Muhammad Waseem, Aakash Ahmad, Pekka Abrahamsson · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.24790 · open-access PDF
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus utilisés pour refactoriser les fichiers source, mais les évaluations de fichiers locaux ne révèlent pas de changements dans les contrats, les dépendances ou les hypothèses d'appel qui affectent l'adoption du répertoire. Pour résoudre ce fossé, nous effectuons 1 500 tentatives de génération sur 150 fichiers de production provenant de 15 répertoires Java open-source, cinq configurations LLM et deux conditions de génération conscientes de la dépendance: réfactorage unique et réfactorage multi-agent basé sur LangGraph. De ces tentatives, 1 455 donnent des candidats complets éligibles à l'analyse.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Large Language Models (LLMs) are increasingly used to refactor source files, but file-local evaluations do not reveal changes to contracts, dependencies, or caller assumptions affecting repository adoption. To address this gap, we conduct 1,500 generation attempts across 150 production files from 15 open-source Java repositories, five LLM configurations, and two dependency-aware generation conditions: single-prompt refactoring and LangGraph-based multi-agent refactoring. Of these attempts, 1,455 yield complete candidates eligible for analysis. We evaluate these candidates using local changes,
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