来自：前端之巅（微信号：frontshow），译者：姚佳灵、无明，整理：覃云  

导读：

天啊！Bug 好多！地啊！头发好秃！妹啊！没空去撩！时间啊！哗啦啦流淌，难道你的一生就要被 Bug 缠住吗？难道就要当一辈子单身狗了吗？不！你的 Bug 将被 AI 拯救！

近日，据 MIT Technology Review 报道，一位名为“Repairnator”的机器人在 GitHub 上“卧底”数月，查找错误并编写和提交修复补丁，结果有多个补丁成功通过并被采纳，这位 Repairnator 到底是如何拯救程序员于水火的呢？

现代计算机程序非常复杂，在开发过程中不可避免地会出现 Bug，找到它们并编写补丁来进行修复是大部分程序员的日常工作。

但是，查找和修复 Bug 是一项需要耗费大量资源和时间的任务。研究人员已经开发出了不少能让修复 Bug 过程自动化的机器人，但是它们往往效率很低，或者只能产生一些质量低下的代码，反而会拖慢工作的进度。因此，开发人员非常希望能够依靠快速、高质量的机器人来搜索错误代码，并编写补丁修复这些错误。

就在不久前，瑞典皇家理工学院的研究人员宣称：该学院的软件技术教授 Martin Monperrus 及其朋友构建的机器人 Repairnator 经过测试和实验，已经可以发现错误并编写高质量补丁。

神秘用户 Luc Esape

如果不是特别关注，你或许根本注意不到 GitHub 上这个名为 Luc Esape（GitHub：https://github.com/lucesape ）的用户，表面上看起来，这位用户就像是一位渴望在 GitHub 上做贡献的初级开发者，但是实际上，它的背后是 Repairnator 程序自动修复机器人。

“是的，我是个人造程序员”

Repairnator 的任务是在 GitHub 上扫描并修复一些代码的 Bug，开发者团队共进行了两轮测试，第一轮是在 2017 年 2 月到 12 月，Repairnator 在 14188 个 GitHub 项目的修复列表上运行并扫描错误，期间 Repairnator 总共分析了超过 11500 个失败的构建，其中有 3000 多个能被重现。然后，Repairnator 生成了针对其中 15 个问题的补丁，遗憾的是由于补丁质量低、花费时间过长等问题，这些补丁均未被接受。

第二轮测试是在 2018 年 1 月至 6 月，该团队没有具体说明他们对 Repairnator 做了哪些改进，但 Repairnator 在 1 月 12 日成功编写出了第一个被人类开发者接受的补丁。在之后的 6 个月里，Repairnator 陆续又有 5 个补丁被采纳。

>GitHub 上采纳了 Repairnator 修复建议的人类用户评论

至此，神秘用户 Luc Esape，或者说 AI 程序 Repairnator 成功发现并修改出了可被人类开发者接受的 Bug，那么问题来了：它到底是怎么做到的呢？

Repairnator 是如何工作的？

Repairnator 专门用于修复持续构建过程中出现的 Bug。它会持续监控被 Push 到 GitHub 上的数千次代码提交，并分析相应的构建过程。每一分钟，它都会启动新的修复尝试，以便在人类程序员之前修复 Bug。Repairnator 被设计为要尽可能快地提交修复，因为如果它能够比人类程序员更快找到并提交修复方案，那么我们就可以认为它可以与人类程序员相媲美。

下面通过一张流程图来看看 Repairnator 的工作流程：

Repairnator 的输入主要来自持续集成构建，当开发人员在 GitHub 项目提交代码的时候（a）就会触发（图中的上半部分（a）和（b））。 Repairnator 的输出包括两部分：（1）如果检测到持续构建的 Bug，则自动生成修复补丁（g）；（2）收集有价值的数据用于未来的程序 Bug 修复和研究（h）和（k）。

Repairnator 会监控 GitHub 项目的所有持续性活动（c）。持续集成（CI）构建作为整个包含三个步骤的流程的输入：（1）第一阶段收集和分析持续集成构建的日志（e）; （2）第二阶段在本地复现持续集成过程中出现的构建失败（f）; （3）第三阶段运行来自最新学术研究的不同程序修复原型。

找到补丁后，Repairnator 会执行快速检查，以避免浪费开发人员宝贵的时间。如果经过检查后（i）确认补丁不会引入新的问题，则将其作为 GitHub 的拉取请求提交（j）给项目的原始开发者。接下来开发人员就会遵循他们通常的惯例进行代码审查和合并。

Repairnator 必须在特定的软件生态系统中才能运行。 由于我们在过去的研究项目中专业知识更偏向 Java，因此 Repairnator 的原型实现 更侧重于修复那些用 Java 编写的 GitHub 开源项目，这些项目一般都是基于 Maven 工具链和 Travis CI 持续集成平台构建的。

结   语

“你已经是个成熟的软件了，要学会自己调参修 Bug。”

这本来是一句网络上的段子，却在 AI 不断发展的今天，逐渐变成了现实。不过对于广大程序员来说，这绝对是一项福利，不用被 Bug 逼到头秃，节省出来的时间用来撩妹脱单，啧啧啧~ 简直不要太爽，不过在此之前，可能还得拜托各位研发人员，牺牲一些发量和撩妹的时间，让这一程序普及开来，解救更多被 Bug 所困的同胞吧！

链接: https://fly63.com/article/detial/1237