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P2 RealityCraft: Automated Synthesis of Extended Reality Device Interaction Scripts from Natural Language Instructions

RealityCraft:从自然语言指令自动合成扩展现实设备交互脚本
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 2/10 · 论文聚焦 XR 多设备交互测试脚本的自然语言合成,属于软件测试与程序合成方向,与用户核心关注的静态分析、Agentic 程序分析、浮点/贝叶斯程序分析及其与 LLM 的交叉均无明显关联。虽然涉及自然语言到脚本的合成,但任务领域和问题设定均偏离研究画像。引用 0 inbox
Shuqing Li, Yun Peng, Yige Chen, Dingyuan Xue, Yepang Liu, Michael R. Lyu
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出 RealityCraft,自动从自然语言指令合成 XR 多设备交互测试脚本,解决 XR 动作空间复杂与语义鸿沟问题。

扩展现实(XR)应用市场在 2024 年已超 1650 亿美元,但其自动化测试面临独特挑战。XR 应用通过多设备协同产生具有时间精度的复杂动作空间,且自然语言指令与具体 XR 交互之间存在巨大语义鸿沟,导致面向 Android 等二维应用的测试脚本生成方法难以直接迁移。为此,本文提出 RealityCraft,旨在从自然语言指令自动合成 XR 设备交互脚本,弥合指令语义与多设备时序动作之间的差距。摘要未报告具体评估结果,但问题定义清晰,为 XR 测试自动化提供了新方向。

问题
XR 应用测试脚本生成困难,多设备协同与时间精度导致动作空间复杂,自然语言指令与具体交互间存在语义鸿沟,现有 2D 应用方法无法直接迁移。
方法
提出 RealityCraft,自动从自然语言指令合成 XR 设备交互脚本,以弥合语义鸿沟并处理多设备时序动作。
评估
摘要未详述评估方式与结果,需参见论文全文。
原文摘要(Abstract)

Extended Reality (XR) apps have become increasingly popular across different domains, evidenced by its market growing to over $165 billion in 2024. Despite their widespread usage, XR apps present new challenges for automated software testing approaches, especially for testing script generation. XR apps have complicated action space from multi-device coordination with temporal precision. Besides, natural language instructions in XR apps usually have a large semantic gap with specific XR interactions. Therefore, previous testing script generation approaches on 2D apps such as Android can hardly be adopted into XR apps.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot11497,
  title = {RealityCraft: Automated Synthesis of Extended Reality Device Interaction Scripts from Natural Language Instructions},
  author = {Shuqing Li and Yun Peng and Yige Chen and Dingyuan Xue and Yepang Liu and Michael R. Lyu},
  booktitle = {ICSE},
  year = {2026},
  doi = {10.1145/3744916.3764549}
}