SWE-Flow：以测试驱动方式合成软件工程数据
计算与语言
2025-06-12 v2
摘要
我们提出了 **SWE-Flow**，一个基于测试驱动开发（TDD）的新型数据合成框架。与现有的依赖人工提交问题的软件工程数据不同，**SWE-Flow** 直接从单元测试中自动推断增量开发步骤，而单元测试本身内含高层需求。**SWE-Flow** 的核心是构建运行时依赖图（RDG），该图精确捕获函数交互，从而生成结构化的逐步开发计划。在每个步骤中，**SWE-Flow** 生成一个部分代码库、相应的单元测试以及必要的代码修改，形成完全可验证的 TDD 任务。通过这种方法，我们从真实世界的 GitHub 项目中生成了 16,061 个训练实例和 2,020 个测试实例，构建了 **SWE-Flow-Eval** 基准。实验表明，在此数据集上微调开放模型可显著提升基于 TDD 的编程性能。为促进进一步研究，我们在 GitHub 上发布了所有代码、数据集、模型和 Docker 镜像。
引用
@article{arxiv.2506.09003,
title = {SWE-Flow: Synthesizing Software Engineering Data in a Test-Driven Manner},
author = {Lei Zhang and Jiaxi Yang and Min Yang and Jian Yang and Mouxiang Chen and Jiajun Zhang and Zeyu Cui and Binyuan Hui and Junyang Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.09003},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ICML2025