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P2 tsDetect: an open source test smells detection tool

tsDetect:一个开源的测试坏味道检测工具
FSE Proceedings of the 28th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2020匹配度 2/10 · 该论文提出基于规则的 Java 测试代码坏味道检测工具,属于软件测试与静态规则分析,但未涉及用户核心关注的 LLM/Agent 与静态分析交叉、浮点程序分析或贝叶斯程序分析。虽然涉及规则式程序分析工具和基准评估,但与研究方向仅有非常边缘的关联。引用 122 inbox
Anthony Peruma, Khalid Almalki, Christian D. Newman, Mohamed Wiem Mkaouer, Ali Ouni, Fabio Palomba
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出开源工具 tsDetect,用规则自动检测 Java 测试代码中的测试坏味道,平均精确率 96%、召回率 97%。

测试代码与生产代码一样,会受到不良设计与编程实践的影响,从而产生测试坏味道;这些坏味道会降低测试套件的质量、可维护性和可扩展性,并削弱其发现生产代码中潜在缺陷与质量问题的能力。本文介绍 tsDetect,一个面向 Java 软件系统的开源自动化测试坏味道检测工具,它通过一组检测规则在测试代码中定位已存在的测试坏味道。作者在包含 19 种测试坏味道实例的 65 个单元测试文件基准上评估其有效性。结果表明,tsDetect 具有较高检测准确率,平均精确率为 96%,平均召回率为 97%;工具和演示视频已公开。

问题
测试代码中的坏味道会损害测试套件的质量、可维护性与可扩展性,并降低其发现生产代码缺陷的能力,因此需要自动化检测工具。
方法
提出 tsDetect,一个面向 Java 软件系统的开源自动化测试坏味道检测工具,利用一组检测规则在测试代码中定位测试坏味道。
评估
在包含 19 种测试坏味道实例的 65 个单元测试文件基准上进行评估,平均精确率 96%、平均召回率 97%。
原文摘要(Abstract)

The test code, just like production source code, is subject to bad design and programming practices, also known as smells. The presence of test smells in a software project may affect the quality, maintainability, and extendability of test suites making them less effective in finding potential faults and quality issues in the project's production code. In this paper, we introduce tsDetect, an automated test smell detection tool for Java software systems that uses a set of detection rules to locate existing test smells in test code. We evaluate the effectiveness of tsDetect on a benchmark of 65 unit test files containing instances of 19 test smell types. Results show that tsDetect achieves a high detection accuracy with an average precision score of 96% and an average recall score of 97%. tsDetect is publicly available, with a demo video, at: https://testsmells.github.io/

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot5835,
  title = {tsDetect: an open source test smells detection tool},
  author = {Anthony Peruma and Khalid Almalki and Christian D. Newman and Mohamed Wiem Mkaouer and Ali Ouni and Fabio Palomba},
  booktitle = {FSE},
  year = {2020},
  doi = {10.1145/3368089.3417921}
}