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# COBOL → Java/Spark 迁移验证平台 v3
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> **项目性质：新规**（新开发，非升级）
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AI辅助的COBOL程序迁移验证工具，通过**白盒+黑盒双管道**自动生成测试数据，验证COBOL程序向Java/Spark迁移的正确性。
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- **白盒管道**：静态解析COBOL源码，基于分支覆盖自动生成测试数据
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- **黑盒管道**：解析詳細設計書/COPY句定義書/DB定義書，LLM生成JSON/SQL测试数据
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支持 **非 DB**（flat file I-O）和 **DB**（EXEC SQL → gixsql + SQLite）两条平行管道。
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## 项目概述
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### 业务场景
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大型企业在进行COBOL向Java/Spark迁移时，面临以下核心挑战：
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| 挑战 | 说明 |
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| 验证成本高 | 人工逐行比对COBOL与Java输出，耗时数周 |
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| 覆盖不全 | 手工测试难以覆盖所有分支路径，遗漏边界条件 |
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| 回归风险大 | 修改后无法快速验证功能一致性 |
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### 核心功能
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本平台通过**AI辅助自动化测试**，实现：
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| 功能 | 说明 |
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| 白盒分析 | 静态解析COBOL源码，自动识别分支路径，生成覆盖全路径的测试数据 |
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| 黑盒生成 | 解析設計書自动识别程序模式（16种PGMパターン），LLM生成テストデータ |
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| 双管道验证 | 白盒+黑盒并行运行，分别验证COBOL和Java/Spark输出 |
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| 覆盖率分析 | 静态分支覆盖 + 动态gcov覆盖，生成中文HTML报告 |
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| 多KEY测试 | 自动验证复合KEY的比较正确性 |
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### 技术特点
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- **非阻塞路径枚举**: O(N) 算法替代 O(2^N) 爆炸
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- **MC/DC 条件覆盖**: 支持 AND/OR/NOT 复合条件
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- **DB 种子键一致性**: WHERE 宿主变量 MOVE 链解析
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- **中文 HTML 报告**: 全中文覆盖率报告
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- **多KEY测试**: 自动验证复合KEY的比较正确性
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- **PGMパターン匹配**: 16种程序模式自动识别和规则匹配
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### 价值量化
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| 指标 | 传统方式 | 本平台 | 提升 |
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|------|----------|--------|------|
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| 单程序验证时间 | 2-3天 | 10分钟 | **99%+** |
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| 分支覆盖率 | 30-50% | 75%+ | **50%+** |
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| 回归测试时间 | 1-2周 | 1小时 | **99%+** |
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## 双管道验证
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### 白盒管道（cobol_testgen）
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基于静态分析的测试数据生成：
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COBOL源码 → 预处理 → 分支树构建 → 路径枚举 → 约束求解 → 测试数据生成
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```
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| 步骤 | 说明 |
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| 源码解析 | Lark Earley parser 解析 COBOL 语法 |
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| 分支树构建 | 识别 IF/EVALUATE/PERFORM/SEARCH 等分支结构 |
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| 路径枚举 | O(N) MC/DC 算法生成覆盖路径 |
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| 约束求解 | 为每条路径生成满足条件的输入数据 |
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| 数据输出 | JSON（flat file）或 SQL（DB）格式 |
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### 黑盒管道（black-box-data-create）
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基于詳細設計書的LLM数据生成：
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詳細設計書 + COPY句定義書 + DB定義書 + COBOL源码
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↓
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InputParser → RuleLoader → PromptBuilder → DeepSeek API → OutputWriter
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↓
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output/{プログラムID}/g{N}/{プログラムID}_g{N}.json
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output/{プログラムID}/g{N}/{プログラムID}_g{N}.sql
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```
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| 步骤 | 说明 |
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| 設計書解析 | 解析詳細設計書中的入出力定義、処理内容 |
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| COPYBOOK解析 | 解析COPY句定義書中的レコード構造 |
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| DB定義解析 | 解析DB定義書中的テーブル構造 |
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| パターン匹配 | 按PGMパターン（マッチング/DB更新/振り分け等）选择规则 |
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| LLM生成 | DeepSeek API生成テストデータ |
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| 多KEY测试 | 生成各KEY変化的追加データ，验证KEY比較正确性 |
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### 验证流程
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run.py
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├── 步骤1: cobol_testgen（白盒）
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│ ├── 静态分析 + 测试数据生成
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│ ├── 编译运行 COBOL 程序
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│ └── gcov 覆盖率收集
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│
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└── 步骤2: black-box-data-create（黑盒）
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├── 解析設計書 + COPY + DB定義
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├── LLM 生成 JSON/SQL
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└── 输出到 output/{程序ID}/g{N}/
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```
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## 成果摘要
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### 开发成果
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| 指标 | 数量 |
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| 核心代码 | 22 个模块，~8000 行 |
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| 黑盒模块 | 8 个模块，~5000 行 |
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| 测试文件 | 80+ 个测试用例 |
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| 基准程序 | 43 个 COBOL 程序 |
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| 对应PGMパターン | 16 种，24 个程序 |
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| 修复数量 | 19 个关键 bug 修复 |
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| 设计文档 | 9 个 V3 详细设计文档 |
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### 覆盖率
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| 类型 | 覆盖率 |
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|------|--------|
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| 分支覆盖率 | 75% |
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| 条件覆盖率 | 75% |
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| 测试通过率 | 95%+ |
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### 技术亮点
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1. **Lark 语法解析**: 使用 Earley parser 解析 COBOL 语法
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2. **MC/DC 条件覆盖**: 支持复合条件的最小条件覆盖
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3. **双管道架构**: 白盒（静态分析）+ 黑盒（LLM生成）并行运行
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4. **多KEY测试**: 自动验证复合KEY的比较正确性
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5. **PGMパターン匹配**: 16种程序模式自动识别和规则匹配
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6. **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
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### AI 辅助 (DeepSeek)
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| 任务 | 负责内容 |
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|------|----------|
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| 代码开发 | 核心引擎、测试用例、文档编写 |
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| 测试执行 | 运行测试套件、收集覆盖率数据 |
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| 文档生成 | 详细设计文档、测试报告、README |
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| 代码审查 | 自动触发 code-review skill |
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### 人工审查
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| 任务 | 负责内容 |
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|------|----------|
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| 需求确认 | 验证功能符合竞赛要求 |
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| 代码审查 | 审查 AI 生成的代码质量 |
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| 验收测试 | 执行端到端验证 |
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| 最终提交 | 推送到主分支、提交成果物 |
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## 技术难度
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### 难点分析
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| 难点 | 说明 | 解决方案 |
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| COBOL 语法复杂性 | 支持 33+ 种语句类型 | Lark Earley parser + 状态机 |
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| 路径爆炸 | 复合条件导致路径指数增长 | O(N) MC/DC 算法 |
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| 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 |
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| 覆盖率标记 | 复合条件分支标记错误 | 条件树 + evaluate_tree |
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| 設計書解析 | 詳細設計書格式多样，表格解析困难 | Markdown表格解析 + 正则匹配 |
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| PGMパターン匹配 | 24种程序模式自动识别 | 规则文件 + 关键词匹配 |
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| 多KEY测试 | 复合KEY的变形数据生成 | 自动识别KEY项目 + 变形生成 |
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| LLM输出稳定性 | API返回格式不稳定 | 3回重试 + JSON容错解析 |
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### 已知限制
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| 限制 | 影响 | 状态 |
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| 条件覆盖率 75% | `_FUNC_MOD` 合成函数不可匹配 | 待优化 |
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| 无 Java 比对管道 | 仅验证 COBOL 输出 | 规划中 |
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| DB 管道需 gixsql | 依赖外部工具 | 已 vendored |
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| 黑盒依赖 DeepSeek API | 需要网络连接和 API Key | 已实现重试机制 |
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| 黑盒仅支持日语設計書 | 中文設計書需适配 | 待优化 |
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## 快速开始
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```bash
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# 安装依赖
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pip install lark pathlib pyyaml
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# 运行非 DB 回归测试
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python test-data/s15_coverage_verification.py
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# 运行 DB 端到端测试（需设置环境变量，见 SETUP.md）
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python test-data/s30_db_e2e.py
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# 单程序运行（自动路由：含 EXEC SQL → DB 管道，否则非 DB）
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python -m cobol_testgen ../cobol-tna-system/src/KIN01INP.cbl
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```
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## 全流程数据生成（run.py）
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白盒+黑盒双管道一键执行：
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```bash
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python run.py \
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--design "D:\cobol-tna-system\詳細設計書\詳細設計書_ZAN04MAT.md" \
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--source "D:\cobol-tna-system\src\ZAN04MAT.cbl" \
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--file-db-md "D:\cobol-tna-system\詳細設計書\COPY句定義書.md" \
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--cpy "D:\cobol-tna-system\cpy" \
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--db-md "D:\cobol-tna-system\詳細設計書\DB定義書.md" \
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--output "D:\output"
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```
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| 参数 | 必需 | 说明 |
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| `--design` | ✓ | 詳細設計書 .md パス |
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| `--source` | ✓ | COBOL ソース .cbl パス |
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| `--file-db-md` | ✓ | COPY句定義書 .md パス |
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| `--cpy` | ✓ | COPYBOOK 格納ディレクトリ |
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| `--db-md` | ✓ | DB定義書 .md パス |
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| `--output` | | 出力ディレクトリ（デフォルト: output） |
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| `--api-key` | | DeepSeek API Key |
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| `--model` | | モデル名（デフォルト: deepseek-v4-flash） |
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### 输出目录结构
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```
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output/
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└── ZAN04MAT/
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├── main/ # 白盒输出
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│ ├── json/ # テストデータJSON
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│ ├── input/ # 入力ファイル
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│ └── gcov/ # カバレッジデータ
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├── g1/ # 黑盒グループ1
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│ └── ZAN04MAT_g1.json
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├── g2/ # 黑盒グループ2
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│ └── ZAN04MAT_g2.json
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└── g3/ # 黑盒グループ3
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└── ZAN04MAT_g3.json
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```
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## 架构
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```
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CLI → orchestrator / orchestrator_db
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│
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┌─────┼──────┬──────────┬──────────┐
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▼ ▼ ▼ ▼ ▼
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cobol_testgen runners comparator agents
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(数据生成) (编译运行) (比对验证) (LLM)
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```
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两条管道自动路由：
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- **非 DB**：`cobc` 编译 → flat file 二进制比对
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- **DB**：`gixpp` ESQL 预处理 → `cobc -l gixsql` 编译 → SQLite 表比对
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## 文档索引
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| 文档 | 说明 |
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| `SETUP.md` | 环境搭建、运行指南、检查清单（含 DB 管道） |
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| `DESIGN.md` | 场景与价值、开发范式、Agent架构、系统架构 |
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| `docs/detailed-design/` | V3 详细设计文档（10个） |
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| `docs/development-paradigm.md` | 开发范式流程图 |
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| `docs/test-report.md` | 测试报告 |
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| `_AI_USAGE_LOG.md` | AI 使用日志 |
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| `AGENTS.md` | 项目指令文档 |
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| `sample/` | 示例数据 |
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## 核心命令
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```bash
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# 非 DB 全量覆盖率报告
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python test-data/s25_per_program_report.py
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# DB 端到端测试
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python test-data/s30_db_e2e.py
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# 带 gcov 覆盖率的单程序运行
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python -m cobol_testgen --gcov <cobol_src> runtime/
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# 诊断脚本
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python diagnose_db2.py # DB 全流程
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python diagnose_kind8dbrun.py # DB 编译运行
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# 黑盒数据生成
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python black-box-data-create/main.py --design "D:\xxxx\詳細設計書_xxxx.md" --source "D:\xxxx\xxxx.cbl" --file-db-md "D:\xxxx\COPY句定義書.md" --cpy "D:\cobol-tna-system\cpy" --db-md "D:\xxxx\DB定義書.md" --output "D:\xxxx\output"
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```
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## 依赖
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- **Python 3.12+** + `lark`, `pyyaml`
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- **GnuCOBOL 3.2.0** (GC32-BDB-SP1，含 DB2/SQLite 支持)
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- **gixsql** (已 vendored 在 `gixsql/` 目录)
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