研究人员探讨了使用大型语言模型（LLMs）测试终端用户界面（TUIs）的可行性。TUIs在开发者工具中很常见，但缺乏专门的测试方法。对197个TUI应用程序的调查显示，只有一小部分测试代码实际执行了界面。为解决此问题，研究人员开发了一个无头基准测试，使用了用Rust、Go、Python和TypeScript编写的应用程序的仪表化Docker镜像。他们将前沿LLMs与随机探索进行了比较，发现虽然随机探索提供了强大的基线，但LLM指导在每次交互时更有效，并且可以发现输入门控故障。研究得出结论，自动TUI测试是可行的，但仍是一个开放的挑战，并强调了诚实基线的重要性，而非特定模型选择。 AI
影响 探索了LLMs在软件测试中的新应用，可能提高开发者工具的可靠性。
排序理由 研究论文，详细介绍了使用LLMs测试TUIs的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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