代码大模型 / AI 编程

Rethinking the Value of Agent-Generated Tests for LLM-Based Software Engineering Agents

重新思考基于LLM的软件工程代理生成测试的价值

Zhi Chen, Zhensu Sun, Yuling Shi, Chao Peng, Xiaodong Gu, David Lo, Lingxiao Jiang

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了LLM软件工程代理生成测试的有效性，发现测试主要作为反馈渠道，而非提升问题解决效果。

Beyond Final Code: A Process-Oriented Error Analysis of Software Development Agents in Real-World GitHub Scenarios

超越最终代码：对现实世界GitHub场景中软件开发代理的过程导向错误分析

Zhi Chen, Wei Ma, Lingxiao Jiang

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

AI总结 本文通过分析3977个解决阶段轨迹和3931个测试阶段日志，揭示了软件开发代理在解决GitHub问题时的错误模式，发现Python执行错误与较低的解决率和更高的推理开销相关，并识别了影响基准公平性的三个bug。

Comments Paper accepted at ICSE 2026, Research Track

Munkres' General Topology Autoformalized in Isabelle/HOL

Munkres泛拓扑论在Isabelle/HOL中的自动形式化

Dustin Bryant, Jonathan Julián Huerta y Munive, Cezary Kaliszyk, Josef Urban

机构 * Independent（独立研究者） ； Aalborg University（奥尔堡大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； AI4REASON and University of Gothenburg / Chalmers University（AI4REASON 和哥德堡大学 / 查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究利用LLM辅助在Isabelle/HOL中自动形式化Munkres泛拓扑教材，生成85000余行代码，涵盖39章节，证明包括Tychonoff定理等核心结果，方法结合声明性证明与sledgehammer工具，展现高效形式化潜力。