Рефакторинг исходного кода на основе LLM и расширения UML
Екатерина Андреевна КАРАВАЕВА,
Людмила Александровна РЕЗУНИК,
Леон Андреевич КУЛИГИН,
Дмитрий Владимирович АЛЕКСАНДРОВ https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-22
Аннотация
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), которые затем используются для автоматической верификации корректности преобразований через проверку инвариантов, пред- и постусловий. Расширение UML включает локальные переменные, действия методов и связи между ними, что обеспечивает низкоуровневый анализ и корректное преобразование кода. Экспериментальная проверка показала, что метод LLM + UML* обеспечивает высокую точность обнаружения дефектов, полное устранение функций тревожности, сохранение функциональности системы.
Ключевые слова
рефакторинг исходного кода,
язык моделирования UML,
расширение модели,
большая языковая модель,
функции тревожности,
автоматизация анализа кода,
объектный язык ограничений OCL.
При поддержке: Данная статья является результатом исследовательского проекта, реализованного в рамках программы фундаментальных исследований Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ).
Об авторах
Екатерина Андреевна КАРАВАЕВА
Научно-учебная лаборатория облачных и мобильных технологий, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)
Россия
Россия
Является стажером-исследователем лаборатории облачных и мобильных технологий факультета компьютерных наук Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Сфера её научных интересов охватывает облачные технологии, алгоритмы и структуры данных.
Людмила Александровна РЕЗУНИК
Научно-учебная лаборатория облачных и мобильных технологий, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)
Россия
Россия
Является младшим научным сотрудником лаборатории облачных и мобильных технологий факультета компьютерных наук Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Сфера ее научных интересов включает облачные технологии и мультиагентные системы.
Леон Андреевич КУЛИГИН
Научно-учебная лаборатория облачных и мобильных технологий, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)
Россия
Россия
Является стажером-исследователем лаборатории облачных и мобильных технологий факультета компьютерных наук Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Сфера его научных интересов включает облачные технологии и кодогенерация.
Дмитрий Владимирович АЛЕКСАНДРОВ
Научно-учебная лаборатория облачных и мобильных технологий, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)
Россия
Россия
Является заведующим лаборатории облачных и мобильных технологий факультета компьютерных наук Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Сфера его научных интересов включает облачные технологии.
Список литературы
1. Borg M. Trust Calibration in IDEs: Paving the Way for Widespread Adoption of AI Refactoring. In: Proceedings of the 2025 IEEE/ACM Second IDE Workshop (IDE), Los Alamitos, CA, USA, IEEE Computer Society, 2025, pp. 37-41. DOI: 10.1109/IDE66625.2025.00012.
2. Mens T., Tourwe T. A Survey of Software Refactoring. IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 30, no. 2, 2004, pp. 126-139. DOI: 10.1109/TSE.2004.1265817.
3. Mens T., Van Gorp P. A Taxonomy of Model Transformation. Electronic Notes in Theoretical Computer Science, vol. 152, 2006, pp. 125-142. DOI: 10.1016/j.entcs.2005.10.021.
4. Mens T., Taentzer G., Müller D. Challenges in Model Refactoring. In: Proceedings of the 8th International Workshop on Object-Oriented Reengineering (WOOR 2007), Berlin, Germany, July 2007.
5. Fowler M. Refactoring: Improving the Design of Existing Code, 2nd ed., illustrated. Addison-Wesley, 2019, 418 pp. ISBN: 0134757599, 9780134757599.
6. Van Gorp P., Stenten H., Mens T., Demeyer S. Towards Automating Source-Consistent UML Refactorings. In: Stevens P., Whittle J., Booch G. (eds.) UML 2003 – The Unified Modeling Language, Modeling Languages and Applications, 6th International Conference, San Francisco, CA, USA, October 20–24, 2003, Proceedings, Lecture Notes in Computer Science, vol. 2863. Springer, 2003, pp. 144-158. DOI: 10.1007/978-3-540-45221-8_15.
7. Massoni T., Gheyi R., Borba P. Formal Refactoring for UML Class Diagrams. In von Staa A. (ed.) Proceedings of the 19th Brazilian Symposium on Software Engineering (SBES 2005), Uberlândia, MG, Brazil, October 3-7, 2005, SBC, 2005, pp. 152-167. DOI: 10.5753/SBES.2005.23817.
8. Sunyé G., Pollet D., Le Traon Y., Jézéquel J.M. Refactoring UML Models. In Gogolla M., Kobryn C. (eds.) UML 2001 – The Unified Modeling Language. Modeling Languages, Concepts, and Tools, Lecture Notes in Computer Science, vol. 2185. Springer, Berlin, Heidelberg, 2001, pp. 147-161. DOI: 10.1007/3-540-45441-1_11.
9. Händler T. On Using UML Diagrams to Identify and Assess Software Design Smells. In: SciTePress (ed.) Proceedings of the 13th International Conference on Software Technologies (ICSOFT 2018), SciTePress, 2018, pp. 413-421. DOI: 10.5220/0006938504470455.
10. Pomian D., Bellur A., Dilhara M., Kurbatova Z., Bogomolov E., Sokolov A., Bryksin T., Dig D. EM-Assist: Safe Automated ExtractMethod Refactoring with LLMs. In Companion Proceedings of the 32nd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE ’24), ACM, July 2024, pp. 582-586. DOI: 10.1145/3663529.3663803.
11. Xia C.S., Wei Y., Zhang L. Automated Program Repair in the Era of Large Pre-trained Language Models. In: Proceedings of the 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE), IEEE, 2023, pp. 1482-1494. DOI: 10.1109/ICSE48619.2023.00129.
12. Yang B., Tian H., Pian W., Yu H., Wang H., Klein J., Bissyandé T.F., Jin S. CREF: An LLM-based Conversational Software Repair Framework for Programming Tutors. arXiv preprint arXiv:2406.13972, 2024. Available at: https://arxiv.org/abs/2406.13972, accessed 19.03.2026.
13. Cordeiro J., Noei S., Zou Y. An Empirical Study on the Code Refactoring Capability of Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2411.02320, 2024. Available at: https://arxiv.org/abs/2411.02320, accessed 19.03.2026.
14. Liu B., Jiang Y., Zhang Y., Niu N., Li G., Liu H. An Empirical Study on the Potential of LLMs in Automated Software Refactoring. arXiv preprint arXiv:2411.04444, 2024. Available at: https://arxiv.org/abs/2411.04444, accessed 19.03.2026.
15. Wu D., Mu F., Shi L., Guo Z., Liu K., Zhuang W., Zhong Y., Zhang L. iSMELL: Assembling LLMs with Expert Toolsets for Code Smell Detection and Refactoring. In Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE ’24), ACM, Sacramento, CA, USA, 2024, pp. 1345-1357. DOI: 10.1145/3691620.3695508.
16. Karavaeva K. LLM-UML-Refactoring-Lab. GitHub. Available at: https://github.com/KatyaKaravaeva/llm-uml-refactoring-lab/tree/main, accessed 20.03.2026.
17. NopSolutions. Проект nopCommerce. GitHub. Available at: https://github.com/nopSolutions/nopCommerce, accessed 20.03.2026.
Рецензия
Для цитирования:
КАРАВАЕВА Е.А., РЕЗУНИК Л.А., КУЛИГИН Л.А., АЛЕКСАНДРОВ Д.В. Рефакторинг исходного кода на основе LLM и расширения UML. Труды Института системного программирования РАН. 2026;38(3):67-94. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-22
For citation:
KARAVAEVA E.A., REZUNIK L.A., KULIGIN L.A., ALEXANDROV D.V. Source Code Refactoring Based on LLM and UML Extension. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2026;38(3):67-94. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-22
Послать статью по эл. почте 