AI-Guided Exploration of Large-Scale Codebases

📄 arXiv: 2508.05799v1 📥 PDF

作者: Yoseph Berhanu Alebachew

分类: cs.SE, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-08-07

💡 一句话要点

提出一种AI引导的代码探索方法，结合逆向工程与LLM以提升代码理解效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码理解 大型语言模型 逆向工程 可视化探索 软件工程

📋 核心要点

  1. 现有代码理解工具缺乏交互性与适应性，难以有效整合上下文信息，阻碍了开发者对大型代码库的理解。
  2. 该方法融合确定性逆向工程与LLM，通过意图感知的可视化探索，辅助开发者理解代码。
  3. 通过Java原型实现验证了该方法的可行性，未来将进行实证评估并扩展到多语言系统。

📝 摘要（中文）

理解大型复杂软件系统对开发者而言是一项重大挑战，他们的大部分时间都花费在程序理解上。传统的静态可视化和逆向工程技术提供了结构性见解，但通常缺乏交互性、适应性和与上下文信息的集成。大型语言模型（LLM）的最新进展为增强代码探索工作流程提供了新的机会，但它们缺乏基础和与结构化视图的集成限制了它们的有效性。本研究提出了一种混合方法，将确定性逆向工程与LLM引导的、意图感知的可视化探索相结合。所提出的系统将基于UML的可视化、动态用户界面、历史上下文和协作功能集成到一个自适应的代码理解工具中。通过解释用户查询和交互模式，LLM帮助开发者更有效地导航和理解复杂的代码库。Java的原型实现证明了这种方法的可行性。未来的工作包括实证评估、扩展到多语言系统以及探索GUI驱动的LLM交互模型。这项研究为与开发者认知和协作工作流程相一致的智能交互环境奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：开发者在理解大型复杂代码库时面临巨大挑战，传统工具如静态可视化和逆向工程虽然能提供结构信息，但缺乏交互性、适应性以及与上下文信息的整合。这导致开发者需要花费大量时间进行程序理解，效率低下。LLM虽然在代码理解方面展现出潜力，但缺乏与结构化视图的结合，难以有效引导代码探索。

核心思路：该论文的核心思路是将确定性的逆向工程与LLM引导的意图感知可视化探索相结合。通过逆向工程提取代码的结构化信息，并利用LLM理解用户意图，从而引导用户在代码库中进行高效的探索和理解。这种混合方法旨在弥补传统工具和纯LLM方法的不足，提供更智能、更交互的代码理解体验。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 基于UML的可视化模块，用于展示代码的结构化信息；2) 动态用户界面，提供交互式代码探索功能；3) 历史上下文模块，记录用户的探索历史，提供上下文信息；4) 协作功能模块，支持多人协作代码理解；5) LLM引导模块，根据用户查询和交互模式，利用LLM理解用户意图，并引导用户进行代码探索。

关键创新：该论文的关键创新在于将确定性逆向工程与LLM引导的代码探索相结合。与传统方法相比，该方法能够更好地理解用户意图，并提供更智能、更交互的代码理解体验。与纯LLM方法相比，该方法能够利用逆向工程提供的结构化信息，避免LLM的幻觉问题，提高代码理解的准确性。

关键设计：论文中提到使用Java进行原型实现，但没有详细描述关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。LLM的具体选择和训练方式也未知。GUI驱动的LLM交互模型是未来探索的方向，具体实现方式未知。

📊 实验亮点

论文通过Java原型实现验证了该方法的可行性，但没有提供具体的性能数据和对比基线。未来的工作将包括实证评估，以量化该方法的性能提升。目前，实验亮点主要在于概念验证，展示了LLM引导的代码探索的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于软件开发、维护和教育等领域。它可以帮助开发者更快地理解大型代码库，提高开发效率和代码质量。同时，也可以用于代码审查、漏洞检测和软件逆向工程等任务。未来，该技术有望应用于更广泛的软件工程领域，例如自动化代码生成、代码修复和代码优化。

📄 摘要（原文）

Understanding large-scale, complex software systems is a major challenge for developers, who spend a significant portion of their time on program comprehension. Traditional tools such as static visualizations and reverse engineering techniques provide structural insights but often lack interactivity, adaptability, and integration with contextual information. Recent advancements in large language models (LLMs) offer new opportunities to enhance code exploration workflows, yet their lack of grounding and integration with structured views limits their effectiveness. This work introduces a hybrid approach that integrates deterministic reverse engineering with LLM-guided, intent-aware visual exploration. The proposed system combines UML-based visualization, dynamic user interfaces, historical context, and collaborative features into an adaptive tool for code comprehension. By interpreting user queries and interaction patterns, the LLM helps developers navigate and understand complex codebases more effectively. A prototype implementation for Java demonstrates the feasibility of this approach. Future work includes empirical evaluation, scaling to polyglot systems, and exploring GUI-driven LLM interaction models. This research lays the groundwork for intelligent, interactive environments that align with developer cognition and collaborative workflows.