論文の概要: Repo2Run: Automated Building Executable Environment for Code Repository at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13681v3
• Date: Fri, 30 May 2025 06:25:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 15:03:34.050506
• Title: Repo2Run: Automated Building Executable Environment for Code Repository at Scale
• Title（参考訳）: Repo2Run: 大規模コードリポジトリのための自動ビルド実行環境
• Authors: Ruida Hu, Chao Peng, Xinchen Wang, Junjielong Xu, Cuiyun Gao,
• Abstract要約: 大規模なリポジトリに対して実行可能なテスト環境の構築を自動化するためのエージェントであるRepo2Runを紹介します。 Repo2RunはDockerイメージを反復的にビルドし、建物のフィードバックに基づいてユニットテストを実行し、Dockerfileを合成する。 結果のDockerfileを使用して、コードとテストを実行するDockerコンテナ環境を作成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.795746370609855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Scaling up executable code data is significant for improving language models' software engineering capability. The intricate nature of the process makes it labor-intensive, time-consuming and expert-knowledge-dependent to build a large number of executable code repositories, limiting the scalability of existing work based on running tests. The primary bottleneck lies in the automated building of test environments for different repositories, which is an essential yet underexplored task. To mitigate the gap, we introduce Repo2Run, the first LLM-based agent aiming at automating the building of executable test environments for any repositories at scale. Specifically, given a code repository, Repo2Run iteratively builds the Docker image, runs unit tests based on the feedback of the building, and synthesizes the Dockerfile until the entire pipeline is executed successfully. The resulting Dockerfile can then be used to create Docker container environments for running code and tests. We created a benchmark containing 420 Python repositories with unit tests for evaluation. The results illustrate that Repo2Run achieves an 86.0% success rate, outperforming SWE-agent by 77.0%. The resources of Repo2Run are available at https://github.com/bytedance/Repo2Run.
• Abstract（参考訳）: 実行可能なコードデータのスケールアップは、言語モデルのソフトウェアエンジニアリング能力を改善する上で重要である。 プロセスの複雑な性質は、多くの実行可能なコードリポジトリを構築するために、労働集約的で、時間がかかり、専門家による知識に依存し、テスト実行による既存の作業のスケーラビリティを制限します。 主なボトルネックは、さまざまなリポジトリのためのテスト環境の自動構築にある。 このギャップを軽減するために、大規模なリポジトリに対して実行可能なテスト環境の構築を自動化することを目的とした、最初のLLMベースのエージェントであるRepo2Runを紹介します。 具体的には、コードリポジトリが与えられた場合、Repo2RunはDockerイメージを反復的にビルドし、ビルドのフィードバックに基づいてユニットテストを実行し、パイプライン全体が正常に実行されるまでDockerfileを合成する。 結果のDockerfileを使用して、コードとテストを実行するDockerコンテナ環境を作成することができる。 評価のためのユニットテストを備えた420のPythonリポジトリを含むベンチマークを作成しました。 その結果、Repo2Runは86.0%の成功率に達し、SWEエージェントを77.0%上回る結果となった。 Repo2Runのリソースはhttps://github.com/bytedance/Repo2Runで入手できる。

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