Applied Sciences· 2026Q2
STLC Manager: LLM Destekli Modelden Modele Dönüşüm ve Test Senaryosu Optimizasyonu Karşılaştırması
STLC Manager: Benchmarking LLM-Driven Model-to-Test Transformation and Test Case Optimization
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
STLC Manager, LLM destekli bir çerçeve olup, çeşitli artefaktları (gereksinimler, UML/XML, kod) yapılandırılmış test senaryolarına ve test vakalarına dönüştürür, Seri, Toplu ve Paralel stratejilerle anlamsal fazlalık azaltmayı destekler.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- STLC Manager, LLM'leri kullanarak heterojen yazılım artefaktlarını yapılandırılmış test senaryoları ve test vakalarına dönüştürür.
- Test üretiminde anlamsal fazlalığı azaltmak için Seri, Toplu ve Paralel stratejiler sunar.
- Kontrollü çalışma sonuçları, 0.0063 ila 0.5000 (Toplu) ve 0.1250 ila 0.6375 (Paralel) arasında ortalama Test Fazlalık Oranları göstermiştir.
- Öğe düzeyinde modal uyum Toplu için yüksekti (%98.44-%100), ancak Paralel için değişkenlik gösterdi (%75.31-%97.19).
- Artefakt kapsamındaki Senaryo Kapsamı Koruma oranı 0.900 ila 1.000 arasında değişmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Large Language Models (LLMs) can generate software tests from heterogeneous artifacts, but semantic redundancy and stochastic output variability complicate reliable pre-execution refinement. This paper presents STLC Manager, an LLM-supported framework that transforms requirements, UML/XML models, and source code into structured test scenarios and test cases and supports Serial, Bulk, and Parallel strategies for semantic redundancy reduction. Validation combines archived cross-model evidence with a controlled local study of 60 runs over two fixed 64-case suites, three installed models, partitioned local Bulk and Controlled Local Parallel, and five repetitions per configuration. The evaluation also reconstructs a three-rater human consensus and includes a deterministic TF–IDF reference. In the controlled study, mean Test Redundancy Ratio ranged from 0.0063 to 0.5000 for partitioned Bulk and from 0.1250 to 0.6375 for Parallel. Item-level modal agreement ranged from 98.44% to 100% for Bulk and from 75.31% to 97.19% for Parallel, while mean artifact-scoped Scenario Coverage Preservation ranged from 0.900 to 1.000. The results show greater configuration sensitivity for Parallel under the evaluated protocol. However, the workloads differ and do not support a causal ranking of the strategies. The implementation is publicly available. The conclusions are limited to pre-execution semantic refinement and do not establish executability, coverage, mutation adequacy, or fault detection.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Applied Sciences, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yazılım
SoftwareComputer Science