BitsAI-Fix: LLM-Driven Approach for Automated Lint Error Resolution in Practice

📄 arXiv: 2508.03487v1 📥 PDF

作者: Yuanpeng Li, Qi Long, Zhiyuan Yao, Jian Xu, Lintao Xie, Xu He, Lu Geng, Xin Han, Yueyan Chen, Wenbo Duan

分类: cs.SE, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-05

💡 一句话要点

提出BitsAI-Fix以解决企业代码中的自动化Lint错误修复问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Lint错误修复 大型语言模型 自动化代码修复 强化学习 企业级应用 技术债务管理 代码质量

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的Lint错误修复方法无法满足企业级代码库的复杂性和规模，导致技术债务积累。
  2. 方法要点：提出BitsAI-Fix，通过LLMs自动生成修复补丁，并结合强化学习策略持续优化模型。
  3. 实验或效果：在字节跳动的实际应用中，解决了超过12000个问题，修复准确率达到85%。

📝 摘要（中文）

随着企业代码库的规模和复杂性不断增长，Lint错误的数量远超工程师的手动修复能力，导致技术债务的持续积累和开发效率的降低。本文提出了BitsAI-Fix，这是一种基于大型语言模型（LLMs）的自动化Lint错误修复工作流程，旨在解决工业规模环境中的这一关键挑战。BitsAI-Fix利用tree-sitter进行上下文扩展，通过特别训练的LLMs生成搜索和替换格式的补丁，随后进行Lint扫描重新验证以输出最终修复结果。此外，我们的方法引入了一种创新的渐进式强化学习训练策略，可以在项目冷启动阶段自动获取可验证的训练数据，并通过系统部署后的反馈持续迭代模型。我们的解决方案在字节跳动的生产部署中，支持了超过5000名工程师，解决了超过12000个静态分析问题，达到了约85%的修复准确率，约有1000名每周活跃用户。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决企业代码库中Lint错误的自动化修复问题。现有方法在处理复杂和大规模代码时，往往无法有效应对Lint错误的数量和多样性，导致技术债务的增加和开发效率的降低。

核心思路：BitsAI-Fix的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）自动生成Lint错误的修复补丁，并通过强化学习策略不断优化模型的性能。通过这种方式，可以在项目冷启动阶段自动获取可验证的训练数据，并在系统部署后通过反馈进行持续迭代。

技术框架：BitsAI-Fix的整体架构包括几个主要模块：首先，使用tree-sitter进行上下文扩展；其次，通过特别训练的LLMs生成搜索和替换格式的补丁；最后，进行Lint扫描重新验证以输出最终的修复结果。

关键创新：本文的关键创新在于引入了一种渐进式强化学习训练策略和针对性的规则奖励机制，能够自动获取训练数据并持续优化模型。这与现有方法的静态训练方式形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了结合格式奖励和正确性奖励的规则奖励机制，同时对冗余修改进行惩罚。此外，提出的“代码差异匹配”方法能够持续跟踪在线效果，确保修复的有效性。

📊 实验亮点

在字节跳动的生产环境中，BitsAI-Fix支持了超过5000名工程师，成功解决了超过12000个静态分析问题，修复准确率达到约85%。这一成果显示了LLM驱动的代码修复解决方案在企业环境中的实际可行性。

🎯 应用场景

BitsAI-Fix的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在大型企业的代码维护和技术债务管理中。通过自动化Lint错误修复，企业可以显著提高开发效率，减少人工干预，同时降低技术债务的积累。这一方法的成功实施为未来的自动化代码修复提供了重要参考。

📄 摘要（原文）

As enterprise codebases continue to grow in scale and complexity, the volume of lint errors far exceeds engineers' manual remediation capacity, leading to continuous accumulation of technical debt and hindered development efficiency. This paper presents BitsAI-Fix, an automated lint error remediation workflow based on Large Language Models (LLMs), designed to address this critical challenge in industrial-scale environments. BitsAI-Fix employs tree-sitter for context expansion and generates search-and-replace format patches through specially trained LLMs, followed by lint scan re-verification to output final remediation results. Additionally, our approach introduces an innovative progressive reinforcement learning (RL) training strategy that can automatically acquire verifiable training data during the project cold-start phase and continuously iterate the model by collecting online samples through feedback after system deployment. Furthermore, we designed a targeted rule-based reward mechanism that combines format rewards and correctness rewards while penalizing redundant modifications. We also propose a "code diff matching" methodology to continuously track online effectiveness. In production deployment at ByteDance, our solution has supported over 5,000 engineers, resolved more than 12,000 static analysis issues, achieved approximately 85% remediation accuracy, with around 1,000 weekly active adopters. This work demonstrates the practical feasibility of LLM-based code remediation solutions in enterprise environments and serves as a reference for automated code fix in large-scale industrial scenarios.