Evaluating Large Language Models in Detecting Test Smells
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Lucas, Keila, Gheyi, Rohit, Soares, Elvys, Ribeiro, Márcio, Machado, Ivan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Investigating the Performance of Small Language Models in Detecting Test Smells in Manual Test Cases
par: Lucas, Keila, et autres
Publié: (2025)
par: Lucas, Keila, et autres
Publié: (2025)
Agentic LMs: Hunting Down Test Smells
par: Melo, Rian, et autres
Publié: (2025)
par: Melo, Rian, et autres
Publié: (2025)
A Catalog of Transformations to Remove Smells From Natural Language Tests
par: Aranda, Manoel, et autres
Publié: (2024)
par: Aranda, Manoel, et autres
Publié: (2024)
Evaluating the Effectiveness of Small Language Models in Detecting Refactoring Bugs
par: Gheyi, Rohit, et autres
Publié: (2025)
par: Gheyi, Rohit, et autres
Publié: (2025)
Evaluating the Capability of LLMs in Identifying Compilation Errors in Configurable Systems
par: Albuquerque, Lucas, et autres
Publié: (2024)
par: Albuquerque, Lucas, et autres
Publié: (2024)
Code Generation with Small Language Models: A Codeforces-Based Study
par: Souza, Débora, et autres
Publié: (2025)
par: Souza, Débora, et autres
Publié: (2025)
Bugs in the Shadows: Static Detection of Faulty Python Refactorings
par: Oliveira, Jonhnanthan, et autres
Publié: (2025)
par: Oliveira, Jonhnanthan, et autres
Publié: (2025)
Foundation Models as Oracles for Refactoring Correctness Detection
par: Gheyi, Rohit, et autres
Publié: (2026)
par: Gheyi, Rohit, et autres
Publié: (2026)
Variability-Aware Detection and Repair of Compilation Errors Using Foundation Models in Configurable Systems
par: Gheyi, Rohit, et autres
Publié: (2026)
par: Gheyi, Rohit, et autres
Publié: (2026)
RefModel: Detecting Refactorings using Foundation Models
par: Simões, Pedro, et autres
Publié: (2025)
par: Simões, Pedro, et autres
Publié: (2025)
An Empirical Evaluation of Code Smell Detection in Angular Applications
par: Nunes, Maykon, et autres
Publié: (2026)
par: Nunes, Maykon, et autres
Publié: (2026)
Assessing Python Style Guides: An Eye-Tracking Study with Novice Developers
par: Roberto, Pablo, et autres
Publié: (2024)
par: Roberto, Pablo, et autres
Publié: (2024)
Adoption of Large Language Models in Scrum Management: Insights from Brazilian Practitioners
par: Perkusich, Mirko, et autres
Publié: (2026)
par: Perkusich, Mirko, et autres
Publié: (2026)
Evaluating LLMs Effectiveness in Detecting and Correcting Test Smells: An Empirical Study
par: Santana Jr, E. G., et autres
Publié: (2025)
par: Santana Jr, E. G., et autres
Publié: (2025)
Beyond Strict Rules: Assessing the Effectiveness of Large Language Models for Code Smell Detection
par: Souza, Saymon, et autres
Publié: (2026)
par: Souza, Saymon, et autres
Publié: (2026)
Quality Assessment of Python Tests Generated by Large Language Models
par: Alves, Victor, et autres
Publié: (2025)
par: Alves, Victor, et autres
Publié: (2025)
Test Smell: A Parasitic Energy Consumer in Software Testing
par: Misu, Md Rakib Hossain, et autres
Publié: (2023)
par: Misu, Md Rakib Hossain, et autres
Publié: (2023)
Beyond Code, We Are People: A Systematic Mapping of 25 Years of Literature on Soft Skills in Agile Development Teams
par: Lima, Israely, et autres
Publié: (2026)
par: Lima, Israely, et autres
Publié: (2026)
An Event-Driven Tool for Context-Aware Code Smell Detection Using SmellDSL
par: Viegas, Matheus dos Santos, et autres
Publié: (2026)
par: Viegas, Matheus dos Santos, et autres
Publié: (2026)
Refactoring for Novices in Java: An Eye Tracking Study on the Extract vs. Inline Methods
par: da Costa, José Aldo Silva, et autres
Publié: (2026)
par: da Costa, José Aldo Silva, et autres
Publié: (2026)
xNose: A Test Smell Detector for C#
par: Paul, Partha P., et autres
Publié: (2024)
par: Paul, Partha P., et autres
Publié: (2024)
A Comprehensive Evaluation of Parameter-Efficient Fine-Tuning on Code Smell Detection
par: Zhang, Beiqi, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Beiqi, et autres
Publié: (2024)
Automated Detection of Inter-Language Design Smells in Multi-Language Deep Learning Frameworks
par: Li, Zengyang, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zengyang, et autres
Publié: (2024)
On the Evaluation of Large Language Models in Unit Test Generation
par: Yang, Lin, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Lin, et autres
Publié: (2024)
Towards Automated Detection of Inline Code Comment Smells
par: Oztas, Ipek, et autres
Publié: (2025)
par: Oztas, Ipek, et autres
Publié: (2025)
Comparative Evaluation of Large Language Models for Test-Skeleton Generation
par: Boorlagadda, Subhang, et autres
Publié: (2025)
par: Boorlagadda, Subhang, et autres
Publié: (2025)
The Role of the Retrospective Meetings in Detecting, Refactoring and Monitoring Community Smells
par: Dantas, Carlos, et autres
Publié: (2025)
par: Dantas, Carlos, et autres
Publié: (2025)
Characterizing Requirements Smells
par: Gentili, Emanuele, et autres
Publié: (2024)
par: Gentili, Emanuele, et autres
Publié: (2024)
Smells Depend on the Context: An Interview Study of Issue Tracking Problems and Smells in Practice
par: Montgomery, Lloyd, et autres
Publié: (2026)
par: Montgomery, Lloyd, et autres
Publié: (2026)
How Propense Are Large Language Models at Producing Code Smells? A Benchmarking Study
par: Velasco, Alejandro, et autres
Publié: (2024)
par: Velasco, Alejandro, et autres
Publié: (2024)
Specification and Detection of LLM Code Smells
par: Mahmoudi, Brahim, et autres
Publié: (2025)
par: Mahmoudi, Brahim, et autres
Publié: (2025)
From Docs to Descriptions: Smell-Aware Evaluation of MCP Server Descriptions
par: Wang, Peiran, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Peiran, et autres
Publié: (2026)
Code Smells in Clojure: Initial Findings from a Grey Literature Review
par: Araújo, Walber, et autres
Publié: (2026)
par: Araújo, Walber, et autres
Publié: (2026)
TestBench: Evaluating Class-Level Test Case Generation Capability of Large Language Models
par: Zhang, Quanjun, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Quanjun, et autres
Publié: (2024)
STELLAR: A Search-Based Testing Framework for Large Language Model Applications
par: Sorokin, Lev, et autres
Publié: (2026)
par: Sorokin, Lev, et autres
Publié: (2026)
Detecting and Fixing API Misuses of Data Science Libraries Using Large Language Models
par: Galappaththi, Akalanka, et autres
Publié: (2025)
par: Galappaththi, Akalanka, et autres
Publié: (2025)
Prompt Learning for Multi-Label Code Smell Detection: A Promising Approach
par: Liu, Haiyang, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Haiyang, et autres
Publié: (2024)
PyExamine A Comprehensive, UnOpinionated Smell Detection Tool for Python
par: Shivashankar, Karthik, et autres
Publié: (2025)
par: Shivashankar, Karthik, et autres
Publié: (2025)
Drowzee: Metamorphic Testing for Fact-Conflicting Hallucination Detection in Large Language Models
par: Li, Ningke, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Ningke, et autres
Publié: (2024)
ML Code Smells: From Specification to Detection
par: Mahmoudi, Brahim, et autres
Publié: (2025)
par: Mahmoudi, Brahim, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Investigating the Performance of Small Language Models in Detecting Test Smells in Manual Test Cases
par: Lucas, Keila, et autres
Publié: (2025) -
Agentic LMs: Hunting Down Test Smells
par: Melo, Rian, et autres
Publié: (2025) -
A Catalog of Transformations to Remove Smells From Natural Language Tests
par: Aranda, Manoel, et autres
Publié: (2024) -
Evaluating the Effectiveness of Small Language Models in Detecting Refactoring Bugs
par: Gheyi, Rohit, et autres
Publié: (2025) -
Evaluating the Capability of LLMs in Identifying Compilation Errors in Configurable Systems
par: Albuquerque, Lucas, et autres
Publié: (2024)