代码大模型 / AI 编程

The Working Set of a Coding Agent: Coherence Debt in Repository-Scale Tasks

编码智能体的工作集：仓库规模任务中的一致性债务

Bardia Mohammadi, Lars Klein, Aman Chadha, Akhil Arora, Laurent Bindschaedler

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

AI总结 该研究针对仓库规模编码任务，建模一致性债务，通过7个模型和5个框架实验发现事实可用性决定编码结果，提出测试框架应核对编辑依赖事实可用性的建议。

Specification-first convergence with an AI coding agent: a case study of dismantling a core architectural invariant across 189 files in a 717k-line codebase with no test oracle and no human code review

采用AI编码智能体的规范优先收敛：在71.7万行代码库中拆解189个文件的核心架构不变量的案例研究

Joel Abenhaim

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

AI总结 本文通过案例研究，展示AI编码智能体在规范优先协议下，成功在71.7万行代码库中拆解核心架构不变量，耗时3天、成本2430美元，修正201个缺陷，涉及189个文件。

Comments 14 pages, 4 figures, 3 tables. v2: added plain-text log URLs in Section 10 for LLM readability

Do Personalized Skills Help Coding Agents? An Empirical Study of Developer Interaction Histories

个性化技能对编码智能体有帮助吗？开发者交互历史的实证研究

Shuyan Huang, Kai Du, Andrew Lan

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

AI总结 本研究通过对13位开发者的206个真实会话实验，发现从交互历史提炼的开发者个性化技能改进有限，而汇集自所有开发者的通用技能增益最大且最一致，为编码智能体的个性化策略提供了实证依据。

Comments 15 pages, 10 figures

Executable Code Knowledge: Code as a Native, Validation-Carrying Knowledge Representation for AI Coding Agents

可执行代码知识：作为AI编码智能体原生、带验证的知识表示的代码

Xueping Gao

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

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

AI总结 该研究提出可执行代码知识（ECK）及其单元ECKU，构建Python原型验证其在编码智能体任务中的效果，支持源绑定、验证等功能，为AI编码智能体提供了混合架构方案。

Comments 11 pages. Submitted to AgenticDev 2026, co-located with ASE 2026

OpenHarmony Bench: Evaluating LLMs and Coding Agents on OpenHarmony App Development

OpenHarmony Bench：评估LLM与编码智能体在OpenHarmony应用开发中的表现

Li Li, Han Hu, Tianjian Zhang, Xin Peng, Fangzhu Mao, Qingyu Zhang, Xiaoheng Xie, Zhongmin Tang, Zhihao Lin, Haolin Ruan, Miaomiao Dong, Liuchuan Zhu, Yue Li, Chi Chen, Wenkang Zhong, Mingfei Zhang, Yang Yu, Bo Sun, Chaorui Zhang, Weixi Zhang, Wei Han, Bo Bai, Kui Liu, Gang Fan, Siru Liu, Jiaqian Zhou, Jiali Sun, Yunbiao Dong, Wenhao Zhong, Yunhong Xu

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

AI总结 该研究推出OPENHARMONY BENCH应用级编码基准，评估8个LLM驱动的DevEco Code在三类OpenHarmony ArkTS应用任务中的表现，发现新一代模型任务完成率更高、构建性接近饱和但行为正确性不足、spec驱动任务完成率最低。

Workspace Topology as an Attack Vector in Agentic Coding Assistants

工作空间拓扑作为智能体代码助手的攻击向量

Alexandre G.R. Day, Pradeep Yadlapalli, Sriram Venkatapathy, Thomas Paniagua, Nick Raines, Sahil Wadhwa, Himanshu Kumar, Andy Luo, Sudeep Panyam, Rikhiya Ghosh, Pranab Mohanty, Giri Iyengar

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

AI总结 本文研究将工作空间拓扑作为攻击向量，发现其会影响智能体代码助手的间接提示注入攻击成功率，高度模块化环境及安全提示可降低攻击成功率，为代码智能体安全测试提供实用价值。

Comments 15 pages, 10 figures. Preprint of a paper accepted at the Conference on Applied Machine Learning in Information Security (CAMLIS 2026)

When Agents Coordinate: Measuring Coordination in Multi-Agent AI Coding

智能体协作：多智能体AI编码中的协作度量

Giuseppe Destefanis, Tomaso Aste

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本研究引入时间网络工具度量多智能体AI编码团队的协作，分析团队规模、结构等对协作的影响，发现智能体存在主动获取隐藏评分材料的倾向，相关结果在封闭环境中得到复现。

The Recall Trap: A Recall-Maximizing Retriever Configuration Reduces Issue Resolution in Fixed-Budget Code Context

召回陷阱：固定预算代码上下文下，最大化召回率的检索器配置会降低问题解决效率

Alexander Adkins, Teimuraz Trapaidze

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

AI总结 该研究发现，最大化召回率的检索器配置会降低代码修复的问题解决率，建议固定预算下不要按文件硬去重，应针对任务而非检索指标优化打包策略。

Comments 24 pages, 2 figures. Reproducibility artifact: Zenodo DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.21879550

Evolving Ensemble of Agents

进化代理群体

Zongmin Yu, Liu Yang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EvE框架，通过进化编码代理群体实现算法发现，解决了传统方法的局限，展示了自修正群体在复杂代码库中的优势。

Where Accountability Lives: Mapping Human Responsibility to Workflow Artifacts in Agentic Software Development

责任归属：在智能体软件开发中将人类责任映射到工作流制品

Sabry E. Farrag

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

AI总结 该研究分析智能体软件开发中责任归属的矛盾，替换验证分类法，发现责任归属方向相反，指出智能体工具未造成责任差距，相关数据已公开。

Comments 30 pages, 5 tables. Source collection of 118 archived documents and 12 processing scripts deposited at Zenodo, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.21965182

$\texttt{Aether.jl}$: A High-Performance 3D MHD and Multifluid Dust Code Written in a Dynamic Language with an Interactive Human-AI Development Framework

Aether.jl：一种用动态语言编写、具备人机交互开发框架的高性能三维磁流体与多流体尘埃代码

Ka Wai Ho

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 Aether.jl是一款用Julia编写的高性能三维磁流体与多流体尘埃代码，采用交互式人机开发框架，单GPU性能优于C++代码，在Frontier超算4096个GCD上并行效率超93%，支持CPU、GPU运行，已公开。

Comments 25 pages, 16 figures

Building Digital Societies as Ecosystems: How Recognition and Repeat Relationships Sustain Cross-Community Work in Open Source

构建数字社会作为生态系统：认可与重复关系如何维持开源中的跨社区工作

Lucia Gomez Tejeiro, Thibaut Chataing, Julian Jang-Jaccard, Alain Mermoud, Thomas Maillart

专题命中 软件智能体 ：repository(abstract)

AI总结 通过分析464个网络安全项目和11372名贡献者的二部图，利用Louvain社区检测和逻辑斯蒂轨迹，研究开源生态系统中跨边界协作的识别与重复关系机制。

Comments 52 pages (main text + supplementary material), 5 main figures, 13 supplementary figures, 2 main tables. Submitted to EPJ Data Science. Data and code: this https URL (https://doi.org/10.17605/OSF.IO/5RWEK)