Xinyu Shi, Zhou Yang, An Ran Chen · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.25826 · open-access PDF
Fehlerlokalisierung (FL) zielt darauf ab, Code-Standorte zu identifizieren, die für Softwarefehler verantwortlich sind, und wird in der Regel durch die Genauigkeit bewertet, mit der sie bekannte Fehlerorte rangiert. Large Language Model (LLM) Agents verändern die Reparatur von Programmen und werden zunehmend verwendet, um Repositorys zu durchsuchen und zu begründen. Obwohl die jüngsten LLM-basierten FL-Methoden die Lokalisierungsgenauigkeit verbessert haben, bleibt ihre Auswirkung auf die agentische Reparatur unklar. Um diese Lücke zu beheben, führen wir eine systematische empirische Studie von FL in der agentischen Reparatur durch. Wir bewerten sechs jüngste FL-Methoden auf SWE-bench Verified und Defects4J mit drei LLMs unter
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Fault localization (FL) aims to identify code locations responsible for software failures and is commonly evaluated by how accurately it ranks known fault locations. Large language model (LLM) agents are changing program repair and are increasingly used to search and reason over repositories. Although recent LLM-based FL methods have improved localization accuracy, their impact on agentic repair remains unclear. To address this gap, we conduct a systematic empirical study of FL in agentic repair. We evaluate six recent FL methods on SWE-bench Verified and Defects4J with three LLMs under a comm
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