面向安卓应用的反馈驱动式全自动错误报告复现
软件工程
2024-08-29 v3
摘要
在软件开发中，错误报告复现是一项具有挑战性的任务。本文介绍了ReBL，一种新颖的反馈驱动方法，它利用大型语言模型（LLM）GPT-4来自动复现安卓错误报告。与传统方法不同，ReBL绕过了使用复现步骤（S2R）实体。相反，它利用整个文本形式的错误报告，并采用创新的提示来增强GPT的上下文推理能力。这种方法比传统的逐步实体匹配方法更灵活、更具上下文感知能力，从而提高了准确性和有效性。除了处理崩溃报告外，ReBL还能处理非崩溃的功能性错误报告。我们对96个安卓错误报告（73个崩溃和23个非崩溃）的评估表明，ReBL成功复现了其中90.63%的报告，平均每个错误报告仅耗时74.98秒。此外，ReBL在成功率和速度方面均优于三种现有工具。
引用
@article{arxiv.2407.05165,
title = {Feedback-Driven Automated Whole Bug Report Reproduction for Android Apps},
author = {Dingbang Wang and Yu Zhao and Sidong Feng and Zhaoxu Zhang and William G. J. Halfond and Chunyang Chen and Xiaoxia Sun and Jiangfan Shi and Tingting Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05165},
year = {2024}
}
备注
Accepted by ISSTA 2024