論文の概要: PhantomRun: Auto Repair of Compilation Errors in Embedded Open Source Software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20284v1
- Date: Mon, 23 Feb 2026 19:13:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.492759
- Title: PhantomRun: Auto Repair of Compilation Errors in Embedded Open Source Software
- Title（参考訳）: PhantomRun: 組み込みオープンソースソフトウェアにおけるコンパイルエラーの自動修正
- Authors: Han Fu, Andreas Ermedahl, Sigrid Eldh, Kristian Wiklund, Philipp Haller, Cyrille Artho,
- Abstract要約: プロジェクトのCI実行から4000以上のビルド障害にまたがる4つの主要なオープンソース組み込みシステムプロジェクトについて調査する。
ハードウェア依存関係がコンパイルエラーの大部分を占めており、その後に構文エラーやビルドスクリプトの問題が発生しています。
PhantomRunは、大規模な言語モデル(LLM)を活用してCIコンパイル障害の修正を生成し、検証する自動化フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.64399132991614
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Continuous Integration (CI) pipelines for embedded software sometimes fail during compilation, consuming significant developer time for debugging. We study four major open-source embedded system projects, spanning over 4000 build failures from the project's CI runs. We find that hardware dependencies account for the majority of compilation failures, followed by syntax errors and build-script issues. Most repairs need relatively small changes, making automated repair potentially suitable as long as the diverse setups and lack of test data can be handled. In this paper, we present PhantomRun, an automated framework that leverages large language models (LLMs) to generate and validate fixes for CI compilation failures. The framework addresses the challenge of diverse build infrastructures and tool chains across embedded system projects by providing an adaptation layer for GitHub Actions and GitLab CI and four different build systems. PhantomRun utilizes build logs, source code, historical fixes, and compiler error messages to synthesize fixes using LLMs. Our evaluations show that PhantomRun successfully repairs up to 45% of CI compilation failures across the targeted projects, demonstrating the viability of LLM-based repairs for embedded-system CI pipelines.
- Abstract（参考訳）: 組み込みソフトウェアのための継続的インテグレーション(CI)パイプラインは、コンパイル中に失敗することがある。
プロジェクトのCI実行から4000以上のビルド障害にまたがる4つの主要なオープンソース組み込みシステムプロジェクトについて調査する。
ハードウェア依存関係がコンパイルエラーの大部分を占めており、その後に構文エラーやビルドスクリプトの問題が発生しています。
ほとんどの修理は比較的小さな変更を必要とするため、多様な設定やテストデータの欠如が扱える限り、自動修理が適している可能性がある。
本稿では,大規模な言語モデル(LLM)を利用してCIコンパイル障害の修正を生成し,検証する自動フレームワークPhantomRunを提案する。
このフレームワークは、GitHub ActionsとGitLab CIの適応レイヤと4つの異なるビルドシステムを提供することで、組み込みシステムプロジェクト全体にわたる多様なビルドインフラストラクチャとツールチェーンの課題に対処する。
PhantomRunはビルドログ、ソースコード、履歴修正、コンパイラエラーメッセージを使用して、LLMを使用して修正を合成する。
私たちの評価では、PhantomRunがターゲットプロジェクト全体のCIコンパイル障害の最大45%を修復し、組み込みCIパイプラインのLLMベースの修復が実現可能であることを実証しています。
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