論文の概要: StubCoder: Automated Generation and Repair of Stub Code for Mock Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14733v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 09:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 16:10:33.901117
• Title: StubCoder: Automated Generation and Repair of Stub Code for Mock Objects
• Title（参考訳）: StubCoder: モックオブジェクト用のスタブコードの自動生成と修正
• Authors: Hengcheng Zhu, Lili Wei, Valerio Terragni, Yepang Liu, Shing-Chi Cheung, Jiarong Wu, Qin Sheng, Bing Zhang, Lihong Song
• Abstract要約: StubCoderは、テストケースの実行時の振る舞いによってガイドされるテストパススタブコードを合成する、新しい進化的アルゴリズムを実装している。 評価結果から,StubCoderはスタブコードなしで不完全なテストケースに対してスタブコードを効率的に生成し,スタブコードを壊すことなく古いテストケースを修復できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.879622616667572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Mocking is an essential unit testing technique for isolating the class under test (CUT) from its dependencies. Developers often leverage mocking frameworks to develop stub code that specifies the behaviors of mock objects. However, developing and maintaining stub code is labor-intensive and error-prone. In this paper, we present StubCoder to automatically generate and repair stub code for regression testing. StubCoder implements a novel evolutionary algorithm that synthesizes test-passing stub code guided by the runtime behavior of test cases. We evaluated our proposed approach on 59 test cases from 13 open-source projects. Our evaluation results show that StubCoder can effectively generate stub code for incomplete test cases without stub code and repair obsolete test cases with broken stub code.
• Abstract（参考訳）: モッキングは、依存性からテスト対象クラス(CUT)を分離するために必要なユニットテスト技術である。 開発者はしばしば、モックオブジェクトの振る舞いを指定するスタブコードを開発するためにモックフレームワークを利用する。 しかし、スタブコードの開発とメンテナンスは労働集約的でエラーを起こしやすい。 本稿では,回帰テストのためのスタブコードの自動生成と修復を行うStubCoderを提案する。 StubCoderは、テストケースのランタイム動作によってガイドされるテストパススタブコードを合成する、新しい進化的アルゴリズムを実装している。 13のオープンソースプロジェクトから59のテストケースに対する提案手法を評価した。 評価の結果,スタブコードを用いずに不完全なテストケースに対してスタブコードを効果的に生成でき,スタブコードを破損したテストケースを修復できることがわかった。

関連論文リスト

• Codev-Bench: How Do LLMs Understand Developer-Centric Code Completion? [60.84912551069379]
  Code-Development Benchmark (Codev-Bench)は、細粒度で現実世界、リポジトリレベル、開発者中心の評価フレームワークです。 Codev-Agentは、リポジトリのクローリングを自動化し、実行環境を構築し、既存のユニットテストから動的呼び出しチェーンを抽出し、データ漏洩を避けるために新しいテストサンプルを生成するエージェントベースのシステムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T09:11:10Z)
• RepoMasterEval: Evaluating Code Completion via Real-World Repositories [12.176098357240095]
  RepoMasterEvalは、現実のPythonとTypeScriptリポジトリから構築されたコード補完モデルを評価するための新しいベンチマークである。 モデル生成コードのテスト精度を向上させるため,テストケースの有効性を測定するために突然変異試験を用いる。 6つの最先端モデルに対する実証的な評価は、テスト議論がベンチマークの精度向上に重要であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T03:06:57Z)
• SWT-Bench: Testing and Validating Real-World Bug-Fixes with Code Agents [10.730852617039451]
  ユーザ問題をテストケースに形式化するLLMベースのコードエージェントについて検討する。 我々は人気のあるGitHubリポジトリに基づいた新しいベンチマークを提案し、現実世界の問題、地味なバグフィックス、ゴールデンテストを含む。 コード修復用に設計されたコードエージェントは,テスト生成用に設計されたシステムの性能を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T14:54:37Z)
• GPT-HateCheck: Can LLMs Write Better Functional Tests for Hate Speech Detection? [50.53312866647302]
  HateCheckは、合成データに対してきめ細かいモデル機能をテストするスイートである。 GPT-HateCheckは,スクラッチからより多彩で現実的な機能テストを生成するフレームワークである。 クラウドソースのアノテーションは、生成されたテストケースが高品質であることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T10:02:01Z)
• Observation-based unit test generation at Meta [52.4716552057909]
  TestGenは、アプリケーション実行中に観察された複雑なオブジェクトのシリアライズされた観察から作られたユニットテストを自動的に生成する。 TestGenは518のテストを本番環境に投入し、継続的統合で9,617,349回実行され、5,702の障害が見つかった。 評価の結果,信頼性の高い4,361のエンドツーエンドテストから,少なくとも86%のクラスでテストを生成することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T00:34:39Z)
• PyTester: Deep Reinforcement Learning for Text-to-Testcase Generation [20.441921569948562]
  テスト駆動開発(TDD)は、実際のコードを書く前に要件に基づいてテストケースを書くことを義務付ける。 テストケースを書くことはTDDの中心ですが、時間がかかり、コストがかかり、開発者が悩まされることも少なくありません。 PyTesterは、テキストからテストケースを生成するアプローチで、正しい、実行可能な、完全な、効果的なテストケースを自動的に生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T10:21:58Z)
• CAT-LM: Training Language Models on Aligned Code And Tests [19.526181671936243]
  テストはソフトウェア開発プロセスにおいて不可欠な部分だ。しかし、テストを書くのに時間がかかり、しばしば無視される。 我々は270億のパラメータを持つGPTスタイルの言語モデルであるAligned Code And Tests Language Model (CAT-LM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T19:52:22Z)
• Prompting Code Interpreter to Write Better Unit Tests on Quixbugs Functions [0.05657375260432172]
  単体テストは、ソフトウェア工学において、記述されたコードの正確性と堅牢性をテストするために一般的に使用されるアプローチである。 本研究では,コードインタプリタが生成する単体テストの品質に及ぼす異なるプロンプトの影響について検討する。 生成した単体テストの品質は、提供されたプロンプトのマイナーな詳細の変更に敏感ではないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T20:36:23Z)
• A Static Evaluation of Code Completion by Large Language Models [65.18008807383816]
  単純なプログラミング問題に対するモデル生成コードの機能的正当性を評価するために,実行ベースベンチマークが提案されている。 プログラムを実行せずにエラーを検出するlinterのような静的解析ツールは、コード生成モデルを評価するために十分に研究されていない。 抽象構文木を利用して,Pythonのコード補完における静的エラーを定量化する静的評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T19:23:34Z)
• ReCode: Robustness Evaluation of Code Generation Models [90.10436771217243]
  コード生成モデルのための総合的ロバストネス評価ベンチマークであるReCodeを提案する。 ドクストリング、関数と変数名、コード構文、コードフォーマットのコードに特化して、30以上の変換をカスタマイズします。 ヒトのアノテータでは、摂動プロンプトの90%以上が本来のプロンプトの意味を変えていないことが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T14:11:31Z)
• CodeT: Code Generation with Generated Tests [49.622590050797236]
  テストケースを自動的に生成するための事前学習言語モデルについて検討する。 CodeTは生成されたテストケースを使ってコードソリューションを実行し、次に最良のソリューションを選択します。 我々は,HumanEvalとMBPPのベンチマークを用いて,5種類の事前学習モデル上でCodeTを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T10:18:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。