Bug reports serve as task specifications for repository-level automated program repair (APR) agents, but they often describe only the observed failure and omit repair-relevant information such as the failure-inducing behavior, behavioral requirement, and implementation scope. As a result, a repair agent may inspect irrelevant code, infer an incorrect requirement, or generate a patch that addresses the reported symptom without restoring the intended repository behavior. We present TrajSpec, a trajectory-guided approach for repository-supported bug report specification refinement. Given an original report and a pre-fix repository, TrajSpec runs a trajectory-collection agent and uses the resulting unverified trajectory as a source of trajectory-derived specification evidence. It organizes this evidence into a three-level representation consisting of a high-level interpretation of the issue, diagnostic findings supporting that interpretation, and concrete repository observations. TrajSpec then generates a draft refined report and applies repository-based review to remove unsupported claims, revise uncertain claims, and add repository-supported details. We evaluate TrajSpec on all 300 SWE-Bench Lite instances using Mini-SWE-Agent V2. TrajSpec's refined reports improve Pass@1 from 41.00% to 59.67% with GPT-5-mini and from 54.67% to 64.33% with MiniMax M2.5. On a stratified sample of 100 instances, TrajSpec's refined reports also improve Pass@1 from 41.00% to 71.00% with Agentless and from 47.00% to 72.00% with AutoCodeRover. Ablation results show that removing repository-based review or the hierarchical evidence representation reduces Pass@1 from 59.67% to 48.00% and 47.67%, respectively. Overall, TrajSpec provides actionable repository-supported context that consistently improves repair performance.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

类O1复现项目数据和模型开源啦
专知会员服务
36+阅读 · 2024年12月24日
大型语言模型自动程序修复的系统文献综述
专知会员服务
43+阅读 · 2024年5月5日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年9月27日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月21日
专知会员服务
10+阅读 · 2021年1月31日
【反馈循环自编码器】FEEDBACK RECURRENT AUTOENCODER
专知会员服务
23+阅读 · 2020年1月28日
MMDetection v2.0 训练自己的数据集
CVer
30+阅读 · 2020年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
基于机器学习的KPI自动化异常检测系统
运维帮
13+阅读 · 2017年8月16日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
3+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
4+阅读 · 8月28日
算法战场:人工智能如何重新定义军事力量
专知会员服务
6+阅读 · 8月28日
《北约联邦式电子战云架构》
专知会员服务
6+阅读 · 8月27日
《美陆军野战手册:空域管理战术》
专知会员服务
10+阅读 · 8月27日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员