在最近的一篇新聞中，麻省理工學院介紹了一種新技術，可以自動記錄物件之間的聯絡。這個系統能夠判斷出：
大型軟體專案中物件的互動方式，因此可以通知此後的物件，讓它們知道需要哪些物件來設計特定型別的功能。
Larry Hardesty來自MIT新聞辦公室，他認為：過去四十年來，軟體工程的主要創新就是物件導向程式語言的發展，物件可以看作
程式用來儲存計算方式細節的儲存庫，讓程式設計師可以聚焦於更大、 更全面的問題。
開發人員常常面對這樣的挑戰：隨著系統規模不斷變大，物件的數目也不斷增加，它們之間的互動關係會變得數量龐大。要理解整個系統，他們需要花費很多時間。MIT的電腦科學和人工智慧實驗室的想法就是從這裡出發。這個系統名為MatchMaker，可以自動化學習正在開發中的系統內物件的互動方式。
該系統對於需要新增功能的開源軟體來說特別有用，Solar-Lezama和他的學生Zhilei Xu和Kuat Yessenov已經通過Eclipse Framework展示出了這一點。
在MatchMaker中，開發人員可以在一個查詢欄位中輸入物件的名字。作為返回結果，MatchMaker會列出所有與指定物件連線在一起的物件，以及現有任何方法需要做出的修改。
不過，系統還是會產生一些錯誤的引用，即使如此，正像Solar-Lezama指出的，就算出現類似情況，開發人員至少還是能獲得一些指導。他們試圖以實驗的方式證實自己的觀點，研究了8名剛剛接觸Eclipse的使用者。開發人員分為兩組，每組四人。第一組必須在不使用MatchMaker的情況下解決一個問題，第二組可以利用該系統，但是收到來自MatchMaker的資訊也不完整。儘管如此，第二組中所有開發人員的表現還是超出了第一組中的任意。然而，還是要指出：在這個上下文中，8個人的研究還是不具有代表性。
未來將會告訴我們：MatchMaker能否達成人們對它的期望。如果您想了解更多細節，您可以閱讀研究人員們提交的論文，該論文已被本年度SPLASH的OOPSLA大會接受。