# Inspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration

Canonical HTML: https://aogavrilov.com/ur/publications/inspectable-control/

Document language: ur

Inspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration

درجہ وار منفصل مخفی نمائندگیوں کے ذریعے کوڈ کی قابلِ کنٹرول جزوی بازتولید۔

[Alexey Gavrilov](https://orcid.org/0009-0006-3147-5430) 1 [Alan-Barsag Gazzaev](https://orcid.org/0009-0000-0334-312X) 1 [Mikhail Mozikov](https://orcid.org/0000-0003-0594-867X) 2 [Ilya Makarov](https://orcid.org/0000-0002-3308-8825) 2 [Sergey Muravyov](https://orcid.org/0000-0002-4251-1744) 1

1. [ITMO University, Saint Petersburg, Russian Federation](https://en.itmo.ru/)
2. [AXXX, Moscow, Russian Federation](https://axxx.tech/)

[مکمل مقالہ HTML میں پڑھیں](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/full-text/) فارمولوں، جدولوں، اشکال اور حوالوں سمیت قابلِ تلاش متن۔

حتمی فہرستِ مصنفین اور DOI کے ساتھ مصنف کا camera-ready manuscript۔ CC BY 4.0 author manuscript; the ACM DOI page remains the version of record. [اشاعت اور بازاستعمال کی شرائط](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) .

## مقالے کا 30 سیکنڈ میں خلاصہ

**تحقیقی سوال** ایک تولیدی ماڈل پروگرام کی موٹی ساخت کے منتخب عناصر محفوظ رکھتے ہوئے اس کے منتخب حصوں میں ترمیم کیسے کر سکتا ہے؟

### مسئلہ

مصنوعی ذہانت کی مدد سے کوڈ میں ترمیم کرتے وقت عموماً ایک محدود تبدیلی مطلوب ہوتی ہے، جبکہ پروگرام کی منتخب ساخت برقرار رہنی چاہیے۔ پورا پروگرام دوبارہ تولید کرنے سے غیر متعلقہ حصے متاثر ہو سکتے ہیں، اور ٹوکن سطح کی قیود موٹے درجے پر کنٹرول کی کوئی واضح سطح فراہم نہیں کرتیں۔

### طریقۂ کار

مطالعے میں 64 ٹوکن پر مشتمل Python فنکشنز کو درجہ وار VQ-VAE سے رمز بند کیا گیا، منتخب موٹے درجے کے منفصل کوڈ مقفل کیے گئے، اور باقی مخفی مقامات پر کوڈ کی مقامی بازتولید کے لیے ماسک شدہ منفصل تولید استعمال کی گئی۔

### مرکزی نتیجہ

چار بالائی سطح کے کوڈ مقفل کرنے سے نحوی تجزیے کی شرح 0.453 سے بڑھ کر 0.591 ہو جاتی ہے؛ اس دوران غیر مقفل مقامات میں تبدیلی کی شرح 0.936 رہتی ہے اور مشروط نمونوں کی انفرادیت 0.998 برقرار رہتی ہے۔

### یہ کیوں اہم ہے

نتائج قابلِ کنٹرول کوڈ تدوین اور پروگرام کی جزوی بازتولید میں استحکام اور آزادی کے قابلِ پیمائش باہمی توازن کو ظاہر کرتے ہیں۔ یہ قابلِ معائنہ مخفی کنٹرول تہہ کے حق میں ابتدائی شواہد ہیں، معنوی مساوات یا فعلی درستی کا ثبوت نہیں۔

## خلاصہ

سافٹ ویئر انجینئرنگ کے سلسلہ ہائے کار—مثلاً مقید مرمت، مرحلہ وار تنقیح، اور ساخت محفوظ رکھنے والی ترمیم—میں یہ طے کرنے پر کنٹرول درکار ہوتا ہے کہ کیا بدلے اور کیا برقرار رہے۔ ان کاموں کے لیے ٹوکن سطح کی تولید کمزور سطحِ کنٹرول ہے، کیونکہ وہ اُن موٹے ساختی مستقلات کے بجائے مقامی ظاہری متن کو مقید کرتی ہے جنہیں سافٹ ویئر انجینئرنگ میں عموماً محفوظ رکھنا مقصود ہوتا ہے۔ ہم درجہ وار منفصل مخفی نمائندگیوں کو سافٹ ویئر مصنوعات کی قابلِ معائنہ درمیانی نمائندگی کے طور پر زیرِ مطالعہ لاتے ہیں: درجہ وار VQ-VAE، 64 ٹوکن کے Python فنکشن کو موٹے اور باریک منفصل کوڈز میں سکیڑتا ہے، اور ماسک شدہ منفصل تولید جزوی قیود کے تحت صرف منتخب مقامات کو دوبارہ تولید کرتی ہے۔ پہلے سے عمل شدہ 2,000 Python فنکشنز میں چار بالائی سطح کے کوڈ مقفل کرنے سے نحوی تجزیے کی شرح 0.453 سے 0.591 ہو گئی، جبکہ غیر مقفل مقامات میں خاطر خواہ تبدیلی (تدوینی آزادی، 0.936) اور تقریباً زیادہ سے زیادہ نمونہ جاتی انفرادیت (تنوع، 0.998) برقرار رہی۔ موٹے درجے کا سیاق ثابت رکھنے پر زیریں سطح کی تنقیح کمزور، مگر یک رُخی رہتی ہے؛ یہ درجہ بندی کی موٹے سے باریک تعبیر کی تائید کرتی ہے۔ مجموعی طور پر، یہ نتائج ٹوکن سطح سے بالاتر ایک عملی کنٹرول تہہ کے حق میں ابتدائی شواہد فراہم کرتے ہیں، جو ساخت محفوظ رکھتے ہوئے سافٹ ویئر مصنوعات کی محدود بازتولید میں معاون ہے۔

مقامِ اشاعت Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering

نوعیتِ حصہ فضائے نہاں کے کنٹرول کا طریقہ

5 جولائی 2026 صص۔ 1406–1407 ہمراہ پوسٹر

DOI [https://doi.org/10.1145/3803437.3807386](https://doi.org/10.1145/3803437.3807386)

## مندرجات اس صفحے پر

## کلیدی نتائج

| ترتیب | تجزیۂ نحوی کی شرح | ڈھانچا | دستخط | غیر مقفل تبدیلی |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ان پٹ (مختصر کیا گیا) | 0.994 | 0.994 | 0.994 | — |
| کوڈیک بازتعمیر | 0.857 | 0.848 | 0.493 | 0 |
| غیر مشروط توليد | 0.453 | 0.08 | 0 | 0.995 |
| مشروط، سابقہ k=4 | 0.591 | 0.295 | 0.061 | 0.936 |
| مشروط، دستخطی پھیلاؤ | 0.6 | 0.302 | 0.063 | رپورٹ نہیں کیا گیا |

**کلیدی نتیجہ۔** موٹے درجے کے مخفی کوڈ مقفل کرنے سے قابلِ تدوین حصے میں تبدیلی کی گنجائش ختم کیے بغیر نحوی استحکام بہتر ہوتا ہے؛ نتیجہ ساختی کنٹرول دکھاتا ہے، فعلی مساوات کی ضمانت نہیں دیتا۔

نتائج ڈاؤن لوڈ کریں: [CSV](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/results.csv) [JSON](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/results.json) [مارک ڈاؤن](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/results.md) بیرونی آئینہ: [Hugging Face ڈیٹا سیٹ کارڈ](https://huggingface.co/datasets/aogavrilov/inspectable-control-results)

## PDF اور حوالہ

**اس مقالے کا حوالہ یوں دیں** BibTeX تجویز کردہ وضع ہے۔ ذیل کی ہر صورت اسی اشاعتی record سے تیار کی گئی ہے۔

```
@inproceedings{Gavrilov2026InspectableControl,
  title      = {Inspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration},
  author     = {Gavrilov, Alexey and Gazzaev, Alan-Barsag and Mozikov, Mikhail and Makarov, Ilya and Muravyov, Sergey},
  booktitle  = {Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering},
  publisher  = {ACM},
  year       = {2026},
  pages      = {1406--1407},
  doi        = {10.1145/3803437.3807386},
  url        = {https://doi.org/10.1145/3803437.3807386},
  isbn       = {979-8-4007-2636-1},
}
```

حوالہ جاتی فائلیں: [APA متن](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/citation-apa.txt) [IEEE متن](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/citation-ieee.txt) [RIS](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/citation.ris) [CSL-JSON](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/citation.json) [Schema.org JSON-LD](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/metadata.jsonld) [OAI-DC XML](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/oai-dc.xml) [OpenAIRE v4 XML](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/openaire.xml) [MODS XML](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/mods.xml) [JATS 1.4 میٹا ڈیٹا XML](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/metadata.jats.xml) [مکمل متن JATS 1.4 XML](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/full-text/article.jats.xml) [RDF Turtle](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/metadata.ttl) [روابط کا مجموعہ (JSON)](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/linkset.json) [روابط کا مجموعہ (HTTP)](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/linkset) [RO-Crate](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/ro-crate-metadata.json)

DOI: [https://doi.org/10.1145/3803437.3807386](https://doi.org/10.1145/3803437.3807386)

مکمل رہنما

## مکمل تحقیقی رہنما

## طریقۂ کار

## 

طریقہ مختصر Python فنکشن کو دو سطحی منفصل codes میں سکیڑتا، منتخب موٹے مقامات منجمد کرتا، اور code میں decoding سے پہلے باقی مقامات دوبارہ بناتا ہے۔

1. رمز بند کریں ایک 64 ٹوکن کے Python تفاعل کو درجہ بند VQ-VAE کے ذریعے 16 بالائی سطحی اور 32 زیریں سطحی کوڈز میں مضغوط کریں۔
2. مقفل کریں ایسے موٹے درجے کے کوڈ مقامات منتخب کریں جو محفوظ رکھی جانے والی ساخت کی نمائندگی کریں، مثلاً تفاعل کے دستخط کے پھیلاؤ کو محیط سابقہ۔
3. دوبارہ تولّد کریں ماسک شدہ منفصل تولّد صرف غیر مقفل مقامات پر چلائیں اور مکمل شدہ درجہ بندی کو واپس ماخذ کوڈ میں decode کریں۔
4. معائنہ کریں باز تولید قبول کرنے سے پہلے تجزیۂ نحوی کی شرح، ساختی قائم مقام پیمانوں، غیر مقفل مقامات میں تبدیلی اور نمونوں کی انفرادیت کی پیمائش کریں۔

![پروگرام کے منتخب موٹے درجے کے کوڈ ثابت رہتے ہیں، جبکہ ماسک شدہ باریک منفصل کوڈ دوبارہ تولید ہو کر ایک ترمیم شدہ Python فنکشن میں رمزکشائی ہوتے ہیں۔](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/hierarchical-discrete-latent-code-editing.svg)

**درجہ وار منفصل مخفی کوڈ کی تدوین، قابلِ تدوین حصے میں باریک کوڈ دوبارہ تولید کرتے ہوئے پروگرام کی منتخب موٹے درجے کی ساخت محفوظ رکھتی ہے۔* ماخذ: [شائع شدہ طریقے اور نتائج کی بنیاد پر مصنف کا تیار کردہ توضیحی خاکہ۔](https://doi.org/10.1145/3803437.3807386) . دوبارہ استعمال کی شرائط: [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) . تجویز کردہ انتساب: Gavrilov et al. (2026), Inspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration. [SVG ڈاؤن لوڈ کریں](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/hierarchical-discrete-latent-code-editing.svg) .*

### کلیدی تصور

کنٹرول ٹوکنز سے بالاتر ایک اکتسابی نمائندگی پر لاگو ہوتا ہے: موٹے درجے کے نہاں مقامات واضح جگہیں متعین کرتے ہیں جہاں ساخت کو منجمد رکھا جا سکتا ہے، جبکہ قریبی نفاذی تفصیلات قابلِ تدوین رہتی ہیں۔

### قریبی طریقوں سے فرق

پرامپٹ یا ٹوکن کی سطح کی قیود ظاہری متن پر عمل کرتی ہیں۔ مجوزہ واسطہ موٹے اور باریک منفصل نقاطِ تحکم ظاہر کرتا ہے اور ان سے پیدا ہونے والے استحکام–آزادی کے باہمی سمجھوتے کی پیمائش کرتا ہے۔

### نیا کیا ہے

یہ کام محدود software artifacts کی باز تولید کے لیے قابلِ معائنہ، درجہ وار نہاں ضبط کی تہ متعارف کراتا اور جانچتا ہے۔

## وہ سوالات جن کے جواب میں یہ مقالہ معاون ہے

## 

مقالے پر مبنی مختصر جواب کے لیے سوال کھولیں۔ شواہد کی تفصیلی حدود، حدود و قیود میں درج ہیں۔

1. AI ہر چیز ازسرِنو لکھے بغیر کوڈ میں ترمیم کیسے کر سکتی ہے؟ مقالہ ٹوکن سطح سے اوپر جزوی code regeneration پڑھتا ہے۔ درجہ بند VQ-VAE مختصر Python فنکشن کو موٹے و باریک منفصل codes میں نقش کرتا ہے؛ منتخب موٹے مقامات مقفل اور ماسک شدہ منفصل تولید decoding سے پہلے باقی latent positions بدلتی ہے۔ یوں پوری بازتولید کے بجائے واضح حدِ تحفظ ملتی ہے۔
2. code generation کے دوران کون سے طریقے program کی ساخت محفوظ رکھتے ہیں؟ یہ کام درجہ وار منفصل نہاں ضبط کو آزماتا ہے۔ موٹے نہاں مقامات کو ثابت رکھا جا سکتا ہے جبکہ غیر مقفل مقامات دوبارہ تولید ہوتے ہیں، جس کے بعد parse rate اور ساختی قائم مقام اشاریے ناپے جاتے ہیں۔ شہادت مختصر Python افعال پر احتمالی ساختی استحکام سے متعلق ہے؛ یہ عین AST تحفظ، معنوی مساوات یا عملی صحت ثابت نہیں کرتی۔
3. کیا درجہ بند متفرد متغیراتِ نہاں کوڈ پر مقامی کنٹرول فراہم کر سکتے ہیں؟ بیان کردہ 2,000 فنکشنوں کے تجربے میں، چار بالائی سطحی کوڈ مقفل کرنے سے نحوی تجزیے کی شرح 0.453 سے بڑھ کر 0.591 ہو گئی۔ اسی دوران، غیر مقفل مقامات میں سے 0.936 تبدیل ہوئے اور مشروط نمونوں کی انفرادیت 0.998 رہی۔ یہ نتائج ابتدائی شواہد فراہم کرتے ہیں کہ فضائے نہاں کی موٹی سطح کی قیود، مقامی ترمیم کی آزادی یا نمونوں کے تنوع کو ختم کیے بغیر، ساخت کے کچھ حصے محفوظ رکھ سکتی ہیں۔
4. کوڈ کی تولید میں ساختی استحکام اور تنوع کے مابین توازن کیسے قائم کیا جا سکتا ہے؟ مقالہ صرف validity کے بجائے استحکام اور آزادی ساتھ جانچتا ہے۔ coarse-code locking نحوی validity بڑھاتی ہے، غیر مقفل تبدیلی بلند اور conditional samples تقریباً سب یکتا رہتے ہیں۔ نتیجہ آزمودہ ترتیب میں قابلِ پیمائش استحکام–آزادی موازنہ ہے، آفاقی optimum نہیں۔
5. یہ کام LLM کی معاونت سے ہونے والی کوڈ ترمیم سے کس طرح متعلق ہے؟ آزمودہ model نقاب دار منفصل توليد والا درجہ وار VQ-VAE ہے، کوئی large language model نہیں۔ تاہم ضبط کا مسئلہ LLM-assisted editing سے متعلق ہے، کیونکہ مطلوبہ حصے سے باہر غیر ضروری تبدیلیاں عملی تشویش ہیں۔ مقالہ فضائے نہاں کا ایک تکمیلی طریقۂ کار اور جانچ کا سانچہ پیش کرتا ہے، LLM editing کا معیارِ آزمائش نہیں۔

## قریبی طریقوں سے تقابل

## 

| صلاحیت | Token سطح کا ضبط | درجہ وار خفی کنٹرول |
| --- | --- | --- |
| موٹی ساخت کو منجمد کریں | محدود | مقامی درشت کوڈ کا مقفل کرنا |
| جزوی بازتولید | ناپائیدار سطحی قیود | منتخب کوڈز کی نقاب زدہ بازنمونہ کاری |
| قابلِ معائنہ کنٹرول کے نقاط | کوئی صریح درمیانی پرت نہیں | موٹے اور باریک درجے کے متفرد مقامات |
| اس مقالے میں موجود شواہد | مکمل خطِ اساس کے طور پر جانچا نہیں گیا | نحوی استحکام اور آزادیِ تدوین کی تشخیص |

جدول واسطوں اور مطالعے کی پیمائش شدہ شہادت بیان کرتا ہے؛ یہ عملی صحت یا آفاقی برتری کا دعویٰ نہیں کرتا۔

## تعلق اور دائرۂ کار

## 

یہ مقالہ اس کام کے لیے موزوں ہے جسے واضح کنٹرول چاہیے کہ AI-assisted code transformation کیا بدلے اور پروگرام کے کون سے حصے مستحکم رہیں۔

1. قابلِ کنٹرول اور ساخت محفوظ رکھنے والی کوڈ تولید
2. مقامی پروگرام مرمت اور محدود ری فیکٹرنگ
3. ماخذ کوڈ کے لیے درجہ وار منفصل نمائندگیاں
4. ماخذ کوڈ کے لیے نقاب زدہ منفصل تولید
5. سافٹ ویئر مصنوعات کے لیے فضائے نہاں کا کنٹرول

## حدود

## 

- مطالعہ اُن مختصر Python فنکشنز تک محدود ہے جنہیں 64 ٹوکن پر مختصر کیا گیا۔
- جائزے میں فعلی مساوات کی آزمائشوں کے بجائے argmax رمزکشائی اور نحوی یا ساختی قائم مقام پیمانے استعمال کیے گئے ہیں۔
- دستخط کا بعینہٖ تحفظ بدستور کمزور ہے۔
- زیریں سطح کا کنٹرول بالائی سطح کے کنٹرول سے کمزور ہے۔
- مخفی مقامات کو ابھی AST کے حصوں، دستخطوں یا ساختِ بہاؤِ کنٹرول جیسے معنوی خطوں سے ہم آہنگ نہیں کیا گیا۔
- نتائج عملی repair، refactoring یا repository-level changes کی صحت قائم نہیں کرتے۔

## مقالے میں حوالہ دیے گئے مراجع

## 

یہ اندراجات مقالے کی PDF میں عدد وار References حصے سے متناظر ہیں۔

1. Ali Razavi, Aaron van den Oord, Oriol Vinyals. 2019 . [Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2](https://arxiv.org/abs/1906.00446) . Advances in Neural Information Processing Systems .
2. Jacob Austin, Daniel D. Johnson, Jonathan Ho, Daniel Tarlow, Rianne van den Berg. 2021 . [Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces](https://arxiv.org/abs/2107.03006) . Advances in Neural Information Processing Systems .
3. Subham Sekhar Sahoo, Marianne Arriola, Yair Schiff, Aaron Gokaslan, Edgar Marroquin, Justin T Chiu, Alexander Rush, Volodymyr Kuleshov. 2024 . [Simple and Effective Masked Diffusion Language Models](https://arxiv.org/abs/2406.07524) . Advances in Neural Information Processing Systems .
4. Shraddha Barke, Michael B. James, Nadia Polikarpova. 2023 . [Grounded Copilot: How Programmers Interact with Code-Generating Models](https://doi.org/10.1145/3586030) . Proceedings of the ACM on Programming Languages .
5. Fengji Zhang, Bei Chen, Yue Zhang, Jacky Keung, Jin Liu, Daoguang Zan, Yi Mao, Jian-Guang Lou, Weizhu Chen. 2023 . [RepoCoder: Repository-Level Code Completion Through Iterative Retrieval and Generation](https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.151) . Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing .

## وسائل اور قابلِ تکرار تحقیق

## 

### کوائف کا بیان

## نسخے

## 

1. **شائع شدہ نسخہ** [ACM FSE Companion, 2026](https://doi.org/10.1145/3803437.3807386)
2. **مصنف کا manuscript** [حتمی مصنف فہرست اور DOI والا متن تک قابلِ رسائی کیمرا ریڈی مخطوطہ](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/paper.pdf)
3. **مکمل متن کا بیرونی آئینہ** [Hugging Face پر CC BY 4.0 کے تحت مصنف کا مسودہ](https://huggingface.co/datasets/aogavrilov/inspectable-control-results/resolve/main/paper.pdf)
4. **مخزنی ریکارڈ کھولیں** [OpenAIRE میں اشاریہ بند Zenodo record](https://zenodo.org/records/21605395)
5. **مخزن میں مکمل متن کھولیں** [Zenodo CC BY 4.0 مصنفی مسودہ؛ مقامی مسودے کے متن کے مساوی](https://zenodo.org/records/21605395/files/fse2026-posters-final11%20%284%29.pdf?download=1)
6. **مصنف کے وسائل** [پوسٹر اور سلائیڈ مجموعہ](https://aogavrilov.com/publications/inspectable-control/media/)
7. **کتابیاتی record** [DBLP](https://dblp.org/rec/conf/sigsoft/GavrilovGMMM26)
8. **علمی ریکارڈ کھولیں** [OpenAlex](https://openalex.org/W7169573479)
9. **حوالہ جاتی گراف کا ریکارڈ** [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/paper/93c3de037596ce177d9d882d214ccad5c5405b00)
10. **مصنف کا فراہم کردہ مکمل متن** [ResearchGate](https://www.researchgate.net/publication/410435483_Inspectable_Control_for_Structure-Preserving_Software_Regeneration)
11. **سادہ زبان میں خلاصہ** [تحسین](https://www.growkudos.com/publications/10.1145%252F3803437.3807386/reader)

شائع شدہ DOI بنیادی کتابیاتی شناختی ہے۔ یہ صفحہ تمام versions میں واحد canonical project URL ہے۔

## متعلقہ اشاعت

- [Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization](https://aogavrilov.com/ur/publications/where-quality-breaks/)

یہ پڑھیں: [قابلِ کنٹرول کوڈ تدوین](https://aogavrilov.com/ur/projects/discrete-latent-generation/) تحقیقی رہنما۔ [مصنف کا تعارف](https://aogavrilov.com/about/) .

### مرکوز تحقیقی نوٹس

شواہد کی حدود اور اس مقالے کی جانب واپسی کے روابط کے ساتھ، مقصد سے مخصوص جوابات۔

- [تولیدی ماڈلز سے کوڈ کی مقامی ترمیم](https://aogavrilov.com/ur/research-notes/localized-code-modification-generative-models/)
- [سافٹ ویئر انجینئرنگ کے لیے مقید کوڈ تولید](https://aogavrilov.com/ur/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/)
- [مصنوعی ذہانت کی مدد سے بازساخت کاری: طریقے اور شواہد](https://aogavrilov.com/ur/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/)
- [قابلِ پیش گوئی کوڈ تولید کے لیے معاہدۂ تحفظ ضروری ہے](https://aogavrilov.com/ur/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/)