代码大模型 / AI 编程

Lingering Authority: Revocable Resource-and-Effect Capabilities for Coding Agents

挥之不去的权限：面向编码智能体的可撤销资源与效果能力

Igor Santos-Grueiro

机构 * International University of La Rioja（拉里奥ja国际大学） 纠错

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

AI总结 针对编码智能体中临时权限残留问题，提出PORTICO监控器，通过可撤销能力生命周期管理，在保持任务成功率的同时消除越权副作用。

Comments 20 pages

From Conversation to Contribution: Characterizing Coding Agent in Open-Source Software

从对话到贡献：开源软件中编码代理的特征分析

Zihan Fang, Yueke Zhang, Ningzhi Tang, Collin McMillan, Toby Jia-Jun Li, Yu Huang

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

AI总结 研究开源软件中开发者与人工智能编码代理聊天交互和后续开发协作的关系，通过收集大量会话及关联仓库历史等进行分析，发现小仓库AI使用多，采用后贡献者有变化，还揭示了开发者对AI代码的看法及相关担忧，为开源开发实践提供见解。

Comments 10 pages, 3 figures

What Resolve Rate Hides: Trajectory Structure Diagnostics for Coding Agents

解决率背后隐藏的内容：编码代理的轨迹结构诊断

Rui Shu, Chun Yong Chong, Xin Zhou, Yun Peng, Zihan Wu, Xu Han, Zeyang Zhuang, Guowen Yuan, Yuan Wang

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

AI总结 研究编码代理解决率背后隐藏的轨迹结构问题，提出TraceProbe框架，将原始运行归一化并应用两个基于规则的模块，通过对2500个轨迹的实验，发现文件选择、函数选择等行为与结果的关系，以及反模式作用等，为结果添加诊断上下文。

The Balkanization of Execution-Security Research for AI Coding Agents: Isolation, Access Control, and Time-of-Check-to-Time-of-Use Vulnerabilities

人工智能编码代理执行安全研究的巴尔干化：隔离、访问控制和检查时间到使用时间漏洞

Mohammadreza Rashidi

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； AI and Media Analysis Lab（人工智能与媒体分析实验室） ； Berlin, Germany（德国柏林） 纠错

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

AI总结 研究人工智能编码代理执行安全相关文献分散问题，将39篇论文系统化分类并验证，找出五个交叉差距，如隔离架构与能力模型缺乏共享基准评估等，最后针对差距提出研究议程。

Comments 18 pages, 15 figures, 6 tables. Systematizes 39 execution-security papers (2023-2026) into 17 verified categories. Machine-readable corpus and verification script released as a supplementary artifact

SWE-Review: Closing the Loop on Issue Resolution with Agentic Code Review

SWE-Review：通过智能代码审查解决问题闭环

Ruoyu Wang, Jierun Chen, Shaowei Wang, Chaofan Tao, Sidi Yang, Yuxin Jiang, Kim-Hui Yap, Lifeng Shang, Xiaohui Li, Haoli Bai

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

AI总结 研究通过智能代码审查闭合PR生成环的问题，核心方法是SWE-Review框架，由审查代理进行审查并提供反馈。主要贡献是能持续改进PR，在多方面表现优于单轮审查，还能推动AI编码代理从一次性PR生成迈向闭环问题解决。

AI Agent Pull Requests on GitHub: Frequency, Structure, and Merge Conflict Rates

GitHub上的AI代理拉取请求：频率、结构和合并冲突率

George Xu, Arjun Subramanian, Nithilan Karthik

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

AI总结 利用AIDev-pop数据集对AI代理编写的拉取请求并发情况进行大规模实证分析，发现特定时间重叠下部分仓库有协同活动的请求对，多数为同一代理，还研究了合并冲突率及冲突类型。

Comments 7 pages, 4 figures, 2 tables. Replication package: https://doi.org/10.5281/zenodo.21186464

Agents That Teach: Towards Designing Incidental Learning Back into AI-Assisted Software Development

教学型智能体：将偶然学习重新融入人工智能辅助软件开发的设计探索

Rohit Mehra, Samdyuti Suri, Prithviraj K Tagadinamani, Kapil Singi, Vikrant Kaulgud, Adam P. Burden

机构 * Accenture Labs, India（Accenture实验室，印度） ； Accenture, USA（Accenture，美国） 纠错

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

AI总结 探讨人工智能编码智能体使开发者过度依赖而失去偶然学习机会并积累知识债务的问题，提出六项设计原则，展示基于“教学型智能体”概念的“SHIELD”系统，推动形成生产力与学习互补的学习感知开发环境。

Comments 5 pages. To be published in the proceedings of 41st International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), October 12-16, 2026, Munich, Germany (New Ideas and Emerging Results Track)

Unicode TAG-Block Concealment of Tool-Metadata Payloads in the Model Context Protocol: An Approval-View Fidelity Gap Across Three Independent Server Implementations

模型上下文协议中工具元数据负载的Unicode标签块隐藏：三个独立服务器实现之间的批准视图保真度差距

Mohammadreza Rashidi

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； AI and Media Analysis Lab（人工智能与媒体分析实验室） 纠错

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

AI总结 研究模型上下文协议中工具元数据负载隐藏问题，通过无模型无协议分析发现Unicode的TAG块可实现隐藏，构建概念验证并在不同元数据表面实现8种技术，验证其能突破客户端防御，且在三个独立服务器库中结果一致。

Comments 15 pages, 4 figures, 7 tables, 5 listings. Real-protocol proof-of-concept, 8 techniques across 3 independently developed MCP server libraries with 32 of 32 cross-library outcome cells agreeing, and 0 of 25 baseline false positives on a benign corpus. Data, harness, and fail-closed verifier released as a supplementary artifact

What Do AI Agents Actually Change? An Empirical Taxonomy of Mutation Patterns in Performance-Improving Pull Requests

人工智能代理实际改变了什么？性能改进拉取请求中突变模式的实证分类法

Illia Dovhoshliubnyi, Nima Soroush, Ashkan Sami, Alexander Brownlee

机构 * Edinburgh Napier University（爱丁堡纳皮尔大学） ； University of Stirling（斯特林大学） 纠错

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

AI总结 研究聚焦人工智能编码代理这一黑箱，通过对33596个代理拉取请求中1254个性能相关差异块进行分类，发现主导的三类突变模式，揭示代理身份和目标策略对缩小基于搜索的软件工程操作空间有参考价值。

Prompt-to-Paper: Agentic AI System for Bioinformatics

从提示到论文：用于生物信息学的智能AI系统

Ramsha Kamran, Maheera Amjad, Zartasha Mustansar, Arsalan Shaukat, Salma Sherbaz, Muhammad U. S. Khan

机构 * School of Interdisciplinary Engineering and Sciences (SINES), National University of Sciences and Technology (NUST)（跨学科工程与科学学院（SINES），国立科技大学（NUST）） 纠错

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

AI总结 研究针对现有AI自动生成稿件系统的缺陷，提出Prompt-to-Paper多智能体框架。通过检索增强生成、自主编码实验及八维质量评分等创新，经质量驱动改进循环，在生物信息学案例中验证，有效提升稿件质量，成本低且获较好外部评价。

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Can Large Language Models Generate Observability-Aware Code?

大语言模型能否生成可观测性感知代码？

Yongliang Tao, Hongyu Zhang, Pengfei Gao, Minghua Ma, Zhiyu Fan, Yu Kang, Jue Zhang, Si Qin, Liqun Li, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan

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

AI总结 研究大语言模型生成的代码在可观测性方面的表现，通过恢复工件和注入故障评估代理生成系统的源级诊断语义与运行时故障信号，发现两者存在差距，引入的技能改进有限，指出当前评估或忽视可观测性这一软件质量维度。