論文の概要: Treating Run-time Execution History as a First-Class Citizen: Co-Versioning Run-time Behavior alongside Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16933v1
• Date: Sat, 18 Apr 2026 09:36:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.246366
• Title: Treating Run-time Execution History as a First-Class Citizen: Co-Versioning Run-time Behavior alongside Code
• Title（参考訳）: ファーストクラス市民としての実行履歴の扱い--コードと並行して実行行動の同時検証
• Authors: Marcus Kessel,
• Abstract要約: この記事では、このミスマッチが、ソフトウェア進化分析とCIの盲点に寄与している、と論じる。 我々は、Git履歴とtextitBehavioral Archiveを結合するパラダイムである textitBehavioral Co-Versioningを提案する。 これにより、セマンティックディファリング、行動認識の回帰ローカライゼーション、そして過去の実行を照会して振り返り監査が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6397379133308214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Behavioral Co-Versioning remains absent from mainstream practice: while developers routinely version source code with Git, they rarely persist and query how run-time behavior evolves across revisions. This paper argues that this mismatch contributes to a blind spot in software evolution analysis and CI, where rich execution information is discarded and typically reduced to pass/fail outcomes -- despite partial test oracles, flakiness, and silent output or performance drift. We propose \textit{Behavioral Co-Versioning}, a paradigm that couples the Git history with a \textit{Behavioral Archive}: an append-only, queryable store of selected run-time observations (e.g., method I/O and performance signals) collected during test runs and keyed by commit and test context. This enables semantic diffing, behavior-aware regression localization, and retrospective auditing by querying historical executions, complementing proactive, signal-specific monitoring tools. We first outline a minimal data model and change diagnostics based on code/test/behavior fingerprints, and then demonstrate feasibility with a laptop-scale prototype that replays historical commits of a Python project, archives run-time observations in a local Parquet-backed store, and detects behavioral changes not apparent from textual diffs.
• Abstract（参考訳）: 開発者は定期的にGitでソースコードをバージョン管理するが、リビジョン全体にわたって実行時の振る舞いがどのように進化するかを問うことは滅多にない。 この記事では、このミスマッチがソフトウェアの進化分析とCIにおいて盲点となり、リッチな実行情報が破棄され、通常はパス/失敗の結果に還元される、と主張する。 本稿では,Git の履歴を \textit{Behavioral Archive} と結合するパラダイムである \textit{Behavioral Co-Versioning} を提案する。 これにより、セマンティックディファレンス、行動認識のレグレッションローカライゼーション、過去の実行をクエリして、プロアクティブで信号固有の監視ツールを補完することで、ふりかえり監査が可能になる。 まず、コード/テスト/振る舞いの指紋に基づいて最小限のデータモデルと診断を概説し、それからPythonプロジェクトの過去のコミットをリプレイし、ローカルのParquet支援ストアで実行時の観察をアーカイブし、テキスト差分から明らかでない振る舞い変化を検出する、ラップトップスケールのプロトタイプの実現可能性を示します。

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