<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Класифікація класів засобів рефакторингу програмного коду та критерії їхнього вибору для високоефективних інформаційних систем

Ескіз

Файли

27850.pdf (230,73 KB)

Дата

2026

Автори

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

The paper systematizes classes of source-code refactoring tools and proposes a set of criteria for their comparison and selection, oriented toward the needs of high-performance information systems. It is shown that different tool classes (IDE engines, static analysis platforms, rule/recipe-based large-scale transformation tools, AST libraries, autofix tools, refactoring detectors, and LLM assistants) differ in the level of semantic guarantees, scalability, CI/CD integration, and reproducibility. A practically applicable tool-selection scheme is proposed depending on the type of refactoring task and the constraints of the maintenance process.

Опис

Ключові слова

CI/CD , LLM , refactoring , refactoring tools , static analysis , technical debt , CI/CD , rule-based transformations , ASTtransformations , LLM

УДК

004.4

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.

ISSN

Бібліографічний опис

Кузнець І. І. Класифікація класів засобів рефакторингу програмного коду та критерії їхнього вибору для високоефективних інформаційних систем // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27850.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52953

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (8)

  1. Fowler M. Refactoring: Improving the Design of Existing Code. – 2nd ed. – Boston : Addison-Wesley, 2019. – 448 с.
  2. O’Keeffe M., Cinnide M. Search-based refactoring: An empirical study // Journal of Software Maintenance and Evolution: Research and Practice. – 2008. – Vol. 20, No. 5. – С. 345–364.
  3. O’Keeffe M., Cinnide M. Search-based refactoring for software maintenance // Journal of Systems and Software. – 2008. – Vol. 81, No. 4. – С. 502–516.
  4. Kebir S., Borne I., Meslati D. A genetic algorithm-based approach for automated refactoring of component-based software // Information and Software Technology. – 2017. – Vol. 88. – С. 17–36.
  5. Saheb Nasagh R., Shahidi M., Ashtiani M. A fuzzy genetic automatic refactoring approach to improve software maintainability and flexibility // Soft Computing. – 2021. – Vol. 25, No. 6. – С. 4295–4325.
  6. Liu B., Jiang Y., Zhang Y., Niu N., Li G., Liu H. Exploring the potential of general-purpose LLMs in automated software refactoring: An empirical study // Automated Software Engineering. – 2025. – Vol. 32. – Article 26.
  7. Shirafuji A., Oda Y., Suzuki J., Morishita M., Watanobe Y. Refactoring programs using large language models with few-shot examples // Proceedings of the 30th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2023). – 2023. – С. 151–160.
  8. Abid C., Alizadeh V., Kessentini M., do Nascimento Ferreira T., Dig D. 30 Years of Software Refactoring Research: A Systematic Literature Review // IEEE Transactions on Software Engineering. – 2020.