CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第196回 Google社内のコードカバレッジツールの機能拡張（パート2）」を公開しました。
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はじめに
前回に続いて、2024年に公開された論文「Productive Coverage: Improving the Actionability of Code Coverage」を紹介します。この論文では、テストコードの実行範囲を調べるコードカバレッジツールに、対応を検討した方がよさそうなポイントを自動で指摘する機能を追加した事例が紹介されています。今回は、この機能が実際のレビュープロセスに及ぼす効果について説明します。
コードカバレッジツール自体の効果
この論文の主題はコードカバレッジツールの機能拡張ですが、論文内ではコードカバレッジツール自体の効果についても議論しています。レビューツールにコードカバレッジツールを組み込むことにより、テストされるコードの増加、および、レビュー時間の短縮という効果があるという仮説を立てて、これを実環境による実験で検証しています。具体的には、実験期間（3ヶ月間）において、コードカバレッジツールの実行結果の内、約半数を意図的に表示しないようにしました。図1の「Control」は通常通りに表示した件数で、「Experiment」は意図的に表示しなかった件数です。
この続きは以下をご覧ください
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はじめに
前回に続いて、2024年に公開された論文「Productive Coverage: Improving the Actionability of Code Coverage」を紹介します。この論文では、テストコードの実行範囲を調べるコードカバレッジツールに、対応を検討した方がよさそうなポイントを自動で指摘する機能を追加した事例が紹介されています。今回は、この機能が実際のレビュープロセスに及ぼす効果について説明します。
コードカバレッジツール自体の効果
この論文の主題はコードカバレッジツールの機能拡張ですが、論文内ではコードカバレッジツール自体の効果についても議論しています。レビューツールにコードカバレッジツールを組み込むことにより、テストされるコードの増加、および、レビュー時間の短縮という効果があるという仮説を立てて、これを実環境による実験で検証しています。具体的には、実験期間（3ヶ月間）において、コードカバレッジツールの実行結果の内、約半数を意図的に表示しないようにしました。図1の「Control」は通常通りに表示した件数で、「Experiment」は意図的に表示しなかった件数です。
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