論文の概要: Fixturize: Bridging the Fixture Gap in Test Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06615v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 16:47:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.903268
• Title: Fixturize: Bridging the Fixture Gap in Test Generation
• Title（参考訳）: フィクスチャライズ:テスト生成におけるフィクスチャギャップのブリッジ
• Authors: Pengyu Xue, Chengyi Wang, Zhen Yang, Xiapu Luo, Yuxuan Zhang, Xiran Lyu, Yifei Pei, Zonghan Jia, Yichen Sun, Linhao Wu, Kunwu Zheng,
• Abstract要約: Fixturizeは、フィクスチャに依存した機能を積極的に識別する診断フレームワークである。 反復的なフィードバック駆動プロセスを通じてテストフィクスチャを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.82935387488973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current Large Language Models (LLMs) have advanced automated unit test generation but face a critical limitation: they often neglect to construct the necessary test fixtures, which are the environmental setups required for a test to run. To bridge this gap, this paper proposes Fixturize, a diagnostic framework that proactively identifies fixture-dependent functions and synthesizes test fixtures accordingly through an iterative, feedback-driven process, thereby improving the quality of auto-generated test suites of existing approaches. For rigorous evaluation, the authors introduce FixtureEval, a dedicated benchmark comprising 600 curated functions across two Programming Languages (PLs), i.e., Python and Java, with explicit fixture dependency labels, enabling both the corresponding classification and generation tasks. Empirical results demonstrate that Fixturize is highly effective, achieving 88.38%-97.00% accuracy across benchmarks in identifying the dependence of test fixtures and significantly enhancing the Suite Pass rate (SuitePS) by 18.03%-42.86% on average across both PLs with the auto-generated fixtures. Owing to the maintenance of test fixtures, Fixturize further improves line/branch coverage when integrated with existing testing tools of both LLM-based and Search-based by 16.85%/24.08% and 31.54%/119.66% on average, respectively. The findings establish fixture awareness as an essential, missing component in modern auto-testing pipelines.
• Abstract（参考訳）: 現在のLarge Language Models(LLM)は、高度な自動ユニットテスト生成を持っているが、重大な制限に直面している。 このギャップを埋めるため,本論文では,フィクスチャ依存関数を積極的に識別し,反復的なフィードバック駆動プロセスを通じてテストフィクスチャを合成し,既存のアプローチの自動生成テストスイートの品質を向上させるための診断フレームワークであるFixturizeを提案する。 厳密な評価のために、著者らはFixtureEvalを紹介した。FixtureEvalは、2つのプログラミング言語(PL)、すなわちPythonとJavaで600のキュレートされた関数からなる専用ベンチマークで、明示的なFixture依存性ラベルを持ち、対応する分類タスクと生成タスクの両方を可能にする。 実証実験の結果、フィクスチャライズは非常に効果的であることが示され、テストフィクスチャの依存を識別するベンチマークで88.38%-97.00%の精度を達成し、自動生成フィクスチャを持つ両方のPLの平均18.03%-42.86%でスイートパスレート(SuitePS)を大幅に向上した。 テストフィクスチャのメンテナンスのため、FixturizeはLLMベースの既存のテストツールと検索ベースの既存のテストツールをそれぞれ16.85%/24.08%、平均で31.54%/119.66%改善している。 これらの知見は、現代の自動テストパイプラインにおいて、フィクスチャ認識が必須で欠落している要素であることを示す。

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