論文の概要: Observation-based unit test generation at Meta
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06111v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 00:34:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 18:14:29.933257
- Title: Observation-based unit test generation at Meta
- Title(参考訳): metaにおける観測に基づくユニットテスト生成
- Authors: Nadia Alshahwan, Mark Harman, Alexandru Marginean, Rotem Tal, Eddy
Wang
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 52.4716552057909
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: TestGen automatically generates unit tests, carved from serialized
observations of complex objects, observed during app execution. We describe the
development and deployment of TestGen at Meta. In particular, we focus on the
scalability challenges overcome during development in order to deploy
observation-based test carving at scale in industry. So far, TestGen has landed
518 tests into production, which have been executed 9,617,349 times in
continuous integration, finding 5,702 faults. Meta is currently in the process
of more widespread deployment. Our evaluation reveals that, when carving its
observations from 4,361 reliable end-to-end tests, TestGen was able to generate
tests for at least 86\% of the classes covered by end-to-end tests. Testing on
16 Kotlin Instagram app-launch-blocking tasks demonstrated that the TestGen
tests would have trapped 13 of these before they became launch blocking.
- Abstract(参考訳): 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。
メタにおけるTestGenの開発とデプロイについて説明する。
特に,産業において大規模に観察ベースのテスト彫刻を展開するために,開発中に克服されるスケーラビリティの課題に着目する。
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。
Metaは現在、より広範なデプロイメントの過程にある。
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得られた結果から,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。
Kotlin 16のアプリ起動ブロッキングタスクのテストでは、TestGenテストが起動ブロッキングになる前に13のテストをブロックしていたことが示されている。
関連論文リスト
- TestGenEval: A Real World Unit Test Generation and Test Completion Benchmark [24.14654309612826]
TestGenEvalは、1,210のコードから68,647のテストと、11の保守されたPythonリポジトリにまたがるテストファイルペアで構成されている。
初期テストのオーサリング、テストスイートの補完、コードカバレッジの改善をカバーしている。
パラメータは7Bから405Bまで様々である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-01T14:47:05Z) - Do Test and Environmental Complexity Increase Flakiness? An Empirical Study of SAP HANA [47.29324864511411]
不安定なテストはコードの変更なしにランダムに失敗する。
テストの特徴と,テストのフレキネスに影響を与える可能性のあるテスト環境について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-16T07:52:09Z) - Leveraging Large Language Models for Enhancing the Understandability of Generated Unit Tests [4.574205608859157]
我々は,検索ベースのソフトウェアテストと大規模言語モデルを組み合わせたUTGenを導入し,自動生成テストケースの理解性を向上する。
UTGenテストケースで課題に取り組む参加者は、最大33%のバグを修正し、ベースラインテストケースと比較して最大20%の時間を使用できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-21T15:35:34Z) - Automated Unit Test Improvement using Large Language Models at Meta [44.87533111512982]
本稿では,LLMを用いたMetaのTestGen-LLMツールについて述べる。
InstagramとFacebookプラットフォームのMetaテストアソンにおけるTestGen-LLMのデプロイについて説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T13:43:14Z) - Do Automatic Test Generation Tools Generate Flaky Tests? [12.813573907094074]
テスト生成ツールが生成するフレキなテストの頻度と性質はほとんど不明である。
EvoSuite(Java)とPynguin(Python)を使ってテストを生成し、各テストは200回実行します。
この結果から, フレキネスは開発者の手書きテストと同様, 生成テストでも一般的であることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T16:44:27Z) - Towards Automatic Generation of Amplified Regression Test Oracles [44.45138073080198]
回帰テストオラクルを増幅するためのテストオラクル導出手法を提案する。
このアプローチはテスト実行中にオブジェクトの状態を監視し、以前のバージョンと比較して、SUTの意図した振る舞いに関連する変更を検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T12:38:44Z) - 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) - Unit Test Case Generation with Transformers and Focal Context [10.220204860586582]
AthenaTestは、現実世界の焦点メソッドと開発者が記述したテストケースから学習することで、単体テストケースを生成することを目的としている。
我々は,Javaにおける単体テストケースメソッドとそれに対応する焦点メソッドの並列コーパスとして最大規模で公開されているMethods2Testを紹介する。
AthenaTestを5つの欠陥4jプロジェクトで評価し、30回の試行で焦点メソッドの43.7%をカバーする25Kパステストケースを生成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-11T18:57:36Z) - Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP models with CheckList [66.42971817954806]
CheckList は NLP モデルをテストするためのタスクに依存しない方法論である。
CheckListには、包括的なテストのアイデアを促進する一般的な言語機能とテストタイプのマトリックスが含まれている。
ユーザスタディでは、CheckListのNLP実践者が2倍の数のテストを作成し、それのないユーザの約3倍のバグを発見しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T15:48:31Z)
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。