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mi nombre es Chris Brown estoy en Virginia Tech y estoy emocionado de estar aquí hoy para discutir

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cómo recomendar herramientas para encontrar y corregir errores de software o

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la superación de los monos ignorantes de la adopción de herramientas. ¿De qué se trata? Pues de encontrar y arreglar

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errores de software es difícil. Todos ustedes probablemente han tenido experiencia con eso. ¿Por qué es tan difícil? Bueno, una

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razón es que cambiar el código es difícil. Tienes que encontrar dónde puede haber un error en tu código

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hacer el cambio y verificar que los cambios sean correctos. Para ayudar a esto, los investigadores y los fabricantes de herramientas han

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introducido una gran variedad de herramientas de desarrollo para ayudar a automatizar este proceso y hay un problema.

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A menudo las herramientas pueden ser incluso más frustrantes de adaptar que hacerlo uno mismo. Así que como ejemplo

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anecdótico digamos que hay un error en su código. Usted podría utilizar el depurador y este ejemplo es VS Code

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Así que para podrias ir línea por línea, encontrar donde está su error, o podrías

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imprimir aquí o cualquier otra cosa que quiera hacer, les daré un segundo para que lo piensen.

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Bien, así que las herramientas son difíciles de usar. ¿Cómo superamos este problema? Para compartir tres experiencias que

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probamos usaré esta analogía de los tres monos, no escuchar el mal, no ver el mal y no hablar el mal.

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En el caso de la adopción de herramientas, no oír hablar de herramientas, no ver herramientas y no hablar de herramientas. Muy bien, lo primero

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que probamos fueron los emails automatizados. Enviamos emails a los desarrolladores recomendando herramientas de análisis estático

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para Python. Y de buenas a primeras vimos que no era una buena idea. De hecho, recibimos más

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emails de vuelta quejándose de la recepción de nuestro email que las personas que realmente adoptaron la herramienta. Así que

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vemos de inmediato que la gente no quiere oir sobre las herramientas, especialmente a través del email.

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Así que tratamos de reforzarlo un poco e hicimos pull requests automatizados en GitHub. Desarrollamos un bot para

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recomendar herramientas de análisis estático para proyectos de Java que añadió automáticamente esta herramienta

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al archivo pom.xml para herramientas - para proyectos que utilizan Maven. También vimos que esto era ineficaz

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por una razón diferente. Recibimos un montón de quejas: esto tiene un montón de errores, las construcciones

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se están rompiendo, el tiempo de construcción se incrementa, y vemos que los desarrolladores tampoco quieren ver las herramientas porque

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les da más trabajo si ven que estas herramientas proporcionan errores en su proyecto.

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Muy bien, la última cosa a compartir realmente rápido, es la idea de la interacción entre pares, el aprendizaje de

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herramientas a través de las actividades normales de trabajo. Y las investigaciones demuestran que esto es eficaz. Así que el trabajo previo

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compara diferentes modos de descubrimiento de herramientas y muestra que las recomendaciones de los compañeros son el modo más

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eficaz para conocer nuevas herramientas. Hicimos un estudio de seguimiento en el que emparejamos a los participantes

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y los pusimos a trabajar en las tareas y encontramos que el 50% de las veces, cuando un usuario hizo una

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recomendación para una herramienta, el compañero adoptaba la herramienta, y esto es mucho más alto que casi

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cero para los emails y las pull requests automatizadas. Pero, de nuevo, más problemas, a pesar de que

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las interacciones puras son efectivas, son el modo de descubrimiento de herramientas menos utilizado en la práctica.

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Así que hay muchas razones por las que las oportunidades de interacción entre pares están disminuyendo, y probablemente

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hayas experimentado algo de esto también, pero en última instancia existe el problema de que ahora los desarrolladores no hablan

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sobre las herramientas. ¿Entones qué hemos aprendido? No importa lo grandiosa que sea tu herramienta, podría ser la mejor herramienta con

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las características más impresionantes, si no es capaz de conectar realmente con los usuarios, entonces es ineficaz

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y la gente no va a usarlas. Entonces, ¿cuál fue la solución que propuse? Esta idea de la teoría del empujón,

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que es un concepto de la ciencia del comportamiento, para animar a los seres humanos a adoptar mejores comportamientos sin ofrecer

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incentivos o prohibir acciones alternativas. Un ejemplo es el diseño de una tienda de comestibles. En este

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caso, si se colocan frutas y verduras en la parte delantera de la tienda de comestibles, se está incitando a los compradores a

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adoptar mejores comportamientos comprando más frutas y verduras, en lugar de que compren donuts o

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cualquier comida chatarra que esté en el frente. Y la idea detrás de la teoría del empujón es este concepto de arquitectura

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de elección, lo que sugiere que la forma en que las decisiones se presentan a los seres humanos afecta a las elecciones que hacen.

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¿Y qué tiene que ver esto con los desarrolladores? En mi tesis doctoral introduzco al desarrollador de

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arquitecturas de elección de recomendaciones como marco para el diseño de recomendaciones para

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integrar en el flujo de trabajo de los desarrolladores. Y los tres conceptos son la accionabilidad, que es básicamente

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automatizar las cosas, retroalimentación - lo que la información proporciona y localidad - mirando el tiempo

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y la ubicación, de nuevo, dentro del flujo de trabajo de desarrollo, de cómo se hacen las recomendaciones.

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Y nuestra hipótesis era, esto va a funcionar, podemos ayudar a la gente o adoptar mejores herramientas, y

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en última instancia, mejorar la calidad del código y la productividad. Pero a principios de este verano un documento salió

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diciendo que en realidad no hay evidencia para la teoría del empujón y que incluso podría no funcionar. Pero esto

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es el evento del taller "Nunca trabajes en teoría", así que no trabajamos en teoría. La pregunta es si esto

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funciona en la práctica y creo que todavía estamos muy lejos de responder a esta pregunta, pero voy a 

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compartir un par de cosas brevemente, con algunos puntos de partida. Y sí, estamos hablando de la práctica.

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Muy bien, recomendaciones prácticas: enviamos a los desarrolladores dos tipos de recomendaciones, una

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estática y una procesable, que es básicamente, usted puede aplicar automáticamente

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cualquier recomendación que se hace, y el 100% de los desarrolladores que tomaron esta encuesta prefirió

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la recomendación procesables. Estas son personas de diferentes empresas, diferentes equipos, diferentes

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lenguajes de programación, pilas de herramientas, todas estas cosas vinieron en cuenta, pero todos ellos coincidieron en que si

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tienes una recomendación procesable es mejor que una estática. Así que ahora mismo estamos

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buscando formas de automatizar estas recomendaciones procesables mediante la construcción de bots con el fin de ayudar a

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integrar las cosas en el flujo de trabajo normal de los desarrolladores. Así que el bot que estás viendo aquí

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hace sugerencias automáticamente para arreglar problemas piloto en las pull requests de GitHub y en el futuro esperamos

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ampliar esto a futuras herramientas, otros tipos de herramientas como los problemas de seguridad y cosas por el estilo.

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Muy bien, ¿qué hacemos con estos tres monos? En primer lugar, si tu eres un investigador o alguien

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construyendo una herramienta, construye mejores herramientas. Justin acaba de hablar de cómo el resultado de las herramientas no es

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tan bueno, gracias, pero sí, por lo que, menos falsos positivos, más eficiencia, las cosas que son algo

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obvias pero que hay que hacer. Considere la posibilidad de integrar en el flujo de trabajo de los desarrolladores, por lo que

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vimos con nuestros estudios anteriores, si se envían cosas por correo electrónico o cosas que interrumpen el flujo de trabajo

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de los desarrolladores, lo ignorarán inmediatamente, así que hay que encontrar la forma de integrarlo en los procesos existentes. Y

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finalmente considerar algunas de estas opciones de recomendación,  arquitecturas de elección para la forma de hacer y

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diseñar tus recomendaciones. Para los desarrolladores, utilicen herramientas, la primera charla - nuestra segunda charla de

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Muhammad habló de cómo la gente no utiliza herramientas de refactorización. Hay un montón de trabajo por ahí que

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dice que los desarrolladores en realidad no utilizan herramientas, sobre todo por el Dr. Brittany Johnson, que es el anfitrión de esto.

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Comparte herramientas con tus compañeros de trabajo: ya sé que las cosas son raras ahora con el COVID y la gente a distancia,

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pero si encuentras una nueva herramienta asegúrate de compartirla con tus amigos. Considera diferentes formas de

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integrar las herramientas en los procesos existentes en tu equipo: así, por ejemplo, si eres un equipo ágil

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considera un sprint en el que quizá una persona pruebe una herramienta e informe a su equipo. La "Cultura

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of Learning" tiene muchas ideas sobre cómo hacerlo. Y, por último, simplemente participar, por lo que

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si hay una herramienta que te gusta o no te gusta, da tu opinión, participa en el proceso  

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de investigación cuando se evalúan y estudian las herramientas y, en general, podemos esperar trabajar juntos para construir

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mejores herramientas para ayudar a encontrar y corregir errores de manera más eficiente. Gracias por su tiempo.