代码大模型 / AI 编程

SWE-Future: Forecast-Conditioned Data Synthesis for Future-Oriented Software Engineering Agents

SWE-Future: 面向未来软件工程智能体的预测条件数据合成

Qiao Zhao, JianYing Qu, Jun Zhang, Yehua Yang, Hanwen Du, Zhongkai Sun

专题命中 软件智能体 ：面向未来软件工程智能体的数据合成。

AI总结 提出SWE-Future方法，利用仓库历史证据预测未来任务类型（如功能实现、缺陷修复），并基于预测条件合成200个编码智能体任务，减少对历史PR回放的依赖，在80个仓库中达到58.1%的未来工作相关性。

Configuration Smells in AGENTS.md Files: Common Mistakes in Configuring Coding Agents

AGENTS.md 文件中的配置异味：配置编码代理的常见错误

Helio Victor F. dos Santos, Vitor Costa, Joao Eduardo Montandon, Luciana Lourdes Silva, Marco Tulio Valente

专题命中 软件智能体 ：编码代理配置文件异味分析，软件工程

AI总结 本文首次系统化编码代理配置文件（AGENTS.md/CLAUDE.md）的异味，通过灰文献综述和仓库挖掘识别出六种异味，并在100个开源仓库中验证其普遍性，其中Lint Leakage最常见（62%）。

Outrunning LLM Cutoffs: A Live Kernel Crash Resolution Benchmark for All

超越LLM截止日期：一个面向所有人的实时内核崩溃修复基准

Chenxi Huang, Alex Mathai, Feiyang Yu, Aleksandr Nogikh, Petros Maniatis, Franjo Ivančić, Eugene Wu, Kostis Kaffes, Junfeng Yang, Baishakhi Ray

专题命中 软件智能体 ：LLM代理修复内核崩溃，评估框架

AI总结 提出Live-kBench和kEnv框架，用于持续评估LLM代理修复新发现的Linux内核崩溃，实验显示代理在截止日期前修复率高出25%，但仅20%的补丁与开发者修复匹配。

No Two Developers Think Alike: How Problem-Solving Styles and Experience Shape Needs in Conversational Interaction with Copilot

没有两个开发者想法相同：问题解决风格和经验如何塑造与 Copilot 对话交互中的需求

Jonan Richards, Bruno Alves de Oliveira, Iury Oliveira, Igor Wiese, Mairieli Wessel

专题命中 软件智能体 ：研究开发者与Copilot的交互，属于AI编程

AI总结 通过混合方法出声思考研究，识别出5种交互模式和10种需求，并建立概念模型，揭示认知多样性如何影响开发者与GitHub Copilot的交互。

Comments Accepted at the International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME), 2026

Teaching Software Engineering with LLM and MCP Integration: From Classroom to Industry Practice

用LLM和MCP集成教学软件工程：从课堂到工业实践

Kehui Chen, Jacky Keung, Weining Li, Xiangbing Shao, Yishu Li, Xiaoxue Ma

专题命中 软件智能体 ：将LLM和MCP集成到软件工程教学，提升编程和工具使用能力

AI总结 本研究将LLM和MCP集成到软件工程协作教学模式中，通过嵌入驱动工具到教学、代码辅助和工程模拟，弥合传统教学与工业流程的差距，提升学生编程、问题解决和智能工具使用能力。

Comments Aceept by International Symposium on Educational Technology (ISET) 2026

Enhancing Software Maintenance: A Learning to Rank Approach for Co-changed Method Identification

增强软件维护：一种用于共变方法识别的学习排序方法

Yiping Jia, Safwat Hassan, Ying Zou

专题命中 软件智能体 ：学习排序方法识别共变方法，辅助软件维护

AI总结 提出一种学习排序方法，结合源代码特征和变更历史，在拉取请求级别预测并排序共变方法，实验表明随机森林模型在NDCG@5上优于其他模型2.5-12.8%，并超过基线方法4.7-537.5%。

PhantomSkill: Malicious Code Injection in Agent Skill Ecosystems

PhantomSkill: 代理技能生态系统中的恶意代码注入

Yu-Ting Lin, Chia-Mu Yu

专题命中 软件智能体 ：针对LLM编码代理的恶意代码注入攻击

AI总结 提出PhantomSkill攻击框架，通过VulMask技术将恶意行为隐藏在技能的辅助资源中，利用漏洞形状的实现绕过检测，在保持良性功能的同时降低警告和恶意软件检测率。

Model-Driven Legacy System Modernization at Scale

规模化遗留系统现代化的模型驱动方法

Tobias Böhm, Jens Guan Su Tien, Mohini Nonnenmann, Tom Schoonbaert, Bart Carpels, Andreas Biesdorf

专题命中 软件智能体 ：模型驱动遗留系统现代化

AI总结 本文提出一种模型驱动的遗留系统现代化方法，通过在遗留代码库和现代目标平台之间插入富化中间模型，实现了核心UI组件和页面结构的半自动化迁移，提升了可维护性和开发者体验。

Comments Accepted for publication at the 1st Workshop on Code Translation, Transformation, and Modernization (ReCode'26), co-located with ICSE 2026

Journal ref Proc. ReCode '26, ACM, New York, NY, USA (2026) 13-18

Written by AI, Managed by AI: Semantic Space Control and Index Sickness Elimination Across 391 Consecutive Sessions

由AI编写，由AI管理：跨越391个连续会话的语义空间控制与索引病消除

Hui Zhang, Shuren Song

专题命中 软件智能体 ：长期LLM协作中的索引病问题，涉及代码工程

AI总结 本文通过真实软件项目中的行动研究，发现长期LLM协作中增加形式约束反而导致“索引病”，提出“基线-日志物理分离”机制，有效消除该问题。

Comments 22 pages, 2 tables, 1 figure. Action research. Bilingual submission (Chinese companion version included as supplementary). Submitted to ICSE 2027 IOR track

Toward Semantically-Seeded, Graph-Propagated Impact Analysis Across Software Artifacts: A Vision

面向语义种子与图传播的跨软件制品影响分析：一个愿景

Momil Seedat

专题命中 软件智能体 ：跨软件制品影响分析，融合语义与结构。

AI总结 提出一种无需训练、可解释的融合方法，结合语义相似性与结构依赖，通过异构制品图与传播机制覆盖两种方法的盲点，实现跨需求-配置-服务-测试链的影响分析。

OmniDroneX: An LLM-Assisted Holistic Drone-as-a-Service Ecosystem

OmniDroneX: 一种LLM辅助的全方位无人机即服务生态系统

I-Ling Yen, Akeem Mohammed, Farokh Bastani, San-Yih Hwang

专题命中 软件智能体 ：LLM用于服务组合和代码生成

AI总结 提出OmniDroneX统一无人机即服务生态系统，通过libUAV接口和PT-SOA抽象模型连接底层物理与高层任务，利用大语言模型辅助功能识别、服务组合和自然语言任务定义，支持多种组合技术以实现可扩展、自演进的无人机系统。

Comments This manuscript is a full version of a paper accepted in shortened form by IEEE International Conference on Joint Cloud Computing