CoCoRerank：按组件及候选一致性生成规范提交信息

提交消息对于理解软件更改至关重要，但自动提交消息生成通常将消息视为非结构化文本序列。这限制了它支持标准化开发工作流程的能力，其中提交消息通常需要遵循type(scope): subject中的Conventional Commits规范（CCS）。在本文中，我们研究了完整 CCS 格式下的Conventional Commits消息生成。我们构建了一个新的基准，包含从开源 GitHub 存储库收集的 86,688 条高质量提交，通过结构规范化和语义质量过滤将每条消息规范化为类型、范围和主题。基于这个基准，我们提出了一个基于二维一致性的重新排名框架，名为 CoCoRerank，用于基于 LLM 的生成。 CoCoRerank 利用代码更改、类型、范围和主题之间的横向一致性，以及多个生成的候选者之间的纵向共识。使用代表性 CMG 基线、LLM 生成器、重新排序策略和消融变体进行的实验表明，CoCoRerank 提高了结构成分预测和主题生成质量。结果表明，完整的CCS监督和多维一致性建模为准确、标准化的提交消息生成提供了有效的基础。该工件在 https://github.com/bluewhalebug/CoCoRerank 上公开发布。