論文の概要: His2Trans: A Skeleton First Framework for Self Evolving C to Rust Translation with Historical Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02617v1
- Date: Tue, 03 Mar 2026 05:42:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-04 21:38:10.649836
- Title: His2Trans: A Skeleton First Framework for Self Evolving C to Rust Translation with Historical Retrieval
- Title（参考訳）: His2Trans: 歴史検索によるCからRustへの自己進化のためのスケルトン最初のフレームワーク
- Authors: Shengbo Wang, Mingwei Liu, Guangsheng Ou, Yuwen Chen, Zike Li, Yanlin Wang, Zibin Zheng,
- Abstract要約: His2Transは、決定論的でビルド対応のスケルトンと自己進化的な知識抽出を組み合わせて、安定したインクリメンタルマイグレーションをサポートするフレームワークである。
産業用OpenHarmonyモジュールの実験では、His2Transが99.75%インクリメンタルコンパイルパスレートに達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.246293154277886
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated C-to-Rust migration encounters systemic obstacles when scaling from code snippets to industrial projects, mainly because build context is often unavailable ("dependency hell") and domain-specific evolutionary knowledge is missing. As a result, current LLM-based methods frequently cannot reconstruct precise type definitions under complex build systems or infer idiomatic API correspondences, which in turn leads to hallucinated dependencies and unproductive repair loops. To tackle these issues, we introduce His2Trans, a framework that combines a deterministic, build-aware skeleton with self-evolving knowledge extraction to support stable, incremental migration. On the structural side, His2Trans performs build tracing to create a compilable Project-Level Skeleton Graph, providing a strictly typed environment that separates global verification from local logic generation. On the cognitive side, it derives fine-grained API and code-fragment rules from historical migration traces and uses a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system to steer the LLM toward idiomatic interface reuse. Experiments on industrial OpenHarmony modules show that His2Trans reaches a 99.75% incremental compilation pass rate, effectively fixing build failures where baselines struggle. On general-purpose benchmarks, it lowers the unsafe code ratio by 23.6 percentage points compared to C2Rust while producing the fewest warnings. Finally, knowledge accumulation studies demonstrate the framework's evolutionary behavior: by continuously integrating verified patterns, His2Trans cuts repair overhead on unseen tasks by about 60%.
- Abstract（参考訳）: CからRustへの自動マイグレーションは、コードスニペットから産業プロジェクトへのスケーリングにおいて、システム上の障害に直面する。
結果として,現在のLCMベースの手法では,複雑なビルドシステム下での正確な型定義の再構築や慣用的なAPI対応の推測がしばしば行われず,その結果,幻覚的依存関係や非生産的修復ループが生じる。
これらの問題に対処するために、我々は、決定論的でビルド対応のスケルトンと自己進化的な知識抽出を組み合わせたフレームワークHis2Transを導入し、安定的で漸進的なマイグレーションをサポートする。
構造面では、His2Transはコンパイル可能なProject-Level Skeleton Graphを作成するためにビルドトレースを実行する。
認知面では、歴史的なマイグレーショントレースから細粒度のAPIとコードフラグメントルールを導出し、LLMを慣用的なインタフェースの再利用に向けて操るために、レトリーバル拡張生成(RAG)システムを使用する。
インダストリアルOpenHarmonyモジュールの実験によると、His2Transは99.75%のインクリメンタルコンパイルパスレートに達し、ベースラインが苦労するビルド失敗を効果的に修正している。
汎用ベンチマークでは、最も少ない警告を生成しながら、C2Rustと比較して安全でないコードの割合を23.6ポイント下げる。
検証済みのパターンを継続的に統合することで、His2Transは目に見えないタスクの修復オーバーヘッドを約60%削減します。
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