論文の概要: Bridging Solidity Evolution Gaps: An LLM-Enhanced Approach for Smart Contract Compilation Error Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10517v1
- Date: Thu, 14 Aug 2025 10:42:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.274916
- Title: Bridging Solidity Evolution Gaps: An LLM-Enhanced Approach for Smart Contract Compilation Error Resolution
- Title（参考訳）: ブリッジングソリシティ進化ギャップ:スマートコントラクトコンパイルエラー解決のためのLLM強化アプローチ
- Authors: Likai Ye, Mengliang Li, Dehai Zhao, Jiamou Sun, Xiaoxue Ren,
- Abstract要約: 主要なスマートコントラクト言語であるSolidityは、セキュリティ、機能、開発者エクスペリエンスを向上させるために、頻繁なバージョンアップデートによって急速に進化している。
我々は、Solidityバージョン進化の課題を調査するための実証的研究を行い、調査対象の契約の81.68%が、異なるバージョンにまたがってコンパイルされたときにエラーに遭遇し、86.92%がコンパイルエラーであることを示した。
SMCFIXERは,Solidityコンパイルエラー解決のためのLLMベースの修復機構と専門家知識検索を統合した新しいフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.967464333639626
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Solidity, the dominant smart contract language for Ethereum, has rapidly evolved with frequent version updates to enhance security, functionality, and developer experience. However, these continual changes introduce significant challenges, particularly in compilation errors, code migration, and maintenance. Therefore, we conduct an empirical study to investigate the challenges in the Solidity version evolution and reveal that 81.68% of examined contracts encounter errors when compiled across different versions, with 86.92% of compilation errors. To mitigate these challenges, we conducted a systematic evaluation of large language models (LLMs) for resolving Solidity compilation errors during version migrations. Our empirical analysis across both open-source (LLaMA3, DeepSeek) and closed-source (GPT-4o, GPT-3.5-turbo) LLMs reveals that although these models exhibit error repair capabilities, their effectiveness diminishes significantly for semantic-level issues and shows strong dependency on prompt engineering strategies. This underscores the critical need for domain-specific adaptation in developing reliable LLM-based repair systems for smart contracts. Building upon these insights, we introduce SMCFIXER, a novel framework that systematically integrates expert knowledge retrieval with LLM-based repair mechanisms for Solidity compilation error resolution. The architecture comprises three core phases: (1) context-aware code slicing that extracts relevant error information; (2) expert knowledge retrieval from official documentation; and (3) iterative patch generation for Solidity migration. Experimental validation across Solidity version migrations demonstrates our approach's statistically significant 24.24% improvement over baseline GPT-4o on real-world datasets, achieving near-perfect 96.97% accuracy.
- Abstract（参考訳）: Ethereumの主要なスマートコントラクト言語であるSolidityは、セキュリティ、機能、開発者エクスペリエンスを強化するために、頻繁なバージョンアップデートによって急速に進化している。
しかし、これらの継続的な変更は、特にコンパイルエラー、コードのマイグレーション、メンテナンスにおいて、重大な問題を引き起こします。
そこで我々は,Solidityバージョン進化の課題について実証的研究を行い,調査対象の契約の81.68%が異なるバージョンにまたがってコンパイルされた際のエラーに遭遇し,86.92%がコンパイルエラーであったことを明らかにした。
これらの課題を軽減するため,我々は,バージョンマイグレーション時のソリシティコンパイルエラーを解決するために,大規模言語モデル(LLM)を体系的に評価した。
オープンソース (LLaMA3, DeepSeek) とクローズドソース (GPT-4o, GPT-3.5-turbo) の両方にわたる実証分析により, これらのモデルがエラー修復機能を示すが, セマンティックレベルの問題に対してその有効性は著しく低下し, 迅速なエンジニアリング戦略への強い依存を示すことが明らかになった。
このことは、スマートコントラクトのための信頼性の高いLLMベースの修復システムの開発において、ドメイン固有の適応が不可欠であることを示す。
これらの知見に基づいて,SMCFIXERを導入し,Solidityコンパイルエラー解決のためのLLMベースの修復機構と専門家知識検索を体系的に統合する新しいフレームワークを提案する。
アーキテクチャは,(1)関連するエラー情報を抽出するコンテキスト認識型コードスライシング,(2)公式文書からの専門知識検索,(3)ソリデーティマイグレーションのための反復的パッチ生成の3つのフェーズから構成される。
Solidityバージョン移行に対する実験的検証は、我々のアプローチの統計的に有意な24.24%が、ベースラインのGPT-4oを実際のデータセットで改善し、ほぼ完全な96.97%の精度を実現していることを示している。
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