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TestWeaver: Execution-aware, Feedback-driven Regression Testing Generation with Large Language Mo...
文章主要内容和创新点主要内容本文提出了一种基于大语言模型(LLMs)的回归测试生成框架TestWeaver,旨在解决现有LLM-based测试生成方法中因程序执行推理能力有限而导致的“覆盖停滞”(coverage plateau)问题。该框架通过整合轻量级程序分析技术,引导LLM更高效地生成回归测试用例,具体工作流程包括:对未覆盖的目标代码行提取反向切片(仅保留影响目标行执行的关键代码),减少LLM的输入冗余;从现有测试集中检索与目标行“最接近”的测试用例(基于控制流相似性),为LLM提供执行上下文;在代码中嵌入执行内联注释(记录变量运行时状态),增强LLM对程序动态行为的理解。实验表明,在35个真实Python项目组成的CodaMosa基准测试集上,TestWeaver的行覆盖率(68%)和分支覆盖率(62%)显著优于现有方法(CoverUp和CodaMosa),且能有效避免覆盖停滞,同时在复杂程序上保持稳定性。创新点反向切片聚焦关键代码:通过提取目标行的反向切片(影响其执行的最小代码片段),减少LLM的输入噪音和幻觉,使其聚焦于关键执行逻辑。“最接近”测试用例检索:基于控制依赖关系,从现有测试集中筛选与目标行执行路径最接近的测试用例,在LLM上下文窗口限制内提供有效执行上下文,减少冗
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