Conflitos em Git Merge: uma revisão sistemática da literatura

Abstract

A automação do processo de integração de código (merge) tem assumido papel central na evolução da colaboração em projetos de software, ao reduzir o esforço manual e mitigar o cenário conhecido como Integration Hell. Contudo, as abordagens existentes, que abrangem desde a detecção de interferências semânticas até a resolução automática apoiada por inteligência artificial, ainda se encontram dispersas na literatura. Diante disso, esta monografia apresenta uma revisão sistemática da literatura com o objetivo de analisar e sintetizar estudos recentes sobre soluções para conflitos de merge, examinando metodologias empregadas, benefícios, desafios e tendências emergentes. Os resultados evidenciam uma evolução significativa do estado da arte, marcada pela transição de abordagens puramente textuais, como as baseadas no algoritmo diff3, para técnicas de merge estruturado e semiestruturado. Observa-se também a crescente adoção de modelos de aprendizado de máquina e de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o GPT-4, capazes de sintetizar resoluções complexas e gerar novos trechos de código, bem como o uso de análise estática e execução simbólica para identificar conflitos semânticos que se manifestam apenas em tempo de execução. Apesar dos avanços, persistem desafios relacionados à complexidade computacional, à dependência de linguagens específicas e ao ruído nos dados de treinamento, indicando a necessidade de maior refinamento técnico. Como tendências futuras, destacam-se abordagens híbridas, maior explicabilidade das soluções automatizadas e estratégias proativas de prevenção de conflitos em repositórios de larga escala.