Muhammad Waseem, Aakash Ahmad, Pekka Abrahamsson · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.24790 · open-access PDF
Large Language Models (LLMs) はますますリファクターソースファイルに使用されていますが、ファイルローカル評価では、リポジトリの採用に影響を与える契約、依存、または呼び出しの仮定の変更を明らかにしません。このギャップを解決するために、我々は 15 つのオープンソース Java リポジトリ、5 つの LLM 構成、および 2 つの依存意識の生成条件:単一プロンプトリファクタリングおよび LangGraph ベースのマルチエージェントリファクタリングを含む 1500 件の生成試みを実施しました。
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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