Buchumschlag

HerAgent: Rethinking the Automated Environment Deployment via Hierarchical Test Pyramid

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Xiang, Lu, Siyu, Sarro, Federica, Goues, Claire Le, Ye, He
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Software Engineering
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Environment-in-the-Loop: Rethinking Code Migration with LLM-based Agents
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Prometheus: Towards Long-Horizon Codebase Navigation for Repository-Level Problem Solving
von: Pan, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TestForge: Feedback-Driven, Agentic Test Suite Generation
von: Jain, Kush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PreciseBugCollector: Extensible, Executable and Precise Bug-fix Collection
von: Ye, He, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Understanding Code Agent Behaviour: An Empirical Study of Success and Failure Trajectories
von: Majgaonkar, Oorja, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Repair of Ambiguous Problem Descriptions for LLM-Based Code Generation
von: Jia, Haoxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative AI for Testing of Autonomous Driving Systems: A Survey
von: Song, Qunying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Echo: Graph-Enhanced Retrieval and Execution Feedback for Issue Reproduction Test Generation
von: Fei, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Revisiting Unnaturalness for Automated Program Repair in the Era of Large Language Models
von: Yang, Aidan Z. H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Research to Practice: An Interactive Rapid Review of Autonomous Driving System Testing in Industry
von: Song, Qunying, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Comparing AI Coding Agents: A Task-Stratified Analysis of Pull Request Acceptance
von: Pinna, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automatic, Expressive, and Scalable Fuzzing with Stitching
von: Green, Harrison, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adversarial Reasoning for Repair Based on Inferred Program Intent
von: Ye, He, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DiffSpec: Differential Testing with LLMs using Natural Language Specifications and Code Artifacts
von: Rao, Nikitha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BayesInsights: Modelling Software Delivery and Developer Experience with Bayesian Networks at Bloomberg
von: Kirbas, Serkan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Understanding Fairness in Software Engineering: Insights from Stack Exchange
von: Sesari, Emeralda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Psychological Safety Framework in Pull-based Open Source Projects
von: Sesari, Emeralda, et al.
Veröffentlicht: (2025)

It is Giving Major Satisfaction: Why Fairness Matters for Software Practitioners
von: Sesari, Emeralda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Idioms: Neural Decompilation With Joint Code and Type Definition Prediction
von: Dramko, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fairness Testing: A Comprehensive Survey and Analysis of Trends
von: Chen, Zhenpeng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Improving Examples in Web API Specifications using Iterated-Calls In-Context Learning
von: Jain, Kush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Test-based Patch Clustering for Automatically-Generated Patches Assessment
von: Martinez, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2022)

When Fine-Tuning LLMs Meets Data Privacy: An Empirical Study of Federated Learning in LLM-Based Program Repair
von: Luo, Wenqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What is a "bug"? On subjectivity, epistemic power, and implications for software research
von: Widder, David Gray, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hot Fixing Software: A Comprehensive Review of Terminology, Techniques, and Applications
von: Hanna, Carol, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unveiling Overlooked Performance Variance in Serverless Computing
von: Wen, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

HotBugs.jar: A Benchmark of Hot Fixes for Time-Critical Bugs
von: Hanna, Carol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast, Fine-Grained Equivalence Checking for Neural Decompilers
von: Dramko, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Guided Genetic Improvement: Envisioning Semantic Aware Automated Software Evolution
von: Even-Mendoza, Karine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Security Vulnerability Detection with Multitask Self-Instructed Fine-Tuning of Large Language Models
von: Yang, Aidan Z. H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

SCOPE: Performance Testing for Serverless Computing
von: Wen, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FairRF: Multi-Objective Search for Single and Intersectional Software Fairness
von: d'Alosio, Giordano, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MORepair: Teaching LLMs to Repair Code via Multi-Objective Fine-tuning
von: Yang, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Influence of Data Resampling for Deep Learning-Based Log Anomaly Detection: Insights and Recommendations
von: Ma, Xiaoxue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comprehensive Study of Bugs in Modern Distributed Deep Learning Systems
von: Ma, Xiaoxue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Future of Software Engineering Research: The SIGSOFT Perspective
von: Di Penta, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On The Effectiveness of One-Class Support Vector Machine in Different Defect Prediction Scenarios
von: Moussa, Rebecca, et al.
Veröffentlicht: (2022)

MELT: Mining Effective Lightweight Transformations from Pull Requests
von: Ramos, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unveiling Practical Shortcomings of Patch Overfitting Detection Techniques
von: Williams, David, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Empirical and Sustainability Aspects of Software Engineering Research in the Era of Large Language Models: A Reflection
von: Williams, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)