代码大模型 / AI 编程

SWE-QA: Can Language Models Answer Repository-level Code Questions?

SWE-QA: 语言模型能否回答仓库级代码问题？

Weihan Peng, Yuling Shi, Yuhang Wang, Xinyun Zhang, Beijun Shen, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：repository(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.CL、cs.PL

AI总结 本文提出SWE-QA基准，旨在研究自动化QA系统在真实代码环境中的能力，包含576个高质量问题对，涵盖意图理解、跨文件推理和多跳依赖分析，评估六种先进LLM在不同上下文增强策略下的表现。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings. Code and data available at https://github.com/peng-weihan/SWE-QA-Bench

OKG-LLM: Aligning Ocean Knowledge Graph with Observation Data via LLMs for Global Sea Surface Temperature Prediction

OKG-LLM：通过LLMs对齐海洋知识图谱与观测数据以实现全球海表温度预测

Hanchen Yang, Jiaqi Wang, Jiannong Cao, Wengen Li, Jialun Zheng, Yangning Li, Chunyu Miao, Jihong Guan, Shuigeng Zhou, Philip S. Yu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术系） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算系） ； Department of Computing, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校计算系） ； School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出OKG-LLM框架，通过构建海洋知识图谱并融合数值数据，利用预训练LLM提升全球海表温度预测的准确性与鲁棒性。

Putting a Face to the Issue: Fostering User Empathy of Open Source Software Developers With PersonaFlow

为问题赋予面孔：通过PersonaFlow促进用户对开源软件开发者的同理心

Boniface Bahati Tadjuidje, Jin L. C. Guo, Jinghui Cheng

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

AI总结 本文提出PersonaFlow工具，通过生成可编辑的用户人设帮助开发者理解用户需求，研究发现大多数开发者在使用后改变了对用户的理解方式，提升了用户导向的行为。

Comments 25 pages, 4 figures, Accepted to DIS 2026

On the Footprints of Reviewer Bots Feedback on Agentic Pull Requests in OSS GitHub Repositories

审查员机器人反馈在OSS GitHub仓库中代理拉取请求的足迹

Syeda Kaneez Fatima, Yousuf Abrar, Abdul Rehman Tahir, Amelia Nawaz, Shamsa Abid, Abdul Ali Bangash

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

AI总结 研究探讨审查员机器人反馈质量与数量对代理拉取请求接受和解决时间的影响，发现反馈质量下降与评论数量增加相关，建议优先提供高相关性反馈。

Comments 5 pages, 3 figures, 1 table, Mining Software Repositories (MSR'26) Conference

Usable Agent Discovery for Decentralized AI Systems

用于去中心化人工智能系统的可用代理发现

Patrizio Dazzi, Emanuele Carlini, Matteo Mordacchini, Saul Urso

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Pisa（比萨大学） ； Institute of Information Science and Technologies（信息科学与技术研究所） ； National Research Council of Italy（意大利国家研究理事会） ； Institute of Informatics and Telematics（信息学与电信研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了在双层 churn 情况下去中心化代理发现，比较了不同机制在路由效率、鲁棒性和服务准备度方面的表现。

The Impact of Documentation on Test Engagement in Pull Requests in OSS

在开源软件中拉取请求中文档对测试参与的影响

Teal Amore, Nathan Berman, Siyuan Jiang

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

AI总结 研究探讨了文档对开发者测试行为的影响，引入测试参与率（TER）并发现文档完整性与测试参与呈正相关，为提高测试参与提供了新思路。