代码大模型 / AI 编程

PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents

PROJECTMEM：面向AI编码代理的本地优先、事件溯源记忆与判断层

Ripon Chandra Malo, Tong Qiu

机构 * University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 提出PROJECTMEM，一种本地优先、事件溯源的记忆与判断层，通过记录事件日志并生成紧凑摘要，帮助AI编码代理避免重复错误，实现记忆即治理。

Comments 12 pages, 5 figures, 1 table. Code: https://github.com/riponcm/projectmem

AI Coding Agents Can Reproduce Social Science Findings

AI编码智能体能够复现社会科学研究结果

Meysam Alizadeh, Mohsen Mosleh, Fabrizio Gilardi, Atoosa Kasirzadeh, Joshua Tucker

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建SocSci-Repro-Bench基准测试，评估Claude Code和Codex两个前沿编码智能体在221项社会科学任务中的复现能力，发现它们能复现大部分结果，且Claude Code表现更优，同时提示框架会影响确认性规范搜索。

AI Coding Agents in Social Science: Methodologically Diverse, Empirically Consistent, Interpretively Vulnerable

社会科学中的AI编码智能体：方法多样，经验一致，解释脆弱

Meysam Alizadeh, Fabrizio Gilardi, Mohsen Mosleh, Enkelejda Kasneci

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM智能体在科学分析中的方法多样性与解释脆弱性，通过20次独立实验发现智能体在设计层匹配或超越人类多样性，但在裁决层易受提示影响，偏差源于解释而非估计。

CRANE: Constrained Reasoning Injection for Code Agents via Nullspace Editing

CRANE：通过空域编辑实现代码代理的约束推理注入

Mingzhi Zhu, Michele Merler, Raju Pavuluri, Stacy Patterson

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 CRANE通过空域编辑技术，结合推理和工具使用能力，提升代码代理性能，在多个基准测试中取得显著成果。

Exploration Structure in LLM Agents for Multi-File Change Localization

LLM代理中的探索结构用于多文件变更定位

Akeela Darryl Fattha, Kia Ying Chua, Lingxiao Jiang, Laura Wynter

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡国立管理学院） 纠错

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

AI总结 针对多子系统变更场景，提出非线性、领域范围的并行代理探索结构，在SWE Bench Pro基准上，小规模Haiku类模型通过领域代理并行生成实现高微F1分数，优于线性顺序探索。

"Do Not Mention This to the User": Detecting and Understanding Malicious Agent Skills in the Wild

“不要向用户提及此事”：检测与理解恶意代理技能

Yi Liu, Zhihao Chen, Yanjun Zhang, Gelei Deng, Yuekang Li, Jianting Ning, Leo Yu Zhang

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital Fashion and Data Governance, Zhejiang Sci-Tech University（浙江数字时尚与数据治理重点实验室，浙江科技大学） 纠错

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

AI总结 本文通过对两个主要注册中心的98,380个技能进行系统安全分析，结合静态模式匹配和动态行为验证，识别出157个恶意技能，揭示了13种攻击技术中的632个不同漏洞，并发现攻击复杂性与隐藏投入相关。

Comments Accepted to the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

SentTrack: Sentiment-Driven Bottleneck Detection in GitHub Issue Repositories

SentTrack: GitHub问题仓库中情感驱动的瓶颈检测

Xinyu Hu, Ali Behbahani, Daniel Moon, Yaren Dogan, Nasir U. Eisty

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

AI总结 提出SentTrack双管道框架，结合大语言模型摘要与ABCDE交互分类，从约9000个GitHub问题线程中检测社会技术瓶颈，发现49%线程停滞，仅13%解决，并通过加权评分引擎优先处理高摩擦讨论。

Semantic Technologies in Practical Demand Response: An Informational Requirement-based Roadmap

实际需求响应中的语义技术：基于信息需求的路标图

Ozan Baris Mulayim, Anand Krishnan Prakash, Yuvraj Agarwal, Mario Bergés, Marco Pritoni, Derek Supple, Steve Schaefer, Mitali Shah

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

AI总结 本文针对商业建筑激励型需求响应，通过形式化本体评估方法定义信息需求，评估现有本体（Brick、DELTA、EFOnt、CIM）的不足，并提出扩展与整合路标图以增强语义互操作性。

Comments Accepted at ACM eEnergy 2026. Not yet published/