Post-Code Engineering Lab
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310 篇 2026-09-20 HarnessFix：Agent 失败别只调模型，去修运行框架 TL;DR 当 Agent 在任务上失败时，默认假设是「模型太弱」或「prompt 不够好」。 HarnessFix 指出：很多时候问题是 h... → 2026-09-20 AI Coding Agents 的瓶颈在编译器反馈质量，不在模型 TL;DR 编译器反馈不是给人写的日志，而是给 AI 看的诊断信号。 模糊 remark（”优化失败”但不说为什么）会让小模型产生破坏语义的幻... → 2026-09-20 LogicHunter：用「会读文档的 Agent」给 Agent 框架找 bug TL;DR LLM Agent 框架的 bug 不是崩溃，是「静默语义错误」——函数返回值看似正常但实际违背了设计约定。 这种 bug 的测试... → 2026-09-20 资源感知代码模型：把 CPU/内存/延迟编码进词表 TL;DR 现有代码 LLM 训练只优化「功能正确性」，完全忽略运行时资源。 这篇把 CPU 周期、内存峰值、IO 延迟编码为特殊 token... → 2026-09-20 DATS：多 Agent 代码生成，该用哪种协作拓扑由模型自己决定 TL;DR 多 Agent 代码生成长期用固定拓扑（Planner → Dev → Reviewer），这篇发现： 拓扑效果跟问题难度高度相关... → 2026-09-20 测试生成的可信度校准：让 LLM 给自己的测试打「稳定性分数」 TL;DR 传统测试生成只管「覆盖率」和「通过率」，容易被弱测试骗过。 这篇引入「测试置信度」概念：对生成测试做语义扰动（变量重命名、语句重排... → 2026-09-20 Software Physics：用守恒律给代码库的增量修改做即时体验 TL;DR Software Physics 的核心思想是把物理守恒思维搬进软件工程： 代码库的语义状态遵守守恒律，增量修改后立即检查不变量是... → 2026-09-20 Spec-Driven Test Generation：先写合约，再生成测试 TL;DR Spec-Driven Test Generation 的核心洞察是：让 LLM 先把「合约」显式写出来，再让合约引导测试生成。 ... → 2026-09-20 TestExplora：让 LLM 当「主动找虫人」，而不是补测试机器 TL;DR TestExplora 把 LLM 评测的目标从「能不能修 bug」换成「能不能主动找 bug」， 在 2,389 个任务、482... → 2026-09-16 代码不是写出来的，是被观测到的——Observational Specification Mining for LLM-Written Code 代码不是写出来的，是被观测到的 →