研究人员开发了一种新颖的方法来识别和分类行为驱动开发 (BDD) 测试套件中的重构机会。通过采用机器学习分类器和大型语言模型 (LLM) 裁判,该系统可以检测重复的步骤子序列,评估其提取的适用性,并将它们映射到特定的重构模式。这种方法旨在自动化改进公共 Gherkin 生态系统中 BDD 测试代码的可维护性和可重用性。 AI
影响 自动化软件测试中可重用代码模式的识别,可能提高开发效率。
排序理由 该集群包含一篇学术论文,详细介绍了使用 ML 和 LLM 进行软件工程的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Ali Hassaan Mughal
- Apache Software License 2.0
- behavior-driven development
- Gherkin Language
- Given, When, Then, Again
- hdbscan
- Sbert
- Uniform Manifold Approximation and Projection
- XGBoost
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