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[Calls] Preserve complete symbolic exceptional observations for class replay diagnostics

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
8/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
À clarifier
Activité
Active
Stack technique
java, kotlin
Domaine
testing-qa

Piste de recherche

This is internal symbolic-execution work in the usvm engine with a frozen experiment ledger and multiple gating contracts, so it is not a starting point for a first contribution. The payload names the sealed ledger selection-ledger-v7.json and V7_INFRASTRUCTURE_FRONTIER.md, which must not be overwritten. Done would mean exceptional observations match the exact native outcome, which the issue leaves to the maintainers to define.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Part of https://github.com/UnitTestBot/usvm/issues/483.

Observed boundary

Priority: P2. strict symbolic observation gap; native primary coverage already fixed in MR #479.

The original EMPTY_FRESH HashMap reproduction had five symbolic THREW candidates with incomplete strict snapshots; their native coverage was real.

Implementation scope

Provide comparable bounded exceptional observations for symbolic class scenarios: actual thrown kind/value and observable receiver state/effects at the throw point, including constructor failure. Reuse native error/value snapshots and existing engine catch semantics. Suspended prefixes must remain input-only and never acquire an invented terminal observation.

Acceptance criteria

  • Source cases throwing a primitive or modeled Error retain the observable state/effects and compare against the exact native outcome.
  • Constructor failures distinguish an unavailable external receiver from an incomplete observation; no invented successful construction.
  • Strict applicability/rejection is separate from complete agreeing native coverage. This work must not restore the old gate that discarded genuine native coverage on symbolic mismatch.

Existing work to reuse or coordinate

Evidence and delivery rules

Use the frozen v7 200-class ledger and the source-linked reproducer; do not overwrite sealed experiment output. Reuse existing loaders, domain projection, source instrumentation, candidate/replay contracts and bounded observations. Keep original class members and independently frozen domain policies. Run focused source/native checks for the changed contract and leave broad suites to CI; unsupported and newly exposed later gates remain recorded.

Local evidence: iccq2026-paper/experiments/class-coverage-round-robin-20261002/real-class-campaign-20261014/{original/selection-ledger-v7.json,V7_INFRASTRUCTURE_FRONTIER.md} and real-class-machine-diagnostic-20261014/revised-protocol-v8/README.md.

Langage dominant
Kotlin
Étoiles
33
Forks
27
Merge moyen
3 j 21 h
PR mergées (30 j)
88

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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