BBCFixer：以执行差异引导依赖行为破坏修复

依赖项升级可以在不更改库接口的情况下破坏下游项目。开发人员很难修复此类行为破坏性更改，因为失败的测试并不总是指向根 API（导致破坏的上游 API）。现有的基于 LLM 的修复方法从编译器反馈或库文档中获取修复证据。然而，行为中断不会产生编译器反馈，并且通常没有记录。未收到升级证据的Agent通常也不会自行检索上游证据，并且大多数失败的修复都无法识别根 API。库 diff 提供了有用的上游证据，但必须首先识别根 API 以选择 diff 的相关部分。我们提出了 BBCFixer，这是一种修复方法，可以在新旧库版本下运行失败的测试，对返回值不同的调用进行排名以识别候选根 API，并过滤与该候选库的差异。为了评估行为中断的修复，我们进一步引入了 BBCBench，这是 Python 和 JavaScript 中 100 个行为依赖中断的基准。我们将 BBCBench 上的 BBCFixer 与两个基线进行比较：(1) Pure Agent，一种不接收升级证据的Agent，以及 (2) BDUpdater，一种挖掘库文档的方法。相对于 Pure Agent，BBCFixer 的平均通过率提高了 17%，并且每次成功修复所需的Agent步骤减少了 27%。因此，BBCFixer 提供了一种选择行为破坏背后的上游证据的方法，以便 LLM Agent可以更有效和高效地修复行为破坏变化。