要約
アクセシビリティはアプリの使いやすさにとって重要ですが、開発者は認識、専門知識、ツールが不十分なため、アプリのアクセシビリティの問題を特定して修正するのに苦労することがよくあります。
現在のアクセシビリティ テスト ツールは、アクセシビリティの問題を特定できますが、問題に対処する方法についてのガイダンスを常に提供するとは限りません。
自動アクセシビリティ スキャナーによって検出されたアクセシビリティの問題に対してソース コードの修正を提案するように設計された自動ツール、FixAlly を紹介します。
FixAlly は、マルチエージェント LLM アーキテクチャを採用して修正戦略を生成し、ソース コード内の問題を特定し、アクセシビリティの問題を修正するためのコード変更の提案を提案します。
私たちの実証研究では、アクセシビリティ スキャナーによって検出された問題を解決する修正を提案する FixAlly の能力が実証されており、妥当な修正提案を生成する効率は 77% であり、iOS 開発者 12 名を対象とした調査では、評価された修正の 69.4% を喜んで受け入れることが判明しています。
提案。
要約(オリジナル)
Accessibility is crucial for inclusive app usability, yet developers often struggle to identify and fix app accessibility issues due to a lack of awareness, expertise, and inadequate tools. Current accessibility testing tools can identify accessibility issues but may not always provide guidance on how to address them. We introduce FixAlly, an automated tool designed to suggest source code fixes for accessibility issues detected by automated accessibility scanners. FixAlly employs a multi-agent LLM architecture to generate fix strategies, localize issues within the source code, and propose code modification suggestions to fix the accessibility issue. Our empirical study demonstrates FixAlly’s capability in suggesting fixes that resolve issues found by accessibility scanners — with an effectiveness of 77% in generating plausible fix suggestions — and our survey of 12 iOS developers finds they would be willing to accept 69.4% of evaluated fix suggestions.
arxiv情報
| 著者 | Forough Mehralian,Titus Barik,Jeff Nichols,Amanda Swearngin |
| 発行日 | 2024-08-07 15:06:07+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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