代码大模型 / AI 编程

SWE-CI: Evaluating Agent Capabilities in Maintaining Codebases via Continuous Integration

SWE-CI：通过持续集成评估代理在维护代码库中的能力

Jialong Chen, Xander Xu, Hu Wei, Chuan Chen, Bing Zhao

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Skylenage 纠错

专题命中 软件智能体 ：code generation(abstract)；repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI

AI总结 SWE-CI通过持续集成循环构建首个仓库级基准，旨在将代码生成评估从静态短期功能性正确性转向动态长期可维护性，通过跟踪功能正确性随时间的变化揭示可维护性。

Investigating Autonomous Agent Contributions in the Wild: Activity Patterns and Code Change over Time

在真实世界中研究自主代理的贡献：活动模式与代码变更趋势

Razvan Mihai Popescu, David Gros, Andrei Botocan, Rahul Pandita, Prem Devanbu, Maliheh Izadi

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过分析11万条开源拉取请求数据，研究自主编码代理在开源项目中的活动模式及代码变更，探讨其对代码质量、团队动态和软件维护性的影响。

Comments MSR 2026 Technical Track

Automated Generation of Cybersecurity Exercise Scenarios

自动化生成网络安全演练场景

Charilaos Skandylas, Mikael Asplund

专题命中 软件智能体 ：software agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出自动生成功能性IT系统网络安全场景的方法，生成多种标准的演练场景，并开源了模拟环境和包含10万个样本的数据库。

When is Generated Code Difficult to Comprehend? Assessing AI Agent Python Code Proficiency in the Wild

生成代码难以理解的条件是什么？评估AI代理在真实世界中的Python代码能力

Nanthit Temkulkiat, Chaiyong Ragkhitwetsagul, Morakot Choetkiertikul, Ruksit Rojpaisarnkit, Raula Gaikovina Kula

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本研究通过分析AI生成的Python代码，发现其主要为初级水平，但特定任务可能需要高级技能来理解和维护。