代码大模型 / AI 编程

SWE-Pruner: Self-Adaptive Context Pruning for Coding Agents

SWE-Pruner: 为编码代理设计的自适应上下文修剪

Yuhang Wang, Yuling Shi, Mo Yang, Rongrui Zhang, Shilin He, Heng Lian, Yuting Chen, Siyu Ye, Kai Cai, Xiaodong Gu

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

AI总结 本文提出SWE-Pruner，一种针对编码代理的自适应上下文修剪框架，通过任务感知的动态修剪策略减少长上下文影响，提升代码生成效率与准确性。

Comments Code available at https://github.com/Ayanami1314/swe-pruner

TACT: Mitigating Overthinking and Overacting in Coding Agents via Activation Steering

TACT: 通过激活引导缓解编码代理中的过度思考与过度行动

Yuan Sui, Yulin Chen, Yibo Li, Xue Jiang, Yufei He, Yihong Dong, Xiaoxin He, Tianyu Gao, Bryan Hooi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出TACT方法，通过激活引导检测并缓解编码代理中的过度思考和过度行动问题，提升任务解决效率和准确性。

Comments Work in progress

Comparing AI Coding Agents: A Task-Stratified Analysis of Pull Request Acceptance

比较AI编码代理：一项任务分层的拉取请求接受分析

Giovanni Pinna, Jingzhi Gong, David Williams, Federica Sarro

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

AI总结 本文通过分析7156个拉取请求，比较了五个AI编码代理在不同任务类型上的接受率差异，发现文档任务接受率显著高于新功能任务，且OpenAI Codex在多种任务类型中表现优异。

Comments Accepted by MSR'26 Mining Challenge Track

PARNESS: A Paper Harness for End-to-End Automated Scientific Research with Dynamic Workflows, Full-Text Indexing, and Cross-Run Knowledge Accumulation

PARNESS：一种用于端到端自动化科学研究的论文工具，支持动态工作流、全文索引和跨运行知识积累

Yuchen Wang, Zhongzhi Luan

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

AI总结 PARNESS通过动态工作流、全文索引和跨运行知识积累，解决传统科研系统流程僵化、知识累积不足的问题，实现端到端自动化科研。

Comments 31 pages, 13 figures, includes appendix with a verbatim end-to-end-generated paper produced by the framework. Source: https://github.com/gtrhythm/PARNESS

Mise en Place for Agentic Coding: Deliberate Preparation as Context Engineering Methodology

代理编程的准备：作为情境工程方法论的刻意准备

Andrew Zigler

机构 * LinearB 纠错

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

AI总结 本文提出了一种三阶段的代理编程准备方法，通过情境 grounding、协作规范和任务分解，提升 AI 编程的效率与质量，通过 hackathon 实验验证了准备阶段的重要性。

Comments 5 pages. Accepted at VibeX 2026, the 1st International Workshop on Vibe Coding and Vibe Researching, co-located with EASE 2026, Glasgow, June 9-12 2026. Camera-ready version. Research artifact: https://doi.org/10.5281/zenodo.19868258

Problem Reductions at Scale: Agentic Integration of Computationally Hard Problems

大规模问题规约：代理集成计算难题

Xi-Wei Pan, Shi-Wen An, Jin-Guo Liu

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； RIKEN AIP（理化学研究所AIP） 纠错

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

AI总结 本文提出通过代理工程实现大规模问题规约库，利用无代码贡献路线、多层验证栈和自动化流程，快速构建包含100多种问题类型和200多种规约规则的工具，实现问题与求解器的高效连接。

Comments The source code is available at https://github.com/CodingThrust/problem-reductions

Intentmaking and Sensemaking: Human Interaction with AI-Guided Mathematical Discovery

意图生成与意义构建：人类与AI引导的数学发现的交互

Alex Bäuerle, Adam Connors, Alexander Novikov, Adam Zsolt Wagner, Ngân Vũ, Fernanda Viegas, Martin Wattenberg, Lucas Dixon

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文探讨了专家数学家使用AlphaEvolve进行高级问题研究的流程，提出意图生成与意义构建的协作框架，强调AI工具应作为协作而非黑箱助手。