AI将遗留COBOL程序迁移到Java，但包含错误

AI将遗留COBOL程序迁移到Java时，验证正确性是一大挑战，因为缺乏测试数据和难以覆盖所有边界情况。论文提出“锁匠循环”方法，旨在通过确定性验证解决此问题。

该方法首先准备两个运行时环境：COBOL源和生成的Java目标，均用模拟器（mocks）插桩，并在商品硬件上主机外执行。然后，迭代代理循环执行“见证搜索”以穿透程序分支，随后进行保持奇偶性的突变。当到达路由边界时，分析器识别“锁定段落”，即阻止更深探索的条件。

论文报告了三个COBOL-Java案例研究，包括两个开源程序和一个内部生产级COBOL程序，规模从430到4,114行源代码。锁匠循环一致地提高了覆盖率，超过输入搜索的平台期，两个开源程序达到近乎完全覆盖，内部程序达到91.90%分支覆盖率。

在所有接受的测试用例中，生成的Java与COBOL参考在确定性奇偶校验下匹配。这提供了迁移正确性的证据，但仅限于接受的测试用例，未覆盖所有可能输入。

Hacker News的标题“AI migrated legacy COBOL programs to Java, bugs included”暗示迁移结果包含bug，但论文摘要并未明确提及bug。这可能源于摘要中“所有接受的测试用例”的限定，暗示未接受的用例可能存在差异，但未明确说明。

作为二手来源，该标题的结论应视为来源声明，而非已确认事实。论文本身未提供bug的具体数量或类型，因此“bugs included”的准确性无法从当前来源验证。

论文未提及在真实生产环境中的验证，也未讨论性能、可扩展性或对非COBOL语言的应用。方法依赖模拟器，可能无法完全模拟真实环境。

此外，论文未提供与现有迁移验证方法的对比，也未说明锁匠循环的计算成本或所需时间。这些维度超出当前来源范围，因此不加以推断。