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TestCaseMig: LLM-Driven Test Case Migration for Evolving Codebases
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-00828-2_31.png)
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摘要
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随着软件系统的演进，测试用例必须适应代码变更以保持有效性和适用性。传统的测试迁移方法，包括符号执行和基于差异的启发式方法，通常需要大量手动工作，并且在处理复杂行为变更时存在困难。大型语言模型（LLMs）的最新进展为上下文感知和自动化测试适配提供了新的机会。然而，现有的基于LLM的方法并不适用于在代码演化下的测试用例迁移，因为它们通常缺乏对代码变更和原始测试上下文的显式建模。本文提出TestCaseMig框架，该框架将LLMs与静态分析相结合，以响应代码修改迁移现有测试用例。TestCaseMig构建变更敏感、上下文丰富的提示，并采用多轮反馈驱动的生成过程，结合验证和覆盖率分析，以确保迁移测试用例的正确性、完整性和适应性。
Keyword:
Test case migration
Large language models
Static analysis
Software evolution
Automated testing
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