Inspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration

中文辅助标题：面向结构保持软件再生成的可检查控制方法

摘要：受约束修复、分阶段细化和结构保持修改等软件工程流程，需要明确控制哪些内容发生变化、哪些内容保持不变。逐 token 生成只能约束局部表面文本，难以表达软件工程中希望保留的粗粒度结构不变量。本文研究将分层离散潜变量作为一种可检查的软件工件中间表示：分层 VQ-VAE 将一个 64-token 的 Python 函数压缩为粗粒度与细粒度离散代码，掩码离散生成则在部分约束下仅重生成选定位置。在 2,000 个预处理 Python 函数上，锁定 4 个顶层代码将解析通过率从 0.453 提升到 0.591，同时未锁定位置仍保持较高改动自由度（0.936），样本唯一性接近最大值（0.998）。在固定粗粒度上下文时，低层细化较弱但呈单调变化，支持对该层次结构作由粗到细的解释。总体上，这些结果为一种位于 token 层之上的、可支持有界且保持结构的软件工件再生成控制层提供了初步证据。

关键结果：锁定粗粒度潜在代码可以提高句法稳定性，同时不会使可编辑区域的改动消失。该结果表明存在结构控制能力，但不等同于功能等价保证。

证据边界：研究仅覆盖截断到 64 个 token 的短 Python 函数。 评估使用 argmax 解码以及句法或结构代理指标，而不是功能等价测试。 精确的函数签名保持能力仍然较弱。 低层控制弱于顶层控制。 潜在位置尚未与 AST 区域、函数签名或控制流结构等语义区域对齐。 现有结果不能证明该方法适用于实际程序修复、重构或仓库级修改的正确性。

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DOI：https://doi.org/10.1145/3803437.3807386