SiblingRepair：使用 大语言模型 进行基于兄弟的 Multi-Hunk 修复

开发人员经常在实现相关功能的代码位置上犯类似的错误。这些位置称为同级位置，具有类似的问题并需要类似的修复。准确识别同级并持续修复它们对于自动化程序修复至关重要。 Hercules 是一种专为兄弟姐妹修复而设计的 SOTA 技术。然而，它受到对同级位置和提交历史可用性的强烈假设、严格的基于 AST 的同级匹配以及不灵活的基于模板的补丁生成的限制。为了解决这些限制，我们提出了 SiblingRepair，这是一种新的基于 LLM 的多块 APR 技术，专门用于同级修复。从基于频谱的故障定位识别的可疑位置开始，SiblingRepair 使用基于词元和嵌入的代码匹配来搜索语义相关的同级候选者，而不将发现限制于失败测试覆盖范围或提交历史记录。然后，它使用 LLM 来识别与故障相关的同级，并通过两种互补策略生成一致的补丁：同时修复（联合修复同级）和迭代修复（逐步分析补丁构建的候选者）。 SiblingRepair 进一步保留从早期可疑位置生成的有希望的补丁，并将它们组合成通用的多块补丁。我们根据 Defects4J 和 GHRB 基准评估 SiblingRepair。结果表明，SiblingRepair 的性能明显优于包括 Hercules 在内的 SOTA 多块修复技术。我们的评估进一步证明了其修复效率、其兄弟检测和修复组件的有效性以及 LLM 数据泄漏对结果的有限影响。总体而言，SiblingRepair 推进了自动化同级和通用多块修复。