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Titulo Identificação de Habilidades no Código-Fonte Subtítulo Autor MARA DE LEMOS GOMES Orientador GLEIPH GHIOTTO LIMA DE MENEZES Resumo A análise automatizada do código-fonte para identificar habilidades técnicas e comportamentais dos desenvolvedores surge como uma solução eficaz para superar as limitações da avaliação manual, que é pouco escalável e sujeita à subjetividade humana. Enquanto abordagens anteriores se concentram na análise de mensagens de commit ou na extração de dados do código sem considerar o contexto das modificações, esta monografia propõe avaliar as linhas adicionadas por cada desenvolvedor ao longo do histórico de desenvolvimento de projetos. As habilidades técnicas são determinadas pelas invocações de métodos presentes nessas linhas de código. As habilidades comportamentais são mensuradas de duas formas: o comprometimento é determinado pela quantidade de linhas inseridas ao longo do tempo, enquanto a colaboração é avaliada pela adição de linhas em arquivos previamente modificados por outros desenvolvedores. A avaliação da abordagem foi conduzida utilizando três repositórios populares: Guava, Gson e Guice. Esses repositórios foram escolhidos por serem predominantemente escritos em Java e utilizarem o Apache Maven, que são dependências essenciais para a abordagem proposta, além de apresentarem alta popularidade e possuírem um volume significativo de commits. Os resultados revelaram três categorias principais de conhecimento técnico: Java Base, Estruturas de Dados e Testes de Software. Além disso, os resultados demonstraram que o tempo das contribuições influencia diretamente a proficiência dos desenvolvedores. Os resultados também indicaram que 90,47% dos desenvolvedores contribuem para arquivos modificados por outros, refletindo um alto nível de colaboração. Por outro lado, o comprometimento foi evidenciado em uma parcela menor de desenvolvedores, apenas 32%. Palavras-Chave Desenvolvedores de Software, Análise de Repositórios de Código-Fonte, Habilidades Técnicas, Habilidades Comportamentais