論文の概要: SWT-Bench: Testing and Validating Real-World Bug-Fixes with Code Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12952v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 09:40:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:37.542952
• Title: SWT-Bench: Testing and Validating Real-World Bug-Fixes with Code Agents
• Title（参考訳）: SWT-Bench: コードエージェントによる実世界のバグフィックスのテストと検証
• Authors: Niels Mündler, Mark Niklas Müller, Jingxuan He, Martin Vechev,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.730852617039451
• License:
• Abstract: Rigorous software testing is crucial for developing and maintaining high-quality code, making automated test generation a promising avenue for both improving software quality and boosting the effectiveness of code generation methods. However, while code generation with Large Language Models (LLMs) is an extraordinarily active research area, test generation remains relatively unexplored. We address this gap and investigate the capability of LLM-based Code Agents to formalize user issues into test cases. To this end, we propose a novel benchmark based on popular GitHub repositories, containing real-world issues, ground-truth bug-fixes, and golden tests. We find that LLMs generally perform surprisingly well at generating relevant test cases, with Code Agents designed for code repair exceeding the performance of systems designed specifically for test generation. Further, as test generation is a similar but more structured task than code generation, it allows for a more fine-grained analysis using issue reproduction rate and coverage changes, providing a dual metric for analyzing systems designed for code repair. Finally, we find that generated tests are an effective filter for proposed code fixes, doubling the precision of SWE-Agent. We release all data and code at https://github.com/logic-star-ai/SWT-Bench
• Abstract（参考訳）: 厳格なソフトウェアテストは、高品質なコードの開発とメンテナンスに不可欠であり、自動テスト生成は、ソフトウェアの品質を改善し、コード生成方法の有効性を高めるために、有望な方法である。 しかし、Large Language Models (LLMs) を用いたコード生成は極めて活発な研究領域であるが、テスト生成は比較的未探索のままである。 このギャップに対処し、LLMベースのコードエージェントがユーザ問題をテストケースに形式化する能力について検討する。 この目的のために、私たちは人気のある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、テスト生成用に特別に設計されたシステムの性能を上回っている。 さらに、テスト生成はコード生成と似ているがより構造化されたタスクであるため、問題再現率とカバレッジの変更を使用してよりきめ細かい分析を可能にし、コード修復用に設計されたシステムを分析するための二重メトリックを提供する。 最後に、生成されたテストは、SWE-Agentの精度を2倍にすることで、提案するコード修正に有効なフィルタであることが判明した。 私たちはすべてのデータとコードをhttps://github.com/logic-star-ai/SWT-Benchでリリースします。

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