論文の概要: Enhancing Program Repair with Specification Guidance and Intermediate Behavioral Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11770v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 17:41:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.726964
• Title: Enhancing Program Repair with Specification Guidance and Intermediate Behavioral Signals
• Title（参考訳）: 仕様ガイダンスと中間行動信号によるプログラム修復の促進
• Authors: Minh Le-Anh, Cuong Chi Le, Tien N. Nguyen,
• Abstract要約: SpecTuneは、自動プログラム修復のための仕様ガイダンスデバッグフレームワークである。 修復作業は、実行チェックポイントによって接続された疑わしい領域に分解される。 観察された行動と意図された行動のミスマッチを示す信号を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.552020178028576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated Program Repair (APR) has recently benefited from large language models (LLMs). However, most LLM-based APR approaches still rely primarily on coarse end-to-end signals from test-suite outcomes to guide repair, providing limited insight into where a program's internal logic deviates from its intended behavior. In contrast, human debugging often relies on intermediate reasoning about program states through localized correctness conditions or assertions. Inspired by this observation, we propose SpecTune, a specification-guided debugging framework that incorporates intermediate behavioral reasoning into APR. SpecTune decomposes the repair task into suspicious regions connected by execution checkpoints and derives localized postconditions representing expected program behaviors at those points. By executing the buggy program and evaluating these postconditions, SpecTune produces micro-level debugging signals that indicate mismatches between observed and intended behaviors, enabling more precise fault localization and targeted patch generation. To address the potential unreliability of LLM-generated postconditions, we introduce two complementary signals: a specification validation signal alpha, which estimates the consistency of generated postconditions using partially passing test cases, and a discriminative signal beta, which detects violations of validated postconditions during execution. With these signals, SpecTune safely leverages automatically generated specifications for APR. Experimental results show that SpecTune improves fault localization and APR effectiveness than the baselines.
• Abstract（参考訳）: 自動プログラム修復(APR)は、最近、大きな言語モデル(LLM)の恩恵を受けている。 しかしながら、ほとんどのLCMベースのAPRアプローチは、プログラムの内部ロジックが意図した振る舞いから逸脱する場所について限定的な洞察を与えるため、テストスイートの結果からの粗いエンドツーエンドのシグナルを主に頼りにしている。 対照的に、ヒューマンデバッギングは、ローカライズされた正当性条件やアサーションを通じて、プログラム状態に関する中間的推論に依存することが多い。 この観察から着想を得たSpecTuneは,中間動作推論をAPRに組み込んだ仕様誘導デバッグフレームワークである。 SpecTuneは、修復タスクを実行チェックポイントによって接続された疑わしい領域に分解し、それらのポイントで期待されるプログラム動作を表す局所的な後条件を導出する。 バグギープログラムを実行し、これらのポスト条件を評価することで、SpecTuneは観察された動作と意図した動作のミスマッチを示すマイクロレベルのデバッグ信号を生成し、より正確なフォールトローカライゼーションとターゲットのパッチ生成を可能にする。 LLM生成後条件の潜在的な不確実性に対処するために、部分的にパスしたテストケースを用いて生成された後条件の一貫性を推定する仕様検証信号αと、実行中に検証後条件の違反を検出する識別信号βの2つの補完信号を導入する。 これらの信号を使って、SpecTuneは自動的に生成されたAPR仕様を安全に活用する。 実験結果から,SpecTuneは断層の局所化とAPRの有効性をベースラインよりも向上することが示された。

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