1 dépôt
The ability of an AI system to recognize recurring bug patterns from previous sessions to improve future fix success rates.
Distinct from Agentic Debugging Loops: This is an AI reasoning capability for pattern recognition in debugging history, not a runtime debugging session tool.
Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Debugging Pattern Recognition. Refine with filters or upvote what's useful.
Chronos est un agent d'ingénierie logicielle LLM et un modèle de débogage à l'échelle du dépôt conçu pour la correction autonome de bugs. Le système fonctionne comme un système de correction de bugs automatisé qui localise les défauts, raisonne sur les causes profondes et implémente des correctifs multi-fichiers validés. Le projet se distingue par un moteur de récupération guidé par graphe qui utilise un graphe de mémoire persistante pour naviguer dans les relations d'appel et les flux de données à travers de grands dépôts. Il emploie un flux de travail de débogage persistant qui indexe un historique des commits et des journaux pour reconnaître les modèles et éviter de répéter les erreurs précédentes à travers des cycles de débogage itératifs. Le système couvre l'analyse des causes profondes via la localisation de traces causales et le traçage de bugs basé sur la logique à travers plusieurs fichiers. Il fournit en outre une réparation de code autonome en synthétisant des correctifs et en les validant au sein d'un environnement sandbox itératif. L'intelligence du dépôt est gérée via une récupération contextuelle multi-sauts et l'ingestion multi-sources des journaux et des traces. Le système fournit une transparence sur les étapes de raisonnement et génère une documentation de débogage automatisée, incluant des évaluations des risques et des justifications pour chaque correctif appliqué.
Recognizes patterns from previous debugging sessions to improve the success rate of solving similar issues over time.