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AI 大模型

代码大模型 / AI 编程

代码生成、软件工程智能体、程序修复、测试生成和开发者工具。

2026-07-02 至 2026-07-02 共收录 7 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 仓库级理解 7 篇

2607.01213 2026-07-02 cs.SE 新提交 79%

RepoRescue: An Empirical Study of LLM Agents on Whole-Repository Compatibility Rescue

RepoRescue: LLM智能体在全仓库兼容性修复上的实证研究

Zhihao Lin, Mingyi Zhou, Zhensu Sun, Yizhuo Yang, Renyu Yang, David Lo, Li Li

专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE

AI总结 研究LLM智能体能否自动修复因环境演化而失效的旧仓库,提出RepoRescue基准,包含315个仓库,评估多种智能体系统,发现跨文件协调是主要难点,且系统间互补性显著。

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2607.00911 2026-07-02 cs.SE 新提交 79%

From Registry to Repository: How AI Agent Skills Are Written, Adapted, and Maintained

从注册表到仓库:AI代理技能如何编写、适配和维护

Haoyu Gao, Jai Lal Lulla, Hong Yi Lin, Sebastian Baltes, Christoph Treude, Mansooreh Zahedi

专题命中 仓库级理解 :repository(title);coding agent(abstract);分类 cs.SE

AI总结 本研究首次对AI代理技能作为工程制品进行实证分析,通过挖掘公共注册表和GitHub仓库中的技能,发现技能重用多为一次性复制,定制化主要适配本地环境,而行为契约几乎不变。

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2607.01138 2026-07-02 cs.CR 新提交 78%

Antaeus: Hunting Repository-Level Logic Vulnerabilities via Context-Grounded LLM Reasoning

Antaeus: 通过上下文锚定的LLM推理发现仓库级逻辑漏洞

Michele Armillotta, Nicolò Romandini, Rebecca Montanari, Lorenzo Cavallaro

专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract)

AI总结 提出Antaeus框架,通过仓库级代码上下文锚定LLM推理,结合函数优先级排序、上下文推理、比较验证和结构化报告,有效检测逻辑漏洞,在28个仓库中检测出15个漏洞,优于基线方法。

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2603.26270 2026-07-02 cs.CR cs.AI cs.SE 版本更新 62%

Knowdit: Agentic Smart Contract Vulnerability Detection with Auditing Knowledge Summarization

Knowdit: 基于审计知识摘要的智能合约漏洞检测框架

Ziqiao Kong, Wanxu Xia, Chong Wang, Yue Xue, Yi Lu, Pan Li, Shaohua Li, Zong Cao, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) National Superior College for Engineers, Beihang University(北京航空航天大学高等工程学院) Bitslab The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 Knowdit利用审计知识摘要和多智能体框架,通过迭代循环检测智能合约漏洞,有效识别高和中严重性漏洞,优于现有基线方法。

Comments Revised with GPT-5.4

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2607.00185 2026-07-02 cs.CL 新提交 57%

Structural Pattern Mining in Inka Khipus: Unsupervised Clustering, Provenance Classification, and a Computational Validation of the Santa Valley Match

印加奇普中的结构模式挖掘:无监督聚类、来源分类及圣谷匹配的计算验证

Maria Contreras

机构 * Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)(秘鲁应用科技大学)

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出可复现的机器学习流程,对619个奇普进行无监督聚类(轮廓系数0.769)和监督来源分类(F1=0.86),并独立验证了圣谷奇普的recto/verso结构。

Comments 10 pages, 4 figures, 2 tables

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2602.14690 2026-07-02 cs.SE 版本更新 57%

Harness Engineering for Agentic AI Coding Tools: An Exploratory Study

配置代理AI编码工具:探索性研究

Matthias Galster, Seyedmoein Mohsenimofidi, Jai Lal Lulla, Muhammad Auwal Abubakar, Christoph Treude, Sebastian Baltes

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE

AI总结 本文探讨了代理AI编码工具的配置机制,分析了多种工具的配置方法,发现Context Files主导配置,并提出AGENTS.md作为通用标准。

Comments 10 pages, 7 figures, 3 tables, based on "Configuring Agentic AI Coding Tools: An Exploratory Study" published in Proceedings of the 3rd ACM/IEEE International Conference on AI-powered Software (AIware 2026)

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2607.00546 2026-07-02 astro-ph.IM physics.soc-ph 新提交 50%

Open Science in Astrophysics: Citation Benefits of Open Code, Open Data, and Open Access

天体物理学中的开放科学:开放代码、开放数据和开放获取的引用优势

Parth Joshi, Rupert Croft

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 基于5.3万篇论文,通过多元回归分析发现开放数据、开放获取和开放代码分别带来32%、26%和16%的引用优势,且在不同子领域表现各异。

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