論文の概要: Cerberus: Multi-Agent Reasoning and Coverage-Guided Exploration for Static Detection of Runtime Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21431v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 21:41:35 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-29 11:54:49.799322
• Title: Cerberus: Multi-Agent Reasoning and Coverage-Guided Exploration for Static Detection of Runtime Errors
• Title（参考訳）: Cerberus: ランタイムエラーの静的検出のためのマルチエージェント推論とカバレッジガイドによる探索
• Authors: Hridya Dhulipala, Xiaokai Rong, Tien N. Nguyen,
• Abstract要約: 我々はCerberusを提案する。Cerberusは予測、実行不要なカバレッジ誘導テストフレームワークである。 Cerberus は LLM を使用して実行時のエラーを発生させるインプットを生成し、コード実行なしでコードカバレッジ予測とエラー検出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.380414189465343
• License:
• Abstract: In several software development scenarios, it is desirable to detect runtime errors and exceptions in code snippets without actual execution. A typical example is to detect runtime exceptions in online code snippets before integrating them into a codebase. In this paper, we propose Cerberus, a novel predictive, execution-free coverage-guided testing framework. Cerberus uses LLMs to generate the inputs that trigger runtime errors and to perform code coverage prediction and error detection without code execution. With a two-phase feedback loop, Cerberus first aims to both increasing code coverage and detecting runtime errors, then shifts to focus only detecting runtime errors when the coverage reaches 100% or its maximum, enabling it to perform better than prompting the LLMs for both purposes. Our empirical evaluation demonstrates that Cerberus performs better than conventional and learning-based testing frameworks for (in)complete code snippets by generating high-coverage test cases more efficiently, leading to the discovery of more runtime errors.
• Abstract（参考訳）: いくつかのソフトウェア開発シナリオでは、実際の実行なしにコードスニペットのランタイムエラーや例外を検出することが望ましい。 典型的な例は、コードベースに統合する前に、オンラインコードスニペットのランタイム例外を検出することである。 本稿では,新しい予測型,実行自由なカバレッジ誘導テストフレームワークであるCerberusを提案する。 Cerberus は LLM を使用して実行時のエラーを発生させるインプットを生成し、コード実行なしでコードカバレッジ予測とエラー検出を行う。 2フェーズのフィードバックループで、Cerberusは最初、コードカバレッジの増加とランタイムエラーの検出の両方を目標とし、カバレッジが100%あるいはその最大値に達する場合にのみランタイムエラーを検出するようにシフトした。 我々の経験的評価は、Cerberusが高カバレッジのテストケースをより効率的に生成することで、(イン)完全コードスニペットに対する従来のおよび学習ベースのテストフレームワークよりも優れたパフォーマンスを示し、ランタイムエラーの発見につながった。

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