우리는 COBOL-to-Python 엔진을 15,552개의 실제 프로그램에 검증했습니다. 98.78%가 유효한 Python을 생성합니다. LLM은 전혀 사용되지 않았습니다.

Source: Dev.to

코퍼스

15,552개의 COBOL 소스 파일 – 합성 벤치마크가 아니라, 5개 대륙에 걸친 131개의 오픈‑소스 리포지터리에서 수집한 실제 프로그램:

• 노르웨이, 프랑스, 브라질, 인도, 일본, 미국
• GitHub, HuggingFace, CBT Tape, GnuCOBOL, IBM 공개 리포지터리
• 상용 COBOL, GnuCOBOL 확장, TypeCOBOL, 메인프레임 방언

선택 편향 없음, 큐레이션된 샘플 없음 – 찾을 수 있었던 모든 것.

결과

원본 v5.7 레퍼런스 코퍼스에서는 성공률이 99.25 %였으며, 289건의 실패 중 180건이 단일 세션에서 수정되었습니다.

“유효한 파이썬”이란 무엇인가

우리는 LLM, 문자열 비교, 또는 스타일 검사를 사용하지 않습니다. 검증은 ast.parse() 로 수행됩니다:

• 생성된 파이썬 코드가 SyntaxError 를 발생시키지 않고 파싱되면 유효한 것으로 간주됩니다.
• SyntaxError 가 발생하면 실패합니다.

이 이진적이고 결정적인 검사는 해석이나 환상의 여지를 전혀 남기지 않습니다.

무엇이 실패하고 왜

190개의 파일이 여전히 실패합니다. 이들의 분류는 다음과 같습니다:

이것들은 파싱 버그가 아니라 표준 COBOL 파서가 처리할 수 있는 범위의 외곽에 위치한 구조물입니다. 파서가 이해하지 못한 부분은 정리 도구가 수정할 수 없습니다. 우리는 현재 이를 적극적으로 해결하고 있습니다.

작동 원리

AGUELLID CODE는 COBOL을 Python으로 직접 변환하지 않습니다. 그것은:

1. COBOL을 의미론적 중간 표현으로 변환합니다.
2. 행동‑별로, 라인‑별이 아닌, 증명 가능한 동등성을 가진 Python을 생성합니다.

신경망, 프롬프트, 또는 샘플링이 포함되지 않습니다. 변환은 결정적이며, 동일한 입력은 항상 동일한 출력을 생성하고, 이는 감사 및 추적이 가능합니다. 블랙 박스가 없습니다.

왜 이것이 중요한가

• 추정 2,200억 줄의 COBOL이 여전히 운영 중입니다.
• 대부분은 조직이 더 이상 유지 관리할 수 없는 시스템에서 실행되며, 원래 엔지니어들은 은퇴했고 문서는 불완전합니다.
• 이 코드를 현대화하는 것은 많은 산업에 있어 생존 문제이며, 스타일 선택이 아닙니다.

현재 접근 방식

• 수동 재작성 – 비용이 많이 들고, 느리며, 오류가 발생하기 쉽습니다.
• LLM 번역 – 비결정적이며, 감사 불가능하고, 레거시 구문에서 환각 위험이 높습니다.
• 트랜스파일러 – 깨지기 쉽고, 얕으며, 복잡한 구조에서 실패합니다.

AGUELLID CODE는 98.78 % 성공률(15,552개의 실제 파일)과 LLM 전혀 사용하지 않음을 제공하는 결정론적이고 감사 가능한 솔루션을 제공합니다.

다음은 무엇인가

남은 190개의 실패는 특정 파서 격차에 해당합니다. 우리는 이들을 이득/위험 비율에 따라 해결하고 있으며, 일부 TypeCOBOL 패턴만으로도 단일 마이크로‑패치를 통해 20–30개의 파일을 복구할 수 있습니다.

목표: 전체 확장 코퍼스에서 99.2 %–99.5 % 성공률 달성.

포지는 아직도 불타고 있습니다.

KIVUMIA — AGUELLID CODE v5.8e
검증일: 2026‑04‑05 03:27 UTC
코퍼스: 131개 소스, 15,552개 파일, 5대륙
엔진: 결정론적, LLM 없음