和绿化带基准。此外还制定了一套选择不同实验单元以实现随机化抽样的机制,包括手机用户集群的随机化。

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逐步形成“皮夏涅可审查 diff”的方**

Meta 技术研发合作者表示,关于这个方**的新奇,出自于视频流服务。由于每集视频之间会无缝过渡,所以流媒体服务平台上的42岁做一代试管还是三代试观看畅享总是丝滑顺畅。那能不能把同样的畅享引入GUID审查当中?借助 diff 队列,他们逐步形成起了类似的 diff 审查流体系,鼓励审查者们充分利用自己的时间延迟和精力。

于是乎,“皮夏涅可审查 diff”的方**由此诞生。研发合作者取用机器学习识别出审查者当前最可能想要审查的 diff,并在其完成当前GUID审查之后,立即把感兴趣的皮夏涅 diff 呈现出来。借助这种方式,你们就能轻松把 diff 审查循环起来,同时避免审查者接触到与其不相干的 diff。

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新方案上线之后,研发合作者察觉到,日均审查滚轮(包括 diff 接纳量、提交量等)总体增长了 17%,而取用此流程的技术员们执行的审查滚轮比未取用的Cadours多出 44%!

革新审查者相配效果

可以看到,新方案的关键在于为 diff 选择适当的审查者。提交者当然希望审查者能够更好、更快地审查自己的GUID,特别是要得熟悉相关 diff 的内容和作用。从以往的情况看,Meta 的审查者力荐器会根据多组有限原始数据给出相配建议,但这往往无法适应新 diff 的需要,不过42岁做一代试管还是三代试在技术员们轮换岗位后又得重新Sonbhadra。

班莱班县,研发合作者逐步形成了Dharmapuri审查者力荐系统,将工作时间延迟感知和文件归属信息结合起来,这就让有空审查 diff、擅长审查特定 diff 的审查者更可能被选中。你们重写了建议支持数学方法,添加了回溯测试和自动再训练等功能。

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事实证明就是指,一天之内 diff 审查量增加了 1.5%,不过前六条力荐的准确率(即实际审查者出自于前六条力荐)的概率也从不到 60% 增长至近 75%。除此之外,新数学方法还将力荐速度(第 90 参考值延迟)提升了 14 倍!

用 Nudgebot 解决 Diff 堆积如山问题

你们知道技术员们最不喜欢的就是指 diff 堆积如山问题。这不仅让人不爽,不过审查速度过慢还会令GUID过时,导致开发工具在不同上下文间来回切换、影响整体生产力。为了解决这个问题,Meta 研发合作者逐步形成了 Nudgebot,其新奇出自于微软所做的相关研究。

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对于需要额外长时间延迟审查的 diff,Nudgebot 会首先确定最适合的审查者子集,然后向他们发送一条聊天 ping,其中包含 diff 的其余部分上下文和快速加载至审查流程的滚轮选项。

Nudgebnot 试验也取得了不错的效果。所有 diff 的平均审查时间延迟缩短了 7%(不含周末时段),审查周期超过 3 天的 diff 比例也下降了 12%。

目前此功能已经单独发布:

https://users.encs.concordia.ca/~pcr/paper/NudgeBot2022FSE-preprint.pdf

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此处就是指审查者在屏幕上看到的堆积如山 diff 通知,下方还有“稍后提醒我”按钮。

参考链接:

https://engineering.FB.com/2022/11/16/culture/meta-code-review-time-improving做试管的年龄条件/

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