Presentiamo Synbciatr: Un Nuovo Metodo per Riparare il Codice dei Test

Nello sviluppo software, è fondamentale che gli aggiornamenti del codice di test avvengano insieme ai cambiamenti nel codice di produzione. Spesso, però, gli aggiornamenti ai test arrivano in ritardo, il che può portare a progetti che non si compilano correttamente o che incontrano altri problemi. I metodi esistenti possono utilizzare i modelli linguistici per aiutare a riparare i test che sono diventati obsoleti a causa di queste discrepanze, specialmente per problemi legati alla sintassi. Ma una sfida è che le informazioni necessarie per riparare questi test non sono spesso disponibili direttamente, rendendo difficile ottenere correzioni accurate per progetti di grandi dimensioni.

Questo articolo presenta un nuovo approccio chiamato Synbciatr, progettato per riparare automaticamente i casi di test obsoleti. Il metodo si concentra sulla costruzione di contesti rilevanti dall'intero repository di codice per aiutare nel processo di riparazione.

#La Necessità di Riparare il Codice di Test

Quando il software viene aggiornato, può cambiare diverse parti del codice, e i test che controllano questi cambiamenti devono essere aggiornati. Se il codice di test associato non segue i cambiamenti del codice di produzione, potrebbe non funzionare correttamente, portando a errori.

Molte tecniche esistenti hanno cercato di affrontare la necessità di aggiornare il codice di test. Queste generalmente si basano sull'uso di modelli linguistici, che possono elaborare il codice e suggerire correzioni. Ma questi modelli spesso hanno difficoltà con i repository più grandi dove il contesto di ciò che deve essere riparato non è facilmente identificabile.

#Le Sfide nella Riparazione dei Test

Quando gli sviluppatori riparano manualmente i casi di test, raccolgono informazioni sulle parti rilevanti del codice che sono cambiate. Tuttavia, quando si utilizzano metodi automatizzati, il contesto necessario per riparare i test non è sempre chiaro. I metodi attuali di solito si concentrano solo sulle parti specifiche del codice che sono cambiate, lasciando fuori contesti importanti.

Uno dei problemi più comuni è quando cambia la firma di un metodo. Questo si riferisce ai cambiamenti nel nome di un metodo, tipo di ritorno, o ai tipi dei suoi parametri. Tali cambiamenti possono portare a errori di compilazione se i test correlati non vengono aggiornati. Inoltre, semplicemente immettendo le firme originali e nuove in un modello linguistico spesso non porta a correzioni efficaci perché manca il contesto giusto.

Per riparare accuratamente questi casi, è fondamentale catturare e fornire il contesto giusto, che chiamiamo Contesti Orientati alla Riparazione del Test (TROCtx).

#Presentazione di Synbciatr

Synbciatr offre un nuovo modo per riparare automaticamente i test che sono diventati obsoleti a causa dei cambiamenti nelle firme dei metodi. Il suo obiettivo principale è raccogliere contesti rilevanti dal repository di codice e usarli per informare il modello linguistico nel compito di riparazione. Per raggiungere questo, sono definiti tre tipi di TROCtx: contesti di classe, contesti di utilizzo e contesti ambientali.

#Tipi di Contesti

1. Contesti di Classe (ClassCtx) forniscono informazioni sulle nuove classi introdotte nella firma del metodo aggiornato.
2. Contesti di Utilizzo (UsageCtx) si concentrano su come viene chiamato il metodo aggiornato nel codice.
3. Contesti Ambientali (EnvCtx) danno dettagli sull'ambiente circostante in cui opera il metodo, incluse le classi genitore e il codice correlato.

Ognuno di questi tipi di contesto gioca un ruolo importante per garantire che il modello linguistico abbia abbastanza informazioni per riparare accuratamente i test.

#Come Funziona Synbciatr

Il processo seguito da Synbciatr comporta diversi passaggi chiave. Innanzitutto, raccoglie i TROCtx necessari dall'intero repository di codice attraverso un'analisi statica, che implica esaminare il codice senza eseguirlo. Utilizzando uno strumento chiamato Language Server, Synbciatr può richiedere informazioni sui vari contesti.

#Raccolta dei Contesti

Durante la raccolta dei contesti, Synbciatr analizza i cambiamenti apportati al metodo in questione e identifica identificatori rilevanti che corrispondono ai nuovi e vecchi parametri del metodo. Dopo aver identificato questi, Synbciatr richiede dettagli dal Language Server su questi identificatori.

#Reranking dei Contesti

Dopo aver raccolto i contesti, Synbciatr utilizza qualcosa chiamato Neural Rerankers per dare priorità a quali contesti sono i più rilevanti per il compito in questione. Questo viene fatto creando query basate sul codice di test originale e utilizzandole per valutare la rilevanza dei contesti raccolti. I contesti con il punteggio più alto vengono quindi selezionati per essere utilizzati dal modello linguistico.

#Generazione del Prompt di Riparazione

Una volta che i contesti rilevanti sono stati raccolti e prioritizzati, Synbciatr prepara un prompt completo per il modello linguistico. Questo prompt include le informazioni necessarie, come le modifiche apportate al metodo, il codice di test originale e i TROCtx identificati. In questo modo, il modello linguistico ha tutto il contesto di cui ha bisogno per generare una versione riparata del caso di test.

#Valutazione dell’Efficacia di Synbciatr

Per vedere quanto bene funziona Synbciatr, il metodo è stato messo alla prova rispetto a metodi esistenti. È stato creato un dataset speciale, composto da vari casi di test che erano diventati obsoleti a causa di cambiamenti nei loro metodi associati. I principali obiettivi erano valutare quanto spesso Synbciatr potesse riparare accuratamente i test e confrontare le sue prestazioni con due altri metodi.

#Dataset di Benchmark

È stato creato un dataset di benchmark filtrando e raffinando campioni esistenti da progetti Java popolari su GitHub. Dopo aver ripulito il dataset, sono rimasti un totale di 137 campioni, che erano diversi nei loro tipi di cambiamenti sintattici.

#Metriche di Prestazione

Sono state utilizzate diverse metriche per valutare le prestazioni di Synbciatr. Queste metriche includevano:

• Tasso di Passaggio della Sintassi (SPR): Questo misura quanti dei casi di test generati superano la validazione della sintassi.
• CodeBLEU: Questa metrica controlla la somiglianza dei casi di test generati con la verità di base, che è l'output atteso.
• Corrispondenza dell’Intenzione: Questa metrica valuta se l'intenzione dietro il caso di test originale è stata preservata nella versione riparata.

I risultati hanno mostrato che Synbciatr ha superato entrambi i metodi di base in tutte le metriche testate, dimostrando la sua capacità di riparare accuratamente i test obsoleti.

#Affrontare l'Impatto dei TROCtx

Parte della valutazione si è concentrata su quanto differenza facessero i TROCtx costruiti rispetto alle prestazioni complessive di Synbciatr. Confrontando Synbciatr con Naivellm, che non utilizza i TROCtx, è stato evidente che l'inclusione del contesto ha ridotto significativamente il numero di output errati, noti come allucinazioni.

#Riduzione delle Allucinazioni

Le allucinazioni si riferiscono a casi in cui il modello linguistico genera codice che fa riferimento a metodi, variabili o classi che non esistono nel contesto. Fornendo TROCtx rilevanti, Synbciatr è riuscito a ridurre notevolmente il numero di queste occorrenze.

#Analisi dei Fallimenti

Nonostante il suo successo, ci sono state alcune istanze in cui Synbciatr non è riuscito a riparare i casi di test come previsto. L'analisi ha rivelato diversi motivi comuni per questi fallimenti:

1. Classi Non Importate: In alcuni casi, il codice generato faceva riferimento a classi che non erano state importate, portando a errori.
2. Cambiamenti Complessi: A volte, i cambiamenti nel metodo focale erano troppo intricati per i contesti attuali da ospitare, portando a allucinazioni obsolete.
3. Fallimenti nella Costruzione del Contesto: Ci sono stati casi in cui il Language Server non è riuscito a raccogliere i contesti necessari a causa di problemi con la configurazione del repository.

#Considerazioni sull'Efficienza

Il processo di raccolta dei TROCtx aggiunge un po' di tempo all'operazione complessiva di riparazione dei test con Synbciatr rispetto a Naivellm. Tuttavia, il trade-off per questo tempo aggiuntivo è una maggiore accuratezza e meno errori nei test generati. Il tempo medio impiegato da Synbciatr per generare le riparazioni è stato trovato all’interno di un intervallo accettabile per gli sviluppatori.

#Conclusione

In conclusione, Synbciatr rappresenta un metodo utile per riparare automaticamente i casi di test obsoleti causati dai cambiamenti nel codice di produzione. Raccolgendo e utilizzando efficacemente il contesto rilevante, ha dimostrato di superare significativamente i metodi esistenti, producendo riparazioni di test più accurate e di successo. I risultati positivi illustrano il potenziale di utilizzare contesti ben costruiti per migliorare le capacità dei modelli linguistici nei compiti di sviluppo software. Questo approccio non solo allevia i pesi posti sugli sviluppatori, ma contribuisce anche all'affidabilità e all'efficacia complessiva delle pratiche di testing software.