COBOL → Java/Spark 迁移验证平台 v3

自动解析 COBOL 源码，生成覆盖全分支路径的测试数据，分别运行 COBOL 和 Java/Spark 两个版本，逐字段比对输出，判定迁移正确性。

支持 非 DB（flat file I-O）和 DB（EXEC SQL → gixsql + SQLite）两条平行管道。

快速开始

# 安装依赖
pip install lark pathlib pyyaml

# 运行非 DB 回归测试
python test-data/s15_coverage_verification.py

# 运行 DB 端到端测试（需设置环境变量，见 SETUP.md）
python test-data/s30_db_e2e.py

# 单程序运行（自动路由：含 EXEC SQL → DB 管道，否则非 DB）
python -m cobol_testgen ../cobol-tna-system/src/KIN01INP.cbl

架构

CLI → orchestrator / orchestrator_db
        │
  ┌─────┼──────┬──────────┬──────────┐
  ▼     ▼      ▼          ▼          ▼
cobol_testgen  runners   comparator  agents
(数据生成)    (编译运行)  (比对验证)  (LLM)

两条管道自动路由：

• 非 DB：cobc 编译 → flat file 二进制比对
• DB：gixpp ESQL 预处理 → cobc -l gixsql 编译 → SQLite 表比对

文档索引

文档	说明
SETUP.md	环境搭建、运行指南、检查清单（含 DB 管道）
docs/v3-理解文档.md	系统架构、组件说明、数据流（中文，457 行）
docs/changelog-v1-to-v3.md	V1→V3 演进记录
docs/module-interfaces.md	模块接口定义
docs/detailed-design/00-overview.md	V3系统总体设计
docs/detailed-design/01-cobol-testgen-core.md	核心引擎详细设计
docs/detailed-design/02-orchestrator-db.md	DB管道编排详细设计
docs/detailed-design/03-runners.md	编译运行引擎详细设计
docs/detailed-design/04-hina-classification.md	HINA分类系统详细设计
docs/detailed-design/05-agents-llm.md	LLM代理详细设计
docs/detailed-design/06-comparator.md	比对模块详细设计
docs/detailed-design/07-config-system.md	配置系统详细设计
docs/detailed-design/08-data-flow.md	数据流设计
_AI_USAGE_LOG.md	AI使用日志
docs/development-paradigm.md	开发范式流程图
DESIGN.md	Web UI 设计规范
CONTRIBUTING.md	贡献指南

核心命令

# 非 DB 全量覆盖率报告
python test-data/s25_per_program_report.py

# DB 端到端测试
python test-data/s30_db_e2e.py

# 带 gcov 覆盖率的单程序运行
python -m cobol_testgen --gcov <cobol_src> runtime/

# 诊断脚本
python diagnose_db2.py          # DB 全流程
python diagnose_kind8dbrun.py   # DB 编译运行

项目性质

本项目是 AI 辅助的 COBOL 程序迁移验证工具，用于验证 COBOL 程序向 Java/Spark 迁移的正确性。

核心功能

功能	说明
COBOL 源码解析	自动解析 DATA DIVISION 和 PROCEDURE DIVISION
测试数据生成	基于分支覆盖的测试数据自动生成
双管道验证	支持非 DB（flat file）和 DB（SQLite）两种验证模式
覆盖率分析	静态分支覆盖 + 动态 gcov 覆盖
AI 辅助	LLM 驱动的程序分类和测试策略生成

技术特点

• 非阻塞路径枚举: O(N) 算法替代 O(2^N) 爆炸
• MC/DC 条件覆盖: 支持 AND/OR/NOT 复合条件
• DB 种子键一致性: WHERE 宿主变量 MOVE 链解析
• 中文 HTML 报告: 全中文覆盖率报告

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成果摘要

开发成果

指标	数量
核心代码	22 个模块，~8000 行
测试文件	80+ 个测试用例
基准程序	43 个 COBOL 程序
修复数量	19 个关键 bug 修复
设计文档	9 个 V3 详细设计文档

覆盖率

类型	覆盖率
分支覆盖率	75%
条件覆盖率	75%
测试通过率	95%+

技术亮点

1. Lark 语法解析: 使用 Earley parser 解析 COBOL 语法
2. MC/DC 条件覆盖: 支持复合条件的最小条件覆盖
3. 双管道架构: 非 DB 和 DB 管道并行运行
4. AI 辅助: DeepSeek LLM 驱动的程序分类和测试策略

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团队分工

AI 辅助 (DeepSeek)

任务	负责内容
代码开发	核心引擎、测试用例、文档编写
测试执行	运行测试套件、收集覆盖率数据
文档生成	详细设计文档、测试报告、README
代码审查	自动触发 code-review skill

人工审查

任务	负责内容
需求确认	验证功能符合竞赛要求
代码审查	审查 AI 生成的代码质量
验收测试	执行端到端验证
最终提交	推送到主分支、提交成果物

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技术难度

难点分析

难点	说明	解决方案
COBOL 语法复杂性	支持 33+ 种语句类型	Lark Earley parser + 状态机
路径爆炸	复合条件导致路径指数增长	O(N) MC/DC 算法
DB 管道一致性	种子键与运行时查询键不一致	MOVE 链解析 + 列名归一化
覆盖率标记	复合条件分支标记错误	条件树 + evaluate_tree

已知限制

限制	影响	状态
条件覆盖率 75%	_FUNC_MOD 合成函数不可匹配	待优化
无 Java 比对管道	仅验证 COBOL 输出	规划中
DB 管道需 gixsql	依赖外部工具	已 vendored

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依赖

• Python 3.12+ + lark, pyyaml
• GnuCOBOL 3.2.0 (GC32-BDB-SP1，含 DB2/SQLite 支持)
• gixsql (已 vendored 在 gixsql/ 目录)
• DeepSeek API (可选，用于 LLM 路径生成)